Inteligence za inkoustem: jak umělá inteligence navždy mění tisk

Společnost Keypoint Intelligence, globální lídr v oblasti dat o digitálním zobrazování, na konferenci SmartHub v rámci veletrhu Personalisation Experience 2025, který se konal začátkem tohoto měsíce v rámci veletrhu FESPA Global Print Expo, předvedla rostoucí využití umělé inteligence ve všech aspektech tisku.

Jaký je skutečný přínos umělé inteligence? Jednoduše řečeno, podle Keypoint Intelligence: umožňuje rychlejší rozhodování. Šetří čas, minimalizuje plýtvání a zlepšuje celkovou zákaznickou zkušenost. Tiskárny, které zavedou umělou inteligenci, budou agilnější a pravděpodobně i ziskovější. A jak se umělá inteligence v pracovních postupech přesouvá z reaktivní na proaktivní roli, vyvstává otázka: můžete si dovolit neinvestovat?

Společnost Keypoint Intelligence se specializuje na všechny segmenty tisku, od velkoformátového tisku až po komerční textilie, obaly a etikety. Nabízí nejkomplexnější nezávislá data, výzkum a myšlenkové vůdcovství v oboru a má jedinečnou pozici k analýze nejrušivější síly na trhu: umělé inteligence.

Umělá inteligence je odpovědí na trvalé problémy tiskového průmyslu: nedostatek kvalifikované pracovní síly, tlak na náklady, nekonzistentní kvalitu a novou zátěž povinných metrik udržitelnosti.

Na konferenci SmartHub v rámci Personalisation Experience, která se konala v květnu v rámci veletrhu FESPA Global Print Expo v Berlíně, popsali Lisa Brown a Johnny Shell, hlavní analytici společnosti Keypoint, jak se umělá inteligence již integruje do klíčových oblastí hodnotového řetězce: od návrhu a předtiskové přípravy až po zákaznický servis a dodání. Umělá inteligence je také odpovědí na trvalé problémy tiskového průmyslu: nedostatek kvalifikované pracovní síly, tlak na náklady, nekonzistentní kvalitu a novou zátěž povinných metrik udržitelnosti.

Lisa a Johnny poukázali na to, že někteří, ne-li všichni, dodavatelé a prodejci tiskáren již využívají umělou inteligenci. Dnes umělá inteligence zefektivňuje fázi návrhu a umožňuje uživatelům automaticky zaostřovat a aktualizovat obrázky pro lepší kvalitu. Ve fázi předtiskové přípravy pomáhají predikční nástroje založené na umělé inteligenci předpovídat problémy předem, než k nim dojde, a konfigurovat plánování úloh a zdrojů. Ve fázi výroby optimalizační nástroje zvyšují efektivitu v rámci plánování výroby a plánování úloh. V postprodukci využívají inspekce a kontrola kvality strojové učení k včasné detekci vad. A konečně, v bodě zákaznického servisu a dodání v hodnotovém řetězci je personalizace řízená umělou inteligencí klíčová pro cílení na personalizované výstupy a lepší zákaznickou zkušenost.

Umělá inteligence je tedy v tomto odvětví již široce využívána a je testována a integrována zejména v oblastech, jako je příprava souborů a správa barev. Ale ve kterých oblastech dojde s ohledem do budoucna k největšímu růstu, pokud jde o maximalizaci využití umělé inteligence?

Výzkum společnosti Keypoint ukazuje, že aplikace, které se v současnosti používají jen omezeně, jako je prediktivní analýza a údržba, dynamická automatizace pracovních postupů a monitorování v reálném čase, se za pár let stanou standardem v celém odvětví. A umělá inteligence se dostane do řady aplikací a fází pracovních postupů, včetně prodeje, marketingu a rozvoje podnikání. Ti, kteří stojí stranou, mohou zůstat pozadu, pokud neuvažují o tom, jak držet krok se svými konkurenty, kteří umělou inteligenci používají.

Digitální tisk textilu

Například Brown a Shell se hlouběji zabývali poskytováním cílené hodnoty pomocí umělé inteligence v digitálním textilním tisku. Inteligentní optimalizace souborů umožňuje úpravy podle typů látek a barevných gamutů. Automatizované směrování úloh zlepšuje propustnost a alokaci zdrojů. Správa tisku řízená umělou inteligencí minimalizuje lidské chyby a dynamicky vyvažuje kapacitu. Tyto systémy navíc plně zefektivňují výstup, což umožňuje škálování výroby bez zvyšování složitosti. Umělá inteligence využívá data ze senzorů a vzorce z výrobního hardwaru, které předvídají selhání komponent, ke snížení neplánovaných prostojů, což je hlavní nákladový faktor v mnoha provozech s vysokou propustností.

Systém umělé inteligence nepřetržitě monitoruje výkon tiskové hlavy, pohyb látky a parametry vytvrzování, aby byla zajištěna konzistentní kvalita a proaktivně se předcházelo chybám.

Kornit Digital Atlas Max je příkladem tohoto posunu směrem k inteligenci prostřednictvím vestavěné analytiky v textilním tisku. Systém umělé inteligence nepřetržitě monitoruje výkon tiskové hlavy, pohyb látky a parametry vytvrzování, aby byla zajištěna konzistentní kvalita a proaktivně se předcházelo chybám. Moduly řízené umělou inteligencí dynamicky upravují nastavení inkoustu a vytvrzování na základě typu oděvu a podmínek prostředí v reálném čase, zatímco prediktivní upozornění na údržbu zkracují prostoje. Operátoři stroje Atlas Max mohou získat přehled o produktivitě, spotřebě inkoustu a ziskovosti tisku v reálném čase. Tato funkce vede k vyšší přesnosti tisku napoprvé, snížení odpadu a výrazně menšímu počtu zásahů obsluhy.

Oblasti rozšíření umělé inteligence

Společnost Keypoint viděla čtyři hlavní oblasti, kde se umělá inteligence bude rozvíjet.

1. Generativní umělá inteligence pro design a marketing
   Okamžitá tvorba obsahu povede k rychlejší produkci a hyperpersonalizovaným, masově přizpůsobovaným kampaním. Již nyní je o 30 % až 50 % rychlejší zpracování návrhu při použití umělé inteligence a výjimečné algoritmy správy barev zlepšují konzistenci barev napříč různými podklady, takže personalizace ve velkém měřítku již nebude překážkou.

2. Udržitelnost
   Umělá inteligence hraje klíčovou roli v tom, aby tiskárny mohly sledovat metriky udržitelnosti a plnit cíle ESG. Dokáže vypočítat emise pro každou úlohu na základě spotřeby materiálu a energie, namísto aby se spoléhala na manuální audity nebo dodatečné reportování. Systémy umělé inteligence dokáží jemně doladit nastavení sušičky, objemy inkoustu a nastavení stroje, čímž se sníží spotřeba zdrojů a automatizuje reportování ESG. Výsledkem je efektivnější audit udržitelnosti s pevnější reputací značky, větší důvěrou klientů a větším souladem s vyvíjejícími se předpisy, jako je Zelená dohoda EU nebo iniciativy v oblasti oběhového hospodářství.

3. Automatizovaná orchestrace tiskáren
   Umělá inteligence se posune od izolovaných nástrojů k plné orchestraci celého produkčního prostředí, kde nejen automatizuje úkoly, ale také činí rozhodnutí na vysoké úrovni a optimalizuje operace od začátku do konce. Díky inteligentnímu směrování úloh může umělá inteligence přiřazovat tiskové úlohy nejvhodnějším zařízením na základě kompatibility materiálů, aktuálního pracovního vytížení, dostupnosti inkoustu a dokáže simulovat výrobní scénáře, aby preventivně optimalizovala nakládku, spotřebu inkoustu, spotřebu substrátů a náklady na energii ještě před skutečným spuštěním úloh. Očekávaným výsledkem je zvýšená propustnost a dodržování dohod na úrovni povrchu, snížená závislost operátora na plánování a lepší reakce na náhlé změny úloh nebo spěšné objednávky.

4. AI + IoT pro propojené tiskárny
   Můžeme očekávat chytřejší a propojenější tiskárnu. Veškerý hardware, software a další různorodé systémy tiskárny napříč různými regiony nebo lokalitami budou centrálně propojeny. Jedním z příkladů je prediktivní údržba, kdy umělá inteligence diagnostikuje a předpovídá poruchy předem, než k nim dojde. Monitorování a upozornění se stanou ještě pokročilejšími díky vzdálené diagnostice v reálném čase, vzdálené diagnostice problémů se zařízeními a také proaktivní nápravě mimo pracoviště. Bude monitorováno pokročilé monitorování spotřebního materiálu (inkousty, papíry, látky) a inteligentní cykly doplňování zásob zkrátí prostoje. To vše bude pravděpodobně integrováno do pokročilejšího datového panelu, aby tiskárny mohly centrálně řídit své prostředí a činit lepší rozhodnutí o svém podnikání.

„Budoucnost je o konvergenci,“ řekl Johnny Shell. „Chytré továrny už nejsou jen teoretické. Jsou stavěny s integrací umělé inteligence a internetu věcí v jádru. Tiskárna budoucnosti není jen chytrá, je autonomní.“