디지털 이미징 업계의 글로벌 시장 데이터 리더인 키포인트 인텔리전스는 이달 초 FESPA 글로벌 인쇄 박람회와 함께 열린 ‘개인화 경험 2025’의 스마트허브 컨퍼런스에서 인쇄의 모든 측면에 인공지능을 적용하는 사례가 증가하고 있음을 보여주었습니다.
AI의 진정한 이점은 무엇일까요? 키포인트 인텔리전스에 따르면, 간단히 말해 더 빠른 의사결정을 가능하게 해준다는 것입니다. 시간을 절약하고 낭비를 최소화하며 전체 고객 경험을 향상시킵니다. AI를 도입한 프린터는 민첩성이 향상되고 수익성이 높아질 것입니다. 그리고 AI가 워크플로우에서 사후 대응적인 역할에서 사전 예방적인 역할로 이동함에 따라 투자를 하지 않을 수 있을까요?
와이드 포맷부터 상업용 직물, 포장 및 라벨에 이르기까지 인쇄의 모든 부문을 전문으로 하는 키포인트 인텔리전스는 업계에서 가장 포괄적인 독립 데이터, 연구 및 사고 리더십을 제공하며 현재 시장에서 가장 파괴적인 힘을 분석할 수 있는 독보적인 위치를 점하고 있습니다: 바로 AI입니다.
숙련된 인력 부족, 비용 압박, 일관성 없는 품질, 의무화된 지속가능성 지표의 새로운 부담 등 인쇄 업계의 고질적인 문제에 대한 해답은 바로 AI입니다.
지난 5월 베를린에서 열린 FESPA 글로벌 인쇄 엑스포에서 열린 개인화 경험의 스마트허브 컨퍼런스에서 키포인트의 수석 애널리스트인 리사 브라운과 조니 쉘은 디자인, 프리프레스부터 고객 서비스, 배송까지 가치 사슬의 주요 영역에 이미 AI가 어떻게 통합되고 있는지 설명했습니다. 또한 AI는 숙련된 인력 부족, 비용 압박, 일관되지 않은 품질, 의무화된 지속가능성 지표의 새로운 부담 등 인쇄 업계의 고질적인 문제에 대한 해답이기도 합니다.
Lisa와 Johnny는 프린터 공급업체와 벤더 중 전부는 아니더라도 일부가 이미 AI를 활용하고 있다고 지적했습니다. 오늘날 AI는 디자인 단계를 간소화하여 사용자가 이미지를 자동으로 선명하게 하고 업데이트하여 품질을 개선할 수 있도록 지원합니다. 인쇄 전 단계에서는 AI 기반 예측 도구가 문제가 발생하기 전에 미리 예측하고 작업 및 리소스 계획을 구성하는 데 도움을 주고 있습니다. 프로덕션 단계에서는 최적화 도구가 프로덕션 일정과 작업 계획의 효율성을 높이고 있습니다. 포스트 프로덕션 단계에서는 검사 및 품질 관리가 머신러닝을 활용하여 결함을 조기에 발견하는 데 도움을 주고 있습니다. 마지막으로, 가치 사슬의 고객 서비스 및 배송 단계에서는 AI 기반 개인화가 개인화된 결과물과 더 나은 고객 경험을 목표로 하는 데 핵심적인 역할을 합니다.
따라서 AI는 이미 이 분야에서 널리 채택되고 있으며 특히 파일 준비 및 색상 관리와 같은 영역에서 테스트 및 통합되고 있습니다. 그렇다면 앞으로 AI 활용을 극대화하는 데 있어 가장 큰 성장을 보일 분야는 어디일까요?
키포인트 연구에 따르면 예측 분석 및 유지 관리, 동적 워크플로 자동화, 실시간 모니터링 등 현재는 제한적으로만 사용되고 있는 애플리케이션이 몇 년 안에 업계 전반에서 표준이 될 것으로 전망됩니다. 그리고 AI는 영업, 마케팅, 비즈니스 개발 등 다양한 애플리케이션과 워크플로우 단계에 도입될 것입니다. AI를 사용하는 경쟁업체를 따라잡지 못하고 방관하는 기업은 뒤처질 수 있습니다.
디지털 텍스타일 인쇄
일례로 Brown과 Shell은 디지털 텍스타일 인쇄에서 AI가 목표한 가치를 제공하는 방법을 심층적으로 연구했습니다. 스마트 파일 최적화를 통해 원단 유형과 색상 범위를 조정할 수 있습니다. 자동화된 작업 라우팅은 처리량과 리소스 할당을 개선합니다. AI 기반 인쇄 관리는 인적 오류를 최소화하고 용량의 균형을 동적으로 조정합니다. 또한 이러한 시스템은 출력을 완전히 간소화하여 복잡성을 추가하지 않고도 생산 규모를 확장할 수 있습니다. AI는 생산 하드웨어의 센서 데이터와 패턴을 사용하여 구성 요소 고장을 예측함으로써 많은 고처리량 작업에서 주요 비용 요인인 예기치 않은 다운타임을 줄입니다.
AI 시스템은 프린트헤드 성능, 원단 이동 및 경화 매개 변수를 지속적으로 모니터링하여 일관된 품질을 보장하고 오류를 사전에 방지합니다.
코닛 디지털의 아틀라스 맥스는 텍스타일 인쇄에 내장된 분석을 통해 인텔리전스로의 전환을 잘 보여줍니다. AI 시스템은 프린트헤드 성능, 원단 움직임 및 경화 매개변수를 지속적으로 모니터링하여 일관된 품질을 보장하고 오류를 사전에 방지합니다. AI 기반 모듈은 의류 유형과 환경 조건에 따라 잉크 및 경화 설정을 실시간으로 동적으로 조정하고 예측 유지보수 알림을 통해 가동 중단 시간을 줄여줍니다. Atlas Max 운영자는 생산성, 잉크 사용량 및 인쇄 수익성에 대한 실시간 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이 기능을 통해 첫 번째 인쇄 정확도를 높이고 낭비를 줄이며 작업자 개입을 크게 줄일 수 있습니다.
AI 확장 분야
키포인트는 AI가 확장될 네 가지 주요 분야를 예상했습니다.
- 디자인 및 마케팅을 위한 제너레이티브 AI
즉각적인 콘텐츠 제작은 더 빠른 제작과 고도로 개인화된 대량 맞춤 캠페인으로 이어질 것입니다. 이미 AI를 사용하면 디자인 처리 시간이 30~50% 빨라지고, 뛰어난 색상 관리 알고리즘을 통해 다양한 소재에서 색상 일관성이 향상되므로 대규모 개인화가 더 이상 병목 현상이 발생하지 않습니다. - 지속 가능성
AI는 프린터가 지속 가능성 지표를 추적하고 ESG 목표를 달성하는 데 중요한 역할을 합니다. 수동 감사나 사후 보고에 의존하지 않고 자재 사용량과 에너지 소비량을 기반으로 모든 작업의 배출량을 계산할 수 있습니다. AI 시스템은 건조기 설정, 잉크 양, 기계 설정을 미세 조정하여 리소스를 절감하고 ESG 보고를 자동화할 수 있습니다. 결과는? 간소화된 지속가능성 감사로 브랜드 평판과 고객 신뢰가 향상되고, EU 그린 딜이나 순환 경제 이니셔티브와 같이 진화하는 규정을 더 잘 준수할 수 있습니다. - 자동화된 인쇄소 오케스트레이션
AI는 고립된 도구를 넘어 전체 생산 환경을 완전히 오케스트레이션하여 작업을 자동화할 뿐만 아니라 높은 수준의 의사 결정을 내리고 처음부터 끝까지 운영을 최적화합니다. AI는 지능형 작업 라우팅을 통해 재료 호환성, 현재 작업량, 잉크 가용성에 따라 가장 적합한 디바이스에 인쇄 작업을 할당할 수 있으며, 생산 시나리오를 시뮬레이션하여 작업이 실제로 실행되기 전에 선적량, 잉크 사용량, 용지 소비 및 에너지 비용을 선제적으로 최적화할 수 있습니다. 그 결과 처리량과 표면 수준 협약 준수가 증가하고, 일정에 대한 작업자의 의존도가 줄어들며, 갑작스러운 작업 변경이나 급한 주문에 대한 대응력이 향상됩니다. - 연결된 인쇄소를 위한 AI + IoT
더 스마트하고 연결된 인쇄소를 기대할 수 있습니다. 여러 지역이나 위치에 있는 인쇄소의 하드웨어, 소프트웨어 및 기타 이질적인 시스템이 모두 중앙에서 연결될 것입니다. 한 가지 예로 AI가 장애가 발생하기 전에 미리 진단하고 예측하는 예측 유지보수를 들 수 있습니다. 모니터링 및 경고 기능은 원격 실시간 진단, 디바이스 문제의 원격 진단, 오프사이트에서의 사전 예방적 해결을 통해 더욱 발전할 것입니다. 고급 소모품 모니터링(잉크, 용지, 직물)을 모니터링하고 스마트한 보충 주기를 통해 다운타임을 줄일 수 있습니다. 이 모든 것이 고급 데이터 대시보드에 통합되어 프린터가 환경을 중앙에서 제어하여 비즈니스에 대한 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있게 될 것입니다.
“미래는 융합의 시대입니다.”라고 조니 쉘은 말합니다. “스마트 팩토리는 더 이상 이론적인 것이 아닙니다. AI와 IoT 통합을 핵심으로 구축되고 있습니다. 미래의 인쇄소는 단순히 스마트한 것이 아니라 자율적입니다.”