नेसनले स्पष्ट रूपमा छलफल गर्छन् कि कसरी प्रिन्टमा एआईले डेटा ढाँचा मिलानमा निर्भर गर्दछ, पहिले नै ठूला ढाँचा प्रदायकहरूको लागि सफ्टवेयर बढाउँदै। उनले भविष्यवाणी गर्छन् कि यसले कार्यप्रवाह योजना, काम क्यु व्यवस्थापन, रङ सुधार, छवि अपस्केलिंग, र सेन्सर र दृष्टि प्रणालीहरू मार्फत भविष्यवाणी गर्ने मर्मतसम्भारमा एआई एकीकरण बढाउनेछ, अन्ततः सञ्चालनलाई सुव्यवस्थित गर्नेछ र ठूलो लचिलोपन प्रदान गर्नेछ।
विश्वभरका अखबारका हेडलाइनहरू हेर्दा, बहुराष्ट्रिय कम्पनीहरू र सरकारहरूले आफ्नो उत्पादनलाई अनुकूलन गर्न र थप आम्दानी उत्पन्न गर्न यो प्रविधि प्रयोग गर्ने बारेमा खुलेआम कुरा गर्ने भएकाले अहिले आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्स वा एआईमा धेरै चासो छ। तर यो कसरी प्रिन्ट उद्योग र विशेष गरी साइन र डिस्प्ले बजारमा सेवा गर्ने धेरै ठूला ढाँचाका प्रिन्ट सेवा प्रदायकहरूमा लागू हुनेछ?
विडम्बनाको कुरा के छ भने, एआईमा वास्तवमा धेरै बुद्धिमत्ता समावेश हुँदैन। बुद्धिमत्ताले सामान्यतया समस्याहरू समाधान गर्न केही स्तरको संज्ञानात्मक तर्कलाई जनाउँछ। तर एआईले केवल तर्कका विगतका उदाहरणहरू सहित ठूलो मात्रामा डेटा जम्मा गरिरहेको छ, र त्यस डेटाबाट निस्कने ढाँचाहरूसँग मिलिरहेको छ। कुनै पनि अवस्थामा, धेरैजसो एआई प्रणालीहरूले उपलब्ध डेटाको आधारमा उत्तम अनुमान लगाइरहेका छन् (र कहिलेकाहीँ यसले झूटा कुराहरू उत्पन्न गर्दछ)। हामीले पहिले यस्तै केहि गर्न एल्गोरिदमहरू प्रयोग गरेका छौं, तर एआईलाई वास्तवमा अलग गर्ने कुरा भनेको यी प्रणालीहरूले निगल्ने कच्चा जानकारीको विशाल डेटासेट हो। यो आफैं कच्चा कम्प्युटिङ शक्तिमा प्रगतिद्वारा सम्भव भएको हो।
हालको धेरैजसो प्रचार जेनेरेटिभ एआईको वरिपरि आधारित छ, जसले प्रणालीमा दिइएका प्रम्प्टहरूमा आधारित समाधानहरू सिर्जना गर्न सक्छ। यद्यपि, त्यस्ता प्रणालीहरूलाई अवस्थित डेटामा पूर्व-प्रशिक्षित गर्न आवश्यक छ, ताकि तिनीहरूलाई जेनेरेटिभ प्रि-ट्रेन्ड, वा GPT को रूपमा अझ सही रूपमा चिनिन सकियोस्। यी मध्ये सबैभन्दा राम्रो ज्ञात सम्भवतः ChatGPT हो।
सामान्य स्तरमा, यी प्रणालीहरूलाई व्यावहारिक तरिकामा प्रयोग गर्न सकिन्छ, जस्तै उद्धरणहरू वा सम्पूर्ण बिक्री प्रस्तुतीकरणहरू सहितका पत्रहरूको प्रारम्भिक मस्यौदाहरू सिर्जना गर्न। AI उत्तम नभएकोले, यो अन्तिम प्रतिलिपिहरूको सट्टा प्रारम्भिक मस्यौदाहरूको लागि उत्तम प्रयोग गरिन्छ, तर तैपनि, यो प्रयोगकर्ताहरूलाई कम समयमा धेरै गर्न दिन पर्याप्त छ।
केही एआई भेरियन्टहरू छविहरू सिर्जना गर्नमा बढी केन्द्रित हुन्छन् र पहिले नै पर्याप्त राम्रो हुन्छन् कि तिनीहरूले केही स्तरको ज्ञान भएका मानिसहरूलाई त्यस्तो काम उत्पादन गर्न अनुमति दिन सक्छन् जुन अन्यथा तिनीहरूभन्दा बाहिर हुन सक्छ। यसले कलाकृति उत्पादनमा लाग्ने लागतलाई धेरै कम गर्छ, पेशेवर डिजाइनर ल्याउनु अघि द्रुत नक्कलीहरू सिर्जना गर्न पनि। यसमा प्रदर्शनी स्ट्यान्डको लागि ग्राफिक्स, वा डिजिटल-प्रिन्ट गरिएको कपडाको लागि ढाँचा जस्ता चीजहरू समावेश हुन सक्छन्।
यद्यपि, यो नसोच्नुहोस् कि एआईले तपाईंको लागि सबै काम गर्नेछ। नतिजाको गुणस्तर तपाईंले प्रणालीमा फिड गर्ने प्रम्प्टहरूको गुणस्तरमा निर्भर गर्दछ, र यसको लागि आफैंमा केही प्रशिक्षण आवश्यक पर्दछ। यसको अर्थ एआई प्रयोग गर्न तालिम प्राप्त व्यक्तिले अन्य क्षेत्रहरूमा काम उत्पादन गर्न सक्षम हुनेछ जहाँ उनीहरूले समान डिग्रीको प्रशिक्षण पाएका छैनन्। यस प्रकारको बहु-सीप “एआईले तपाईंको काम लिने छैन तर एआई प्रयोग गर्ने व्यक्तिले सम्भवतः लिनेछ” भन्ने वाक्यांशमा प्रतिबिम्बित हुन्छ।
एआई र प्रिन्ट
मुद्रणमा एआईले गहिरो प्रभाव पार्न सक्ने धेरै क्षेत्रहरू छन्, जसमध्ये केही हामी पहिले नै देख्न सक्छौं। एआई प्रविधि केही अखबारका शीर्षकहरूले सुझाव दिए जस्तो नयाँ होइन। यो एक दशकभन्दा बढी समयदेखि प्रयोगमा छ र प्रिन्ट उद्योगमा उपलब्ध केही सफ्टवेयर भित्र पहिले नै प्रयोग भइसकेको छ। नयाँ कुरा के हो भने पहिले व्यक्तिगत रूपमा अलग गरिएका उत्पादनहरूमा प्रयोग गरिन्थ्यो भने, अब हामी ती समाधानहरू अझ बढी एकीकृत भएको देख्न सक्छौं, उत्पादन कार्यप्रवाहहरू मार्फत एआईद्वारा संचालित थप स्वचालनको साथ।
क्याप्सन: एस्को फिनिक्सले स्वचालित इम्पोमिसन र नेस्टिङको लागि एआई प्रयोग गर्दछ।
यसमा रोजगारी उत्पादन गर्ने सबैभन्दा प्रभावकारी तरिकाको योजना समावेश हुनेछ, जुन उद्धरण उत्पन्न गर्न र उत्पादन मार्फत मार्ग योजना गर्न दुवै प्रयोग गर्न सकिन्छ। कामको लाम व्यवस्थापन गर्न पनि एआईको प्रयोग बढ्दो रूपमा भइरहेको छ। यसको एउटा आन्तरिक भाग भनेको मिडियाको खेर जाने मात्रा कम गर्न विभिन्न कामहरूलाई पाना वा रोलमा एकअर्काको वरिपरि जम्मा गर्ने वा नेस्ट गर्ने तरिका हो। यो लागू गर्ने तरिकाबाट विकसित भएको हो, अर्थात्, लेआउटलाई अनुकूलन गर्न प्रेस पानामा पृष्ठहरू व्यवस्थित गर्ने। एस्को फिनिक्स जस्ता धेरै अवस्थित कार्यक्रमहरू छन् जसले पहिले नै लागू गर्न एआई प्रयोग गर्दछन्, र यो प्रविधि अब ठूलो ढाँचाको काम व्यवस्थापनमा सरेको छ। विचार गर्न धेरै फरक प्यारामिटरहरू छन्, जसमा ती फरक कामहरू कसरी समाप्त हुनेछन् र ती प्रत्येक कामको लागि सहमत डेलिभरी समयहरू समावेश छन्। र अवश्य पनि यी सबै कारकहरू दिनभरि निरन्तर परिवर्तन हुनेछन् किनकि थप अर्डरहरू आउँछन्। तर ढिलो अर्डरहरूसँग सामना गर्ने क्षमता आजको द्रुत टर्नअराउन्ड अन-डिमांड अर्डरको एक आवश्यक घटक हो, जुन ग्राहकहरूले अब अपेक्षा गरेका छन्।
एआई प्रविधिबाट पहिले नै फाइदा उठाइरहेको अर्को क्षेत्र भनेको रङ व्यवस्थापन हो। धेरै ग्राहक फाइलहरूमा रङ व्यवस्थापन गल्तीहरू हुन्छन्, जसमध्ये केही गलत रङ स्पेस जस्ता सजिलै सच्याउन सकिन्छ। धेरै रङ व्यवस्थापन कार्यक्रमहरूले अब यी फाइलहरूमा रङहरू थप प्राकृतिक रूप उत्पादन गर्न मद्दत गर्न एआई पनि प्रयोग गर्छन्, जसले छापिएका रङहरू वरपरको धारणाका कारण ग्राहकहरूले काम अस्वीकार गर्ने समस्यालाई कम गर्न सक्छ। प्रायः यो सफ्टवेयरमा स्वचालित वृद्धिको रूपमा लेबल गरिएको हुन्छ र एआईमा आधारित भएको रूपमा फ्ल्याग गरिएको हुँदैन।
क्याप्सन: HP को पछिल्लो लेटेक्स प्रिन्टर, ८३०-श्रृंखलामा स्वचालित AI-संचालित रङ व्यवस्थापनको लागि निर्मित स्पेक्ट्रोफोटोमिटर छ।
रङ व्यवस्थापनले प्रिन्टरहरूको रेखीयकरण र क्यालिब्रेसनदेखि लिएर सबै फरक मिडियाका लागि प्रोफाइलहरू बनाउने र प्रत्येक कामको लागि सही सेटिङहरू छनौट गर्ने जस्ता अन्य क्षेत्रहरूलाई पनि समेट्छ। बिस्तारै हामी ठूला ढाँचाका प्रिन्टरहरूमा एकीकृत थप स्पेक्ट्रोफोटोमिटरहरू देख्न थालेका छौं ताकि यो सबै रङ व्यवस्थापनलाई न्यूनतम अपरेटर इनपुटको साथ स्वचालित गर्न सकियोस्। फेरि, यो पनि एआई द्वारा संचालित भइरहेको छ।
छवि गुणस्तरका अन्य पक्षहरू सुधार गर्न पनि एआई प्रयोग भइरहेको छ। यसमा छविहरू माथि उठाउने समावेश हुन सक्छ, मूलतः अवस्थित पिक्सेलहरूको विश्लेषण गरेपछि यसको उत्तम अनुमानको आधारमा छविमा थप पिक्सेलहरू थप्न एआई प्रयोग गरेर। ठूला बिलबोर्डहरू सिर्जना गर्न खोज्ने जो कोहीको लागि यो स्पष्ट फाइदा हो। यसले ग्राहकहरूलाई कम रिजोल्युसन फाइलहरू पठाउने समस्याहरू पार गर्न पनि मद्दत गर्दछ।
एआईको अधिक प्रयोगबाट साँच्चै फाइदा उठाउने एउटा क्षेत्र भनेको भविष्यवाणी गर्ने मर्मतसम्भार हो। महामारी, यसको विभिन्न लकडाउनहरू सहित, धेरैजसो विक्रेताहरूलाई आफ्नो सेवा प्रस्तावमा पुनर्विचार गर्न बाध्य पार्यो किनकि इन्जिनियरहरूलाई साइट भ्रमणमा पठाउन गाह्रो भयो। तर एआईले ती विक्रेताहरूलाई प्रत्येक कम्पोनेन्ट कहिले असफल हुन सक्छ भनेर अनुमान गर्न सेवा कल-आउटको कारणहरू वरिपरि पहिले नै भएको डेटा विश्लेषण गर्न अनुमति दिएको छ।
थप स्वचालन थप्नको लागि, ठूला ढाँचाका प्रिन्टरहरूले थप डेटा उत्पन्न गर्नुपर्नेछ। त्यसैले हामी सम्भावित समस्याहरू पत्ता लगाउन र असफल हुने भागहरू उठाउन आगामी केही वर्षहरूमा ठूला ढाँचाका प्रिन्टरहरूमा थप सेन्सरहरू थपिएको देख्नेछौं। ठूला प्रिन्टरहरूले थप दृष्टि प्रणालीहरू प्राप्त गर्न बाध्य छन्, छापिएको कुरा ग्राहकको अपेक्षाहरूसँग मेल खान्छ कि भनेर जाँच गर्न।
एआईले आफूलाई उधारो दिन सक्ने अर्को क्षेत्र भनेको इन्भेन्टरी व्यवस्थापन हो, जसमा आवश्यकता अनुसार थप उपभोग्य वस्तुहरू र स्पेयर पार्ट्सहरू अर्डर गर्नु समावेश छ। चाल भनेको ओभर-अर्डर गर्नु होइन – जसले स्टकमा पूँजी बाँध्नेछ – तर एकै समयमा उत्पादनलाई रोक्ने चीज समाप्त हुने जोखिम पनि नलिनु हो।
एआईले केही प्रिन्टर विक्रेताहरूले प्रस्तुत गरेका धेरै विश्लेषणात्मक सेवाहरू, साथै केही एमआईएसलाई पनि आधार दिन्छ। यो केही क्षेत्रहरूमा बिक्रीमा गिरावट जस्ता ढाँचाहरू पत्ता लगाउन र अरूले सफलतापूर्वक प्रयास गरेका तर तिनीहरूको डेटाको आधारमा व्यक्तिगत प्रयोगकर्ताको विशिष्ट परिस्थिति अनुरूप बनाइएका विचारहरूमा आधारित समाधानहरू ल्याउन राम्रो छ।
निष्कर्षमा, एआई भविष्यको प्रविधि होइन तर पहिले नै प्रयोगमा रहेका धेरैजसो स्वचालन सफ्टवेयरमा एम्बेड गरिएको प्रविधि हो। र हामी त्यो स्वचालनलाई सहज बनाउन प्रिन्टरहरूमा सेन्सर, स्पेक्ट्रोफोटोमिटर र भिजन प्रणालीको रूपमा थप हार्डवेयर थपिने अपेक्षा गर्न सक्छौं। एआईले विभिन्न विक्रेताहरू बीच समाधानहरू एकीकृत गर्न सजिलो बनाउनु पर्छ। यसले ठूलो ढाँचाका प्रयोगकर्ताहरूलाई उनीहरूको व्यक्तिगत आवश्यकताहरू अनुरूप उत्पादन कार्यप्रवाहहरू निर्माण गर्न थप स्वतन्त्रता दिनुपर्छ।