잉크 뒤에 숨은 지능: AI가 인쇄를 영원히 바꾸는 방법

디지털 이미징 산업의 글로벌 시장 데이터 리더인 Keypoint Intelligence는 이달 초 FESPA Global Print Expo와 함께 개최된 Personalisation Experience 2025의 SmartHub 컨퍼런스에서 인쇄의 모든 측면에 인공지능이 점점 더 많이 적용되고 있음을 보여주었습니다.

AI의 진정한 이점은 무엇일까요? Keypoint Intelligence에 따르면, 간단히 말해 AI는 더 빠른 의사 결정을 가능하게 합니다. 시간을 절약하고, 낭비를 최소화하며, 전체적인 고객 경험을 향상시킵니다. AI를 도입하는 인쇄업체는 더욱 민첩해지고 수익성도 높아질 것입니다. AI가 워크플로우에서 수동적인 역할에서 능동적인 역할로 전환됨에 따라, 이제 투자하지 않을 여유가 있는지 여부가 문제가 됩니다.

Keypoint Intelligence는 대형 포맷부터 상업용 섬유, 포장 및 라벨까지 인쇄의 모든 부문을 전문으로 하며, 업계에서 가장 포괄적인 독립적인 데이터, 연구 및 사고 리더십을 제공하고 현재 시장에서 가장 파괴적인 힘인 AI를 분석할 수 있는 독보적인 입지를 갖추고 있습니다.

AI는 숙련된 노동력 부족, 비용 압박, 일관되지 않은 품질 및 의무적 지속 가능성 측정 항목의 새로운 부담 등 인쇄 산업의 만성적인 문제에 대한 해답입니다.

5월 베를린에서 열린 FESPA 글로벌 프린트 엑스포(FESPA Global Print Expo)와 함께 개최된 개인화 경험(Personalisation Experience)의 스마트허브(SmartHub) 컨퍼런스에서 키포인트(Keypoint)의 수석 애널리스트인 리사 브라운(Lisa Brown)과 조니 셸(Johnny Shell)은 AI가 디자인 및 프리프레스(Pre-press)부터 고객 서비스 및 배송에 이르기까지 가치 사슬의 주요 영역에 이미 어떻게 통합되고 있는지 설명했습니다. AI는 또한 숙련된 인력 부족, 비용 압박, 품질 저하, 그리고 의무적인 지속가능성 지표의 새로운 부담 등 인쇄 업계의 고질적인 문제에 대한 해답이기도 합니다.

리사와 조니는 인쇄 업체와 벤더 중 일부, 아니 전부가 이미 AI를 활용하고 있다고 지적했습니다. 오늘날 AI는 디자인 단계를 간소화하여 사용자가 이미지를 자동으로 선명하게 하고 업데이트하여 품질을 향상시킬 수 있도록 지원합니다. 인쇄 전 단계에서는 AI 기반 예측 도구를 통해 문제가 발생하기 전에 예측하고 작업 및 자원 계획을 수립할 수 있습니다. 생산 단계에서는 최적화 도구를 통해 생산 일정 및 작업 계획의 효율성을 높이고 있습니다. 후반 작업에서는 검사 및 품질 관리에 머신 러닝을 활용하여 결함을 조기에 감지합니다. 마지막으로, 고객 서비스 및 가치 사슬의 제공 지점에서는 AI 기반 개인화가 개인화된 결과물을 제공하고 더 나은 고객 경험을 제공하는 데 핵심적인 역할을 합니다.

AI는 이미 이 분야에서 널리 채택되고 있으며, 특히 파일 준비 및 색상 관리와 같은 분야에서 테스트 및 통합이 진행되고 있습니다. 그렇다면 앞으로 AI 활용을 극대화할 때 어떤 분야에서 가장 큰 성장이 기대될까요?

키포인트(Keypoint) 조사에 따르면 예측 분석 및 유지 관리, 동적 워크플로 자동화, 실시간 모니터링과 같이 현재 제한적으로 사용되는 애플리케이션이 몇 년 안에 업계 전반에서 표준이 될 것으로 예상됩니다. 또한 AI는 영업, 마케팅, 사업 개발을 포함한 다양한 애플리케이션 및 워크플로 단계에 적용될 것입니다. AI 활용 경쟁업체와의 경쟁을 고려하지 않는 기업은 경쟁에서 뒤처질 수 있습니다.

디지털 섬유 인쇄

예를 들어, 브라운과 셸은 디지털 텍스타일 인쇄에서 AI가 목표 가치를 어떻게 전달하는지 심층 분석했습니다. 스마트 파일 최적화를 통해 원단 종류와 색상 범위를 조정할 수 있습니다. 자동화된 작업 라우팅은 처리량과 자원 할당을 향상시킵니다. AI 기반 인쇄 관리는 인적 오류를 최소화하고 용량을 동적으로 조절합니다. 또한 이러한 시스템은 출력을 완전히 간소화하여 복잡성을 증가시키지 않고도 생산 규모를 확장할 수 있도록 합니다. AI는 생산 하드웨어의 센서 데이터와 패턴을 활용하여 부품 고장을 예측하고, 이는 많은 고처리량 작업에서 주요 비용 요인인 예상치 못한 가동 중단을 줄입니다.

AI 시스템은 일관된 품질을 보장하고 오류를 사전에 방지하기 위해 프린트 헤드 성능, 원단 이동 및 경화 매개변수를 지속적으로 모니터링합니다.

Kornit Digital의 Atlas Max는 섬유 인쇄에 내장된 분석 기능을 통해 이러한 지능화 전환을 잘 보여줍니다. AI 시스템은 프린트 헤드 성능, 원단 이동, 경화 매개변수를 지속적으로 모니터링하여 일관된 품질을 보장하고 오류를 사전에 방지합니다. AI 기반 모듈은 의류 종류와 환경 조건에 따라 잉크 및 경화 설정을 실시간으로 동적으로 조정하며, 예측 유지 관리 알림을 통해 가동 중단 시간을 최소화합니다. Atlas Max 사용자는 생산성, 잉크 사용량, 인쇄 수익성에 대한 실시간 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이러한 기능을 통해 최초 인쇄 정확도가 향상되고, 낭비가 줄어들며, 작업자 개입이 크게 줄어듭니다.

AI 확장 영역

키포인트는 AI가 확장될 네 가지 주요 분야를 예상했습니다.

1. 디자인과 마케팅을 위한 생성 AI
   즉각적인 콘텐츠 제작은 제작 속도 향상과 고도로 개인화된 대량 맞춤 캠페인으로 이어질 것입니다. AI를 활용하면 이미 디자인 처리 속도가 30~50% 빨라지고, 탁월한 색상 관리 알고리즘은 다양한 소재의 색상 일관성을 개선하여 대규모 개인화가 더 이상 병목 현상이 되지 않을 것입니다.

2. 지속 가능성
   AI는 인쇄업체가 지속가능성 지표를 추적하고 ESG 목표를 달성하는 데 중요한 역할을 합니다. 수동 감사나 사후 보고에 의존하지 않고 재료 사용량과 에너지 소비량을 기반으로 모든 작업의 배출량을 계산할 수 있습니다. AI 시스템은 건조기 설정, 잉크량, 기계 설정을 미세 조정하여 자원을 절감하고 ESG 보고를 자동화할 수 있습니다. 그 결과, 브랜드 평판 강화, 고객 신뢰도 향상, EU 그린딜이나 순환 경제 이니셔티브와 같은 끊임없이 변화하는 규정 준수 강화를 통해 지속가능성 감사가 간소화됩니다.

3. 자동화된 인쇄소 오케스트레이션
   AI는 단순한 도구의 한계를 넘어 전체 생산 환경을 완벽하게 조율하여 작업을 자동화할 뿐만 아니라, 처음부터 끝까지 고차원적인 의사결정을 내리고 운영을 최적화합니다. AI는 지능형 작업 라우팅을 통해 재료 호환성, 현재 작업량, 잉크 가용성을 기반으로 가장 적합한 장치에 인쇄 작업을 할당하고, 실제 작업 실행 전에 생산 시나리오를 시뮬레이션하여 적재량, 잉크 사용량, 기판 소비량, 에너지 비용을 사전에 최적화할 수 있습니다. 이를 통해 처리량 증가 및 표면 수준 계약 준수, 작업자의 스케줄링 의존도 감소, 갑작스러운 작업 변경이나 긴급 주문에 대한 대응력 향상 등의 효과를 기대할 수 있습니다.

4. 연결된 인쇄소를 위한 AI + IoT
   더욱 스마트하고 연결된 인쇄소를 기대할 수 있습니다. 여러 지역이나 장소에 분산된 모든 인쇄소의 하드웨어, 소프트웨어 및 기타 분산 시스템이 중앙에서 연결될 것입니다. AI가 고장 발생 전에 진단하고 예측하는 예측 유지 관리가 그 예입니다. 원격 실시간 진단, 장치 문제 원격 진단, 그리고 현장 외 사전 예방적 조치 등을 통해 모니터링 및 알림 기능이 더욱 발전할 것입니다. 고급 소모품(잉크, 용지, 원단) 모니터링이 가능해지고, 스마트한 재고 보충 주기를 통해 가동 중단 시간이 단축될 것입니다. 이 모든 것이 더욱 발전된 데이터 대시보드에 통합되어 인쇄소가 중앙에서 환경을 제어하여 비즈니스에 대한 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있게 될 것입니다.

"미래는 융합에 관한 것입니다."라고 조니 셸은 말했습니다. "스마트 팩토리는 더 이상 이론적인 것이 아닙니다. AI와 IoT를 핵심으로 통합하여 구축되고 있습니다. 미래의 인쇄소는 단순히 스마트한 것이 아니라 자율적인 것입니다."