Nessan Clearly raspravlja o tome kako se umjetna inteligencija u tisku oslanja na usklađivanje uzoraka podataka, što već poboljšava softver za pružatelje usluga velikog formata. Predviđa da će to rezultirati povećanom integracijom umjetne inteligencije u planiranje tijeka rada, upravljanje redom čekanja, korekciju boja, povećanje razmjera slike i prediktivno održavanje putem senzora i sustava vida, što će u konačnici pojednostaviti poslovanje i ponuditi veću fleksibilnost.
Sudeći prema naslovima u novinama diljem svijeta, sada postoji velik interes za umjetnu inteligenciju, ili AI, jer multinacionalne tvrtke i vlade otvoreno govore o korištenju ove tehnologije za optimizaciju svoje proizvodnje i generiranje većeg prihoda. Ali kako će se to odraziti na tiskarsku industriju, a posebno na brojne pružatelje usluga tiska velikog formata koji opslužuju tržište natpisa i displeja?
Ironično, u umjetnoj inteligenciji zapravo nema puno inteligencije. Inteligencija obično podrazumijeva određenu razinu kognitivnog rasuđivanja za rješavanje problema. Ali umjetna inteligencija jednostavno prikuplja velike količine podataka, uključujući prošle primjere rasuđivanja, i uspoređuje ih s obrascima koji proizlaze iz tih podataka. U bilo kojoj situaciji, većina sustava umjetne inteligencije samo uzima najbolju pretpostavku na temelju dostupnih podataka (a ponekad to generira neistine). Prije smo koristili algoritme za nešto slično, ali ono što umjetnu inteligenciju zaista izdvaja su ogromni skupovi sirovih informacija koje ovi sustavi unose. To je samo po sebi omogućeno napretkom u sirovoj računalnoj snazi.
Velik dio trenutne pompe temelji se na generativnoj umjetnoj inteligenciji, koja može stvarati rješenja na temelju uputa unesenih u sustav. Međutim, takve sustave treba prethodno obučiti na postojećim podacima, tako da su točnije poznati kao Generativno prethodno obučeni ili GPT. Najpoznatiji od njih je vjerojatno ChatGPT.
Općenito, ovi se sustavi mogu koristiti na praktične načine, kao što je izrada početnih nacrta pisama koja prate ponude ili čak cijele prodajne prezentacije. Budući da umjetna inteligencija nije savršena, najbolje ju je koristiti za početne nacrte, a ne za konačne kopije, ali ipak je to dovoljno da korisnici mogu učiniti više u kraćem vremenu.
Neke varijacije umjetne inteligencije više su usmjerene na stvaranje slika i već su dovoljno dobre da ljudima s određenom razinom znanja mogu omogućiti izradu radova koji bi inače bili izvan njihovih mogućnosti. To uvelike smanjuje troškove izrade umjetničkih djela, čak i samo za izradu brzih maketa prije angažiranja profesionalnog dizajnera. To može uključivati stvari poput grafike za izložbeni štand ili uzoraka za digitalno tiskanu odjeću.
Međutim, nemojte misliti da će umjetna inteligencija samo od sebe obaviti sav posao za vas. Kvaliteta rezultata ovisi o kvaliteti uputa koje unosite u sustav, a to samo po sebi zahtijeva određenu obuku. To znači da će netko tko je obučen za korištenje umjetne inteligencije moći obavljati posao u drugim područjima gdje nije imao isti stupanj obuke. Ova vrsta višestrukih vještina odražava se u frazi: „Umjetna inteligencija vam neće uzeti posao, ali netko tko koristi umjetnu inteligenciju vjerojatno hoće“.
Umjetna inteligencija i ispis
Postoji niz područja gdje umjetna inteligencija može imati dubok utjecaj na tisak, a neka od njih već možemo vidjeti. Tehnologija umjetne inteligencije nije toliko nova kao što neki novinski naslovi sugeriraju. Koristi se već više od desetljeća i već se koristi u nekim softverima dostupnim tiskarskoj industriji. Novost je da tamo gdje se prije koristila u pojedinačnim izoliranim proizvodima, sada možemo očekivati da će ta rješenja biti integriranija, s većom automatizacijom koju pokreće umjetna inteligencija kroz sve proizvodne tijekove rada.
Opis: Esko Phoenix koristi umjetnu inteligenciju za automatsko nametanje i ugniježđivanje.
To će uključivati planiranje najučinkovitijeg načina izrade poslova, što se može koristiti i za generiranje ponude i za planiranje rute kroz proizvodnju. Umjetna inteligencija se također sve više koristi za upravljanje redom čekanja poslova. Sastavni dio toga je način na koji se različiti poslovi grupiraju ili ugniježđuju jedan oko drugog na arka ili role kako bi se smanjila količina rasipanja medija. To se razvilo od impozicije, odnosno slaganja stranica na tiskarski arka radi optimizacije izgleda. Postoji nekoliko postojećih programa, poput Esko Phoenixa, koji već koriste umjetnu inteligenciju za impoziciju, a ova je tehnologija sada prenesena u upravljanje poslovima velikog formata. Postoji niz različitih parametara koje treba uzeti u obzir, uključujući kako će se ti različiti poslovi završiti i dogovorene rokove isporuke za svaki od tih poslova. I naravno, svi će se ovi čimbenici stalno mijenjati tijekom dana kako pristiže sve više narudžbi. Ali sposobnost suočavanja sa zakašnjelim narudžbama bitna je komponenta današnjeg brzog naručivanja na zahtjev, što kupci sada očekuju.
Još jedno područje koje već ima koristi od AI tehnologije je upravljanje bojama. Mnoge korisničke datoteke uključuju pogreške u upravljanju bojama, od kojih se neke, poput pogrešnog prostora boja, mogu lako ispraviti. Mnogi programi za upravljanje bojama sada također koriste AI kako bi pomogli u podešavanju boja u tim datotekama kako bi se postigao prirodniji izgled, što može smanjiti broj korisnika koji odbijaju zadatke zbog percepcije o ispisanim bojama. Često je to u softveru samo označeno kao automatsko poboljšanje, a ne kao temeljeno na AI-u.
Opis: HP-ov najnoviji Latex pisač, serija 830, ima ugrađeni spektrofotometar za automatizirano upravljanje bojama pomoću umjetne inteligencije.
Upravljanje bojama također obuhvaća druga područja, od linearizacije i kalibracije pisača, preko izrade profila za sve različite medije i odabira pravih postavki za svaki zadatak. Postupno počinjemo viđati sve više spektrofotometara integriranih u pisače velikog formata kako bi se omogućila automatizacija cijelog ovog upravljanja bojama, uz minimalan unos operatera. I ovo je potaknuto umjetnom inteligencijom.
Umjetna inteligencija se također koristi za poboljšanje drugih aspekata kvalitete slike. To bi moglo uključivati povećanje razlučivosti slika, u biti korištenjem umjetne inteligencije za dodavanje dodatnih piksela slici na temelju najbolje procjene nakon analize postojećih piksela. To je očita prednost za svakoga tko želi izraditi velike reklamne panoe. Također pomaže u prevladavanju problema s klijentima koji šalju datoteke niske rezolucije.
Jedno područje koje stvarno ima koristi od veće upotrebe umjetne inteligencije jest prediktivno održavanje. Pandemija, s raznim zatvaranjima, prisilila je većinu dobavljača da preispitaju svoju ponudu usluga jer je postalo teže slati inženjere na teren. No, umjetna inteligencija omogućila je tim dobavljačima da analiziraju podatke koje već imaju o razlozima za servisne pozive kako bi predvidjeli kada bi svaka komponenta mogla zakazati.
Kako bi se dodala veća automatizacija, pisači velikog formata morat će generirati više podataka. Stoga ćemo gotovo sigurno vidjeti više senzora dodanih pisačima velikog formata u sljedećih nekoliko godina kako bismo otkrili potencijalne probleme i uočili dijelove koji ne rade ispravno. Veći pisači sigurno će dobiti više sustava vida kako bi se provjerilo odgovara li ono što je otisnuto očekivanjima kupaca.
Još jedno područje u kojem bi se umjetna inteligencija mogla primijeniti je upravljanje zalihama, uključujući naručivanje dodatne količine potrošnog materijala i rezervnih dijelova prema potrebi. Trik je u tome da se ne naruči previše – što će vezati kapital na zalihama – ali istovremeno da se ne riskira da vam ponestane nečega što će usporiti proizvodnju.
Umjetna inteligencija također podupire mnoge analitičke usluge koje su uveli neki dobavljači pisača, kao i neke MIS-ove. Dobra je u uočavanju obrazaca, poput pada prodaje u nekim područjima, i smišljanju rješenja temeljenih na idejama koje su drugi uspješno isprobali, ali prilagođenih specifičnoj situaciji pojedinog korisnika na temelju njihovih podataka.
Zaključno, umjetna inteligencija daleko je od buduće tehnologije, već je ona koja je već ugrađena u velik dio softvera za automatizaciju koji se već koristi. I možemo očekivati da će se pisačima dodati više hardvera – u obliku senzora, spektrofotometara i sustava vida – kako bi se olakšala ta automatizacija. Umjetna inteligencija trebala bi olakšati integraciju rješenja između različitih dobavljača. To bi zauzvrat trebalo dati korisnicima velikog formata veću slobodu u izgradnji proizvodnih tijekova rada koji bolje odgovaraju njihovim individualnim zahtjevima.