Keypoint Intelligence, globalny lider rynku danych dla branży obrazowania cyfrowego, pokazał rosnące zastosowanie sztucznej inteligencji we wszystkich aspektach drukowania podczas konferencji SmartHub na targach Personalisation Experience 2025, które odbyły się na targach FESPA Global Print Expo na początku tego miesiąca.
Jaka jest prawdziwa korzyść ze sztucznej inteligencji? Mówiąc najprościej, według Keypoint Intelligence: umożliwia szybsze podejmowanie decyzji. Oszczędza czas, minimalizuje straty i podnosi jakość obsługi klienta. Drukarnie, które zaadaptują sztuczną inteligencję, będą bardziej zwinne i prawdopodobnie bardziej dochodowe. A ponieważ sztuczna inteligencja przechodzi od reaktywnej do proaktywnej roli w przepływie pracy, pojawia się pytanie: czy możesz sobie pozwolić na brak inwestycji?
Specjalizując się w każdym segmencie druku, od szerokiego formatu po tekstylia komercyjne, opakowania i etykiety, Keypoint Intelligence oferuje najbardziej wszechstronne niezależne dane, badania i przywództwo w branży i ma wyjątkową pozycję do analizy najbardziej przełomowej siły na rynku: AI.
Sztuczna inteligencja jest odpowiedzią na odwieczne problemy branży poligraficznej: niedobór wykwalifikowanej siły roboczej, presję kosztową, niespójną jakość i nowe obciążenia związane z obowiązkowymi wskaźnikami zrównoważonego rozwoju
Podczas konferencji SmartHub na targach Personalisation Experience, które odbyły się w maju w Berlinie, Lisa Brown i Johnny Shell, główni analitycy w Keypoint, opisali, w jaki sposób sztuczna inteligencja jest już integrowana w kluczowych obszarach łańcucha wartości: od projektowania i przygotowania do druku po obsługę klienta i dostawę. Sztuczna inteligencja jest również odpowiedzią na odwieczne problemy branży poligraficznej: niedobór wykwalifikowanej siły roboczej, presję kosztową, niespójną jakość i nowe obciążenia związane z obowiązkowymi wskaźnikami zrównoważonego rozwoju.
Lisa i Johnny zwrócili uwagę, że niektórzy, jeśli nie wszyscy, dostawcy i sprzedawcy drukarek już wykorzystują sztuczną inteligencję. Obecnie sztuczna inteligencja usprawnia etap projektowania, umożliwiając użytkownikom automatyczne wyostrzanie i aktualizowanie obrazów w celu poprawy jakości. Na etapie przygotowania do druku narzędzia do przewidywania oparte na sztucznej inteligencji pomagają prognozować problemy z wyprzedzeniem, zanim się pojawią, oraz konfigurować planowanie zadań i zasobów. Na etapie produkcji, narzędzia optymalizacyjne zwiększają wydajność planowania produkcji i zadań. W fazie poprodukcyjnej, inspekcja i kontrola jakości wykorzystują uczenie maszynowe do wczesnego wykrywania wad. Wreszcie, w punkcie obsługi klienta i dostawy w łańcuchu wartości, personalizacja oparta na sztucznej inteligencji ma kluczowe znaczenie dla ukierunkowania spersonalizowanych wyników i lepszej obsługi klienta.
Tak więc sztuczna inteligencja jest już szeroko stosowana w sektorze i jest testowana i integrowana, szczególnie w obszarach takich jak przygotowanie plików i zarządzanie kolorami. Ale patrząc w przyszłość, jakie obszary odnotują największy wzrost, jeśli chodzi o maksymalizację wykorzystania sztucznej inteligencji?
Badania Keypoint pokazują, że aplikacje, które obecnie mają ograniczone zastosowanie, takie jak analityka predykcyjna i konserwacja, dynamiczna automatyzacja przepływu pracy i monitorowanie w czasie rzeczywistym, będą standardem w całej branży w ciągu kilku lat. Sztuczna inteligencja pojawi się w różnych aplikacjach i na różnych etapach przepływu pracy, w tym w sprzedaży, marketingu i rozwoju biznesu. Ci, którzy stoją na uboczu, mogą pozostać w tyle, jeśli nie rozważą dotrzymania kroku swoim konkurentom korzystającym ze sztucznej inteligencji.
Cyfrowy druk na tekstyliach
Na przykład Brown i Shell zagłębili się w dostarczanie przez sztuczną inteligencję ukierunkowanej wartości w cyfrowym druku tekstylnym. Inteligentna optymalizacja plików umożliwia dostosowanie do typów tkanin i gam kolorów. Zautomatyzowany routing zadań poprawia przepustowość i alokację zasobów. Zarządzanie drukiem oparte na sztucznej inteligencji minimalizuje błędy ludzkie i dynamicznie równoważy wydajność. Systemy te w pełni usprawniają produkcję, umożliwiając jej skalowanie bez zwiększania złożoności. Sztuczna inteligencja wykorzystuje dane z czujników i wzorce ze sprzętu produkcyjnego, które przewidują awarie komponentów w celu ograniczenia nieplanowanych przestojów, które są głównym czynnikiem kosztowym w wielu operacjach o wysokiej przepustowości.
System AI stale monitoruje wydajność głowicy drukującej, ruch tkaniny i parametry utwardzania, aby zapewnić stałą jakość i proaktywnie zapobiegać błędom
Atlas Max firmy Kornit Digital jest przykładem tej zmiany w kierunku inteligencji poprzez wbudowaną analitykę w drukowaniu tekstyliów. System AI stale monitoruje wydajność głowicy drukującej, ruch tkaniny i parametry utwardzania, aby zapewnić stałą jakość i proaktywnie zapobiegać błędom. Moduły oparte na sztucznej inteligencji dynamicznie dostosowują ustawienia atramentu i utwardzania w oparciu o rodzaj odzieży i warunki środowiskowe w czasie rzeczywistym, podczas gdy alerty konserwacji predykcyjnej skracają czas przestojów. Operatorzy Atlas Max mogą w czasie rzeczywistym uzyskać wgląd w produktywność, zużycie atramentu i rentowność druku. Funkcjonalność ta przekłada się na wyższą dokładność druku za pierwszym razem, zmniejszenie ilości odpadów i znacznie mniejszą liczbę interwencji operatora.
Obszary ekspansji sztucznej inteligencji
Keypoint dostrzegł cztery główne obszary, w których sztuczna inteligencja będzie się rozwijać.
- Generatywna sztuczna inteligencja w projektowaniu i marketingu
Natychmiastowe tworzenie treści doprowadzi do szybszej produkcji i hiper-spersonalizowanych, masowych kampanii. Już teraz można zaobserwować od 30% do 50% szybszą realizację projektów przy użyciu sztucznej inteligencji, a wyjątkowe algorytmy zarządzania kolorami poprawiają spójność kolorów na różnych podłożach, dzięki czemu personalizacja na dużą skalę nie będzie już wąskim gardłem. - Zrównoważony rozwój
Sztuczna inteligencja odgrywa kluczową rolę w umożliwieniu drukarkom śledzenia wskaźników zrównoważonego rozwoju i realizacji celów ESG. Może obliczać emisje dla każdego zadania w oparciu o zużycie materiałów i energii, zamiast polegać na ręcznych audytach lub raportowaniu po fakcie. Systemy AI mogą precyzyjnie dostosowywać ustawienia suszarek, ilości atramentu i ustawienia maszyn w celu zmniejszenia zużycia zasobów i zautomatyzowania raportowania ESG. Rezultat? Usprawniony audyt zrównoważonego rozwoju z silniejszą reputacją marki, większym zaufaniem klientów i większą zgodnością ze zmieniającymi się przepisami, takimi jak Europejski Zielony Ład lub inicjatywy gospodarki o obiegu zamkniętym. - Zautomatyzowana orkiestracja drukarni
Sztuczna inteligencja wykroczy poza izolowane narzędzia w kierunku pełnej orkiestracji całego środowiska produkcyjnego, w którym nie tylko automatyzuje zadania, ale także podejmuje decyzje na wysokim poziomie i optymalizuje operacje od początku do końca. Dzięki inteligentnemu kierowaniu zadań, sztuczna inteligencja może przypisywać zadania drukowania do najbardziej odpowiednich urządzeń w oparciu o kompatybilność materiałów, bieżące obciążenie pracą, dostępność atramentu, a także może symulować scenariusze produkcyjne, aby z wyprzedzeniem optymalizować ładunki, zużycie atramentu, zużycie podłoża i koszty energii przed faktycznym uruchomieniem zadań. Oczekiwanym rezultatem jest zwiększona wydajność i zgodność z umowami dotyczącymi poziomu powierzchni, zmniejszona zależność operatora od planowania i lepsza reakcja na nagłe zmiany zadań lub pilne zamówienia. - AI + IoT dla połączonych drukarni
Możemy spodziewać się bardziej inteligentnych i połączonych drukarni. Cały sprzęt, oprogramowanie i inne rozproszone systemy drukarni w wielu regionach lub lokalizacjach będą połączone centralnie. Jednym z przykładów jest konserwacja predykcyjna, w której sztuczna inteligencja diagnozuje i przewiduje awarie z wyprzedzeniem, zanim do nich dojdzie. Monitorowanie i alerty staną się jeszcze bardziej zaawansowane dzięki zdalnej diagnostyce w czasie rzeczywistym, zdalnej diagnostyce problemów z urządzeniami, a także proaktywnym działaniom naprawczym poza siedzibą firmy. Zaawansowane monitorowanie materiałów eksploatacyjnych (tusze, papier, tkaniny) będzie monitorowane, a inteligentne cykle uzupełniania ograniczą przestoje. Wszystko to zostanie prawdopodobnie zintegrowane z bardziej zaawansowanym pulpitem nawigacyjnym danych, dzięki czemu drukarnie będą mogły centralnie kontrolować swoje środowisko, aby podejmować lepsze decyzje dotyczące swojej działalności.
„Przyszłość to konwergencja” – powiedział Johnny Shell. „Inteligentne fabryki nie są już teoretyczne. Są one budowane w oparciu o integrację AI i IoT. Drukarnia przyszłości jest nie tylko inteligentna, ale i autonomiczna”.