Nessan Clearly megvitatja, hogy az AI a nyomtatásban hogyan támaszkodik az adatminta-illesztésre, amely már most javítja a nagy formátumú szolgáltatók szoftvereit. Előrejelzése szerint ez a munkafolyamatok tervezésében, a munkasorok kezelésében, a színkorrekcióban, a kép felskálázásában, valamint a szenzorokon és látórendszereken keresztüli prediktív karbantartásban fokozottabb AI-integrációt fog eredményezni, ami végső soron a műveletek racionalizálását és nagyobb rugalmasságot biztosít.
A világ minden tájáról származó újságcímekből ítélve mostanában nagy az érdeklődés a mesterséges intelligencia, vagyis az AI iránt, mivel a multinacionális vállalatok és a kormányok nyíltan beszélnek arról, hogy ezt a technológiát a termelés optimalizálására és nagyobb bevételre használják. De hogyan fog ez a nyomdaiparra és különösen a tábla- és display-piacot kiszolgáló számos nagy formátumú nyomtatási szolgáltatóra is átragadni?
Ironikus módon a mesterséges intelligenciában nem sok intelligencia van. Az intelligencia általában valamilyen szintű kognitív gondolkodást feltételez a problémák megoldásához. A mesterséges intelligencia azonban egyszerűen csak nagy mennyiségű adatot gyűjt, beleértve a múltbeli gondolkodási példákat is, és ezt összeveti az adatokból kirajzolódó mintákkal. Bármely adott helyzetben a legtöbb mesterséges intelligencia-rendszer csak a rendelkezésre álló adatok alapján a lehető legjobban tippel (és ez néha tévedéseket eredményez). Korábban is használtunk már algoritmusokat hasonló feladatok elvégzésére, de ami igazán megkülönbözteti a mesterséges intelligenciát, az a nyers információk hatalmas adathalmazai, amelyeket ezek a rendszerek elnyelnek. Ezt maga a nyers számítási teljesítmény fejlődése tette lehetővé.
A jelenlegi hype nagy része a generatív mesterséges intelligencia köré épül, amely a rendszerbe táplált utasítások alapján képes megoldásokat létrehozni. Az ilyen rendszereket azonban meglévő adatokon kell előzetesen betanítani, így pontosabban generatív előképzésnek vagy GPT-nek nevezik őket. Ezek közül a legismertebb talán a ChatGPT.
Általános szinten ezek a rendszerek gyakorlatias módon használhatók, például az árajánlatokat kísérő levelek vagy akár teljes értékesítési prezentációk első vázlatainak elkészítésére. Mivel a mesterséges intelligencia nem tökéletes, ezt inkább kezdeti vázlatokhoz, mint végleges példányokhoz érdemes használni, de ettől függetlenül ez is elég ahhoz, hogy a felhasználók kevesebb idő alatt többet tudjanak tenni.
Egyes mesterséges intelligencia-variációk inkább a képek létrehozására összpontosítanak, és már elég jók ahhoz, hogy lehetővé tegyék a bizonyos szintű tudással rendelkező emberek számára, hogy olyan munkákat készítsenek, amelyek egyébként meghaladnák a képességeiket. Ez nagymértékben csökkenti a műalkotások előállításának költségeit, akár csak a gyors mock-upok elkészítéséhez, mielőtt profi tervezőt hívnának segítségül. Ide tartozhatnak például egy kiállítási stand grafikái vagy digitálisan nyomtatott ruhák mintái.
Ne gondolja azonban, hogy a mesterséges intelligencia majd csak úgy nekilát, és elvégzi az összes munkát Ön helyett. Az eredmények minősége attól függ, hogy milyen minőségű utasításokat táplál a rendszerbe, és ez önmagában is némi képzést igényel. Ez azt jelenti, hogy az AI használatára kiképzett személy más területeken is képes lesz munkát végezni, ahol nem részesült ugyanilyen szintű képzésben. Ezt a fajta többoldalú képzettséget tükrözi a következő mondat: „Az AI nem fogja elvenni a munkádat, de valaki, aki AI-t használ, valószínűleg el fogja”.
AI és nyomtatás
Számos olyan terület van, ahol a mesterséges intelligencia mélyreható hatással lehet a nyomtatásra, és ezek közül néhányat már most is láthatunk. A mesterséges intelligencia technológia nem olyan új, mint ahogyan azt néhány újságcím sugallja. Már több mint egy évtizede használják, és a nyomdaipar számára elérhető szoftverek egy részében már most is alkalmazzák. Az újdonság az, hogy míg korábban elszigetelt termékekben használták, mostantól arra számíthatunk, hogy ezek a megoldások integráltabbak lesznek, és a gyártási munkafolyamatokon keresztül az AI által támogatott automatizálás is fokozottabb lesz.
Képaláírás: Az Esko Phoenix mesterséges intelligenciát használ az automatikus kivetítéshez és fészkeléshez.
Ez magában foglalja a munkák leghatékonyabb előállítási módjának megtervezését, amely mind az árajánlatok elkészítéséhez, mind a gyártás útvonalának megtervezéséhez felhasználható. A mesterséges intelligenciát egyre gyakrabban használják a munkasorok kezelésére is. Ennek szerves része, hogy a különböző munkákat a lapon vagy tekercsen egymás mellé vagy egymásba ágyazottan helyezik el, hogy minimalizálják az elvesztegetett média mennyiségét. Ez az imponálásból fejlődött ki, vagyis az oldalak elrendezéséből a nyomdai íveken az elrendezés optimalizálása érdekében. Számos létező program, például az Esko Phoenix, már használja a mesterséges intelligenciát a kiírásra, és ez a technológia most átkerült a nagy formátumú munkák kezelésébe. Számos különböző paramétert kell figyelembe venni, többek között azt, hogy a különböző munkákat hogyan fogják befejezni, és az egyes munkákhoz megállapított szállítási határidőket. És természetesen mindezek a tényezők folyamatosan változnak a nap folyamán, ahogy egyre több megrendelés érkezik. A késedelmes megrendelésekkel való megbirkózás képessége azonban alapvető eleme a mai gyors, igény szerinti rendelésnek, amelyet az ügyfelek már elvárnak.
Egy másik terület, amely már most is profitál a mesterséges intelligencia technológiából, a színkezelés. Sok ügyfélfájl tartalmaz színkezelési hibákat, amelyek közül néhány, például a rossz színtér, könnyen korrigálható. Sok színkezelő program ma már a mesterséges intelligenciát is használja, hogy segítsen a színeket ezekben a fájlokban a természetesebb megjelenés érdekében finomhangolni, ami csökkentheti a nyomtatott színekkel kapcsolatos vélekedések miatt elutasító ügyfelek számát. Gyakran ez csak automatikus javításként van feltüntetve a szoftverben, és nem jelzi, hogy az AI-n alapul.
Képaláírás: A HP legújabb, 830-as sorozatú latexnyomtatója beépített spektrofotométerrel rendelkezik az automatikus, mesterséges intelligencia alapú színkezeléshez.
A színkezelés más területeket is magában foglal, a nyomtatók linearizálásától és kalibrálásától kezdve a különböző médiumok profiljainak elkészítésén át a megfelelő beállítások kiválasztásáig minden egyes munkához. Fokozatosan egyre több spektrofotométert kezdünk látni a nagy formátumú nyomtatókba beépítve, hogy mindez a színkezelés automatizálható legyen, minimális kezelői beavatkozással. Ezt is a mesterséges intelligencia vezérli.
A mesterséges intelligenciát a képminőség más aspektusainak javítására is használják. Ide tartozhat a képek felskálázása, ami lényegében azt jelenti, hogy a mesterséges intelligencia a meglévő pixelek elemzése után a legjobb becslése alapján további pixeleket ad a képhez. Ez nyilvánvaló előnye mindazoknak, akik nagyméretű hirdetőtáblákat szeretnének készíteni. Emellett segít megoldani az alacsony felbontású fájlokat küldő ügyfelek problémáit is.
Az egyik terület, amely valóban profitál a mesterséges intelligencia nagyobb mértékű használatából, a megelőző karbantartás. A világjárvány a különböző leállásokkal együtt a legtöbb szállítót arra kényszerítette, hogy újragondolja szolgáltatási kínálatát, mivel egyre nehezebbé vált a mérnökök helyszíni látogatásokra való kiküldése. A mesterséges intelligencia azonban lehetővé tette a gyártók számára, hogy elemezzék a már meglévő adatokat a szervizbe hívások okairól, és előre jelezzék, hogy az egyes alkatrészek mikor hibásodhatnak meg.
A nagyobb automatizálás érdekében a nagy formátumú nyomtatóknak több adatot kell generálniuk. Így a következő években szinte biztosan több érzékelőt fogunk látni a nagy formátumú nyomtatókban, amelyek segítségével felismerhetők a lehetséges problémák, és kiszűrhetők a meghibásodó alkatrészek. A nagyobb nyomtatókba minden bizonnyal több látórendszer kerül, hogy ellenőrizni lehessen, hogy a nyomtatott anyag megfelel-e a megrendelő elvárásainak.
Egy másik terület, amelyre a mesterséges intelligencia alkalmas lehet, a készletgazdálkodás, beleértve a több fogyóeszköz és pótalkatrész szükség szerinti megrendelését. A trükk az, hogy nem szabad túlrendelni – ami a készleten lévő tőkét lekötné -, ugyanakkor nem szabad megkockáztatni, hogy kifogyjon valami, ami hátráltatná a termelést.
A mesterséges intelligencia számos olyan analitikai szolgáltatás alapja, amelyet egyes nyomtatógyártók, valamint néhány MIS is bevezetett. Jól felismeri a mintázatokat, például az eladások csökkenését bizonyos területeken, és olyan megoldásokat kínál, amelyek mások által sikeresen kipróbált ötleteken alapulnak, de az adatok alapján az egyes felhasználók egyedi helyzetére szabottak.
Összefoglalva, a mesterséges intelligencia messze nem a jövő technológiája, hanem olyan technológia, amely már beépült a már használatban lévő automatizálási szoftverek nagy részébe. És várhatóan még több hardver – érzékelők, spektrofotométerek és látórendszerek formájában – kerül a nyomtatókba, hogy megkönnyítse az automatizálást. A mesterséges intelligencia megkönnyíti a különböző gyártók megoldásainak integrálását. Ez pedig nagyobb szabadságot biztosít a nagy formátumú nyomtatók felhasználóinak, hogy olyan termelési munkafolyamatokat alakítsanak ki, amelyek jobban megfelelnek egyéni igényeiknek.