Mark Coudray deelt hoe AI een cruciale impact begint te krijgen in speciale grafische toepassingen, met name op het gebied van zeefdrukken en grootformaat printen.

Kunstmatige intelligentie (AI) is een modewoord geworden in verschillende sectoren, met toepassingen die veel verder gaan dan ontwerpen en automatiseren. Een specifieke sector waar AI een significante impact begint te krijgen is de grafische sector, met name zeefdrukken en grootformaat printen.

Hoewel het gebruik van generatieve AI voor het maken van ontwerpen en het automatiseren van processen al populair is, is er een dieper, meer transformatief potentieel in het gebruik van AI om verborgen patronen in bestaande gegevens bloot te leggen. Dit kan verborgen concurrentievoordelen opleveren, vergelijkbaar met het vinden van een gecamoufleerde jager in het struikgewas van de huidige marktomstandigheden.

Het huidige landschap van speciale grafische producten

Zeefdrukken en grootformaatprinten zijn een integraal onderdeel van veel industrieën, waaronder reclame, mode en productie. Traditioneel leunden deze sectoren sterk op handmatige processen en menselijke intuïtie. De integratie van digitale technologieën heeft nieuwe wegen geopend voor efficiëntie en innovatie. Ondanks deze vooruitgang op het gebied van technische beeldvorming moeten de meeste bedrijven nog gebruikmaken van het potentieel van AI bij het analyseren en interpreteren van complexe gegevenssets die tot bruikbare inzichten kunnen leiden.

Meer dan generatieve AI: de kracht van data-analyse

Generatieve AI, waarbij nieuwe inhoud wordt gecreëerd op basis van bestaande gegevens, heeft zijn verdiensten. Het echte potentieel van AI in speciale grafische toepassingen ligt in het vermogen om patronen te vinden in gegevens. De echte waarde ligt in het ontdekken van verborgen patronen in de geanalyseerde gegevens. Dit kan worden beschouwd als ontdekking van de tweede, derde en vierde orde. Deze patronen kunnen cruciale inzichten onthullen in marktomstandigheden, klantgedrag en operationele efficiëntie, die bijna nooit zichtbaar zijn voor het blote oog en de toevallige waarnemer.

Beschouw het woud van gegevens die de activiteit van klanten beschrijven bijvoorbeeld als een dicht struikgewas. Binnen dit struikgewas zijn er verborgen patronen die verborgen concurrentievoordelen vertegenwoordigen. Deze patronen kunnen de verkoopactiviteit van klanten zijn (frequentie, frequentie en waarde), klantenbehoud, opzeggingspercentages, groeimetriek en levenslange klantwaarde in de loop van de tijd.

Met behulp van de juiste AI kunnen bedrijven deze patronen met een hoge mate van nauwkeurigheid ontdekken en voorspellende analyses gebruiken om toekomstige veranderingen te voorspellen met betrouwbaarheidsniveaus tussen 95% en 99% en een zeer lage foutmarge. Dit vertaalt zich in een hoge mate van nauwkeurigheid.

Verborgen patronen identificeren in klantgegevens

Een van de belangrijkste voordelen van het gebruik van AI in gespecialiseerde grafische toepassingen is de mogelijkheid om klantgegevens te analyseren en zo trends en patronen te identificeren die niet direct zichtbaar zijn. Zo kan de verkoopactiviteit van klanten door de jaren heen in eerste instantie lijken op willekeurige schommelingen. Door AI-algoritmen toe te passen, kunnen bedrijven echter patronen ontdekken die duiden op klantbehoud, verloop en groeicijfers.

Het kan ook met een hoge mate van nauwkeurigheid worden gebruikt om te voorspellen hoe de verkoop van klanten van jaar tot jaar groeit en daalt. Het is erg moeilijk om dit te herkennen tenzij je de patronen van veel klanten in de loop van de tijd met elkaar vergelijkt.

Klantbehoud en verloop: AI kan historische verkoopgegevens analyseren om te bepalen welke klanten waarschijnlijk loyaal zullen blijven en welke het risico lopen om te veranderen. Door deze patronen te begrijpen, kunnen bedrijven gerichte retentiestrategieën implementeren om churn te verminderen en de klantloyaliteit te verbeteren.

Klantgroei op jaarbasis: AI kan bedrijven helpen om trends in klantgroei van jaar tot jaar te volgen en te identificeren welke segmenten groeien en welke dalen. Deze informatie kan marketing- en verkoopstrategieën sturen om zich te richten op gebieden met een sterke groei. Dit heeft een dramatisch effect op de winstgevendheid en de kosten voor klantacquisitie (CAC).

Lifetime Customer Value (LCV): AI kan de lifetime value van klanten in de loop van de tijd berekenen, wat inzicht geeft in de winstgevendheid op lange termijn van verschillende klantsegmenten. Deze informatie kan worden gebruikt om marketinginspanningen en productaanbiedingen af te stemmen op het maximaliseren van LCV.

De inzichten uit deze analyse zijn zeer nuttig bij het bepalen hoe de groei van de Lifetime Customer Value per jaar varieert. Het is geen uniforme groei en er treden in bepaalde jaren zeer voorspelbare nulgroei of waardeverlies op.

Operationele efficiëntie verbeteren

Naast het analyseren van klantgegevens kan AI ook worden gebruikt om de operationele efficiëntie te verbeteren. Door productiegegevens te analyseren kan AI inefficiënties identificeren en verbeteringen voorstellen die kunnen leiden tot kostenbesparingen en een hogere productiviteit.

Voorspellend onderhoud: AI kan de prestaties van apparatuur bewaken en voorspellen wanneer onderhoud nodig is, waardoor de stilstandtijd wordt verkort en kostbare storingen worden voorkomen.

Optimalisatie van de toeleveringsketen: AI kan gegevens van de toeleveringsketen analyseren om knelpunten te identificeren en het voorraadbeheer te optimaliseren, zodat materialen beschikbaar zijn wanneer ze nodig zijn zonder dat er te veel voorraad wordt aangehouden.

Procesoptimalisatie: AI kan productieprocessen en workflowontwerp analyseren om gebieden te identificeren waar de efficiëntie kan worden verbeterd. Voorbeelden hiervan zijn het verminderen van afval, het optimaliseren van printsnelheden, het identificeren van gerelateerde snelheden en beperkingen van kritieke paden.

Concurrentievoordeel door voorspellende analyses

Een van de krachtigste toepassingen van AI in gespecialiseerde grafische toepassingen is de mogelijkheid om voorspellende analyses te gebruiken om toekomstige trends met een hoge mate van betrouwbaarheid te voorspellen. Door historische, vergelijkende gegevens te analyseren en verborgen patronen te identificeren, kan AI nauwkeurige voorspellingen doen over toekomstige marktkansen, klantkansen en operationele prestaties.

Markttrends: AI kan marktgegevens analyseren om toekomstige trends te modelleren en te voorspellen, waardoor bedrijven de concurrentie voor kunnen blijven door te anticiperen op veranderingen in de vraag en hun strategieën hierop aan te passen.

Verkoopvraag: AI kan historische verkoopgegevens gebruiken om toekomstige verkopen te voorspellen, waardoor bedrijven hun productie en voorraadbeheer effectiever kunnen plannen. Gebruik voor grote programma’s Design of Experiment (DOE) om de marktvraag te testen. De uiteindelijke productiehoeveelheden worden geschaald op basis van het vertrouwen en de foutmarge van de teststeekproef. Deze aanpak is gericht op het maximaliseren van het potentieel op basis van de werkelijke aangetoonde marktvraag.

Risicobeheer: AI kan verschillende risicofactoren analyseren, zoals economische indicatoren en markttrends, om potentiële risico’s te voorspellen en bedrijven te helpen strategieën te ontwikkelen om deze risico’s te beperken. Het gebruik van betrouwbaarheids- en foutmargeberekeningen vermindert risico’s en maximaliseert het rendement voor de eindgebruiker.

Casestudie: AI in grootformaat printen

Om het transformerende potentieel van AI in speciale grafische toepassingen te illustreren, is er een casestudy over grootformaatprinten. Een bedrijf dat gespecialiseerd is in grootformaatprinten gebruikte AI om zijn klantgegevens te analyseren en patronen te identificeren die niet direct duidelijk waren.

Door AI-algoritmes toe te passen op historische verkoopgegevens ontdekte het bedrijf dat bepaalde klantsegmenten een hogere retentiegraad en levenslange waarde hadden dan andere. Ze ontdekten ook dat bepaalde markt- of nichegebieden na verloop van tijd een ongewoon hoge winstgevendheid en klantenbinding hadden. Met deze informatie kon het bedrijf zijn marketinginspanningen richten op deze hoogwaardige segmenten, wat resulteerde in een hogere klantloyaliteit, lagere kosten voor klantenwerving en hogere inkomsten uit deze klanten en marktsegmenten.

Daarnaast gebruikte het bedrijf AI om zijn productieprocessen te optimaliseren. Het analyseren van productiegegevens met een specifiek AI-model identificeerde inefficiënties en beperkingen in de printworkflow en stelde verbeteringen voor die verspilling verminderden en de productiviteit verhoogden. Hierdoor kon het bedrijf de kosten verlagen en de algehele operationele efficiëntie verbeteren.

Tot slot gebruikte het bedrijf voorspellende analyses om klantentrends en verkopen te voorspellen. Door historische gegevens te analyseren en verborgen patronen te identificeren, leverde AI nauwkeurige voorspellingen over de toekomstige vraag, waardoor het bedrijf zijn productie en voorraadbeheer effectiever kon plannen. Dankzij deze proactieve aanpak kon het bedrijf de concurrentie voorblijven en duurzame groei realiseren.

Conclusie

Het gebruik van AI in speciale grafische toepassingen gaat verder dan generatief ontwerp en automatisering. Door AI te gebruiken om bestaande gegevens te analyseren, kunnen verborgen patronen worden blootgelegd. Met deze onthulde patronen kunnen bedrijven een beter inzicht krijgen in marktomstandigheden, klantgedrag en operationele efficiëntie.

Deze inzichten onthullen verborgen concurrentievoordelen en stellen bedrijven in staat om met een hoge mate van vertrouwen datagestuurde beslissingen te nemen. Naarmate de sector zich verder ontwikkelt, zal de integratie van AI ongetwijfeld een cruciale rol spelen bij het stimuleren van innovatie en groei in speciale grafische producten.

Om de laatste inhoud te ontdekken die een breed scala aan sectoren beslaat, waaronder AI, zeefdruk en automatisering, meld je dan aan voor FESPA’s gratis maandelijkse nieuwsbrief FESPA World die beschikbaar is in het Engels, Spaans en Duits.