Mark Coudray opowiada o tym, jak sztuczna inteligencja zaczyna mieć kluczowy wpływ na grafikę specjalistyczną, szczególnie w zakresie sitodruku i druku wielkoformatowego.

Sztuczna inteligencja (AI) stała się modnym hasłem w różnych branżach, a jej zastosowania wykraczają daleko poza sferę projektowania i automatyzacji. Jednym z sektorów, w którym sztuczna inteligencja zaczyna wywierać znaczący wpływ, jest grafika specjalistyczna, w szczególności sitodruk i druk szerokoformatowy.

Podczas gdy wykorzystanie generatywnej sztucznej inteligencji do tworzenia projektów i automatyzacji procesów jest już popularne, istnieje głębszy, bardziej transformacyjny potencjał w wykorzystaniu sztucznej inteligencji do odkrywania ukrytych wzorców w istniejących danych. Może to zapewnić nieujawnioną przewagę konkurencyjną, podobną do znalezienia zakamuflowanego myśliwego w krzakach obecnych warunków rynkowych.

Obecny krajobraz grafiki specjalistycznej

Sitodruk i druk szerokoformatowy są integralną częścią wielu branż, w tym reklamy, mody i produkcji. Tradycyjnie sektory te opierały się w dużej mierze na procesach ręcznych i ludzkiej intuicji. Integracja technologii cyfrowych otworzyła nowe możliwości w zakresie wydajności i innowacji. Pomimo tych technicznych postępów w obrazowaniu, większość firm nie wykorzystała jeszcze potencjału sztucznej inteligencji w analizowaniu i interpretowaniu złożonych zestawów danych, które mogą prowadzić do praktycznych spostrzeżeń.

Poza generatywną sztuczną inteligencją: moc analizy danych

Generatywna sztuczna inteligencja, która polega na tworzeniu nowych treści na podstawie istniejących danych, ma swoje zalety. Prawdziwy potencjał sztucznej inteligencji w grafice specjalistycznej leży w jej zdolności do znajdowania wzorców w danych. Prawdziwą wartością jest odkrywanie ukrytych wzorców w analizowanych danych. Można to uznać za odkrywanie drugiego, trzeciego i czwartego rzędu. Wzorce te mogą ujawnić krytyczne informacje na temat warunków rynkowych, zachowań klientów i wydajności operacyjnej, które prawie nigdy nie są widoczne gołym okiem i przypadkowego obserwatora.

Dla przykładu, rozważmy las danych opisujących aktywność klientów jako gęsty gąszcz zarośli. W tym gąszczu istnieją ukryte wzorce, które reprezentują nieujawnione przewagi konkurencyjne. Wzorce te mogą obejmować aktywność sprzedażową klientów (częstotliwość, częstotliwość i wartość), utrzymanie klientów, wskaźniki rezygnacji, wskaźniki wzrostu i wartość klienta w całym okresie użytkowania.

Korzystając z odpowiedniej sztucznej inteligencji, firmy mogą odkrywać te wzorce z dużą dokładnością i wykorzystywać analitykę predykcyjną do prognozowania przyszłych zmian z poziomem ufności od 95% do 99% i bardzo niskim marginesem błędu. Przekłada się to na wysoki stopień dokładności.

Identyfikacja ukrytych wzorców w danych klientów

Jedną z najważniejszych zalet wykorzystania sztucznej inteligencji w grafice specjalistycznej jest jej zdolność do analizowania danych klientów w celu identyfikacji trendów i wzorców, które nie są od razu widoczne. Na przykład aktywność sprzedażowa klientów na przestrzeni lat może początkowo wyglądać na przypadkowe wahania. Jednak stosując algorytmy sztucznej inteligencji, firmy mogą odkryć wzorce, które wskazują wskaźniki utrzymania klientów, wskaźniki rezygnacji lub ścierania oraz wskaźniki wzrostu.

Można go również wykorzystać z dużą dokładnością do przewidywania, w jaki sposób sprzedaż klientów spada i rośnie z roku na rok. Bardzo trudno jest to rozpoznać, chyba że porówna się wzorce wielu klientów w czasie.

Utrzymanie i rezygnacja klientów: Sztuczna inteligencja może analizować historyczne dane sprzedaży, aby określić, którzy klienci prawdopodobnie pozostaną lojalni, a którzy są zagrożeni rezygnacją. Rozumiejąc te wzorce, firmy mogą wdrażać ukierunkowane strategie retencji w celu zmniejszenia rezygnacji i poprawy lojalności klientów.

Wzrost liczby klientów z roku na rok: Sztuczna inteligencja może pomóc firmom śledzić trendy wzrostu liczby klientów z roku na rok, identyfikując, które segmenty rosną, a które spadają. Informacje te mogą kierować strategiami marketingowymi i sprzedażowymi, aby skupić się na obszarach o wysokim wzroście. Ma to ogromny wpływ na rentowność i koszt pozyskania klienta (CAC).

Dożywotnia wartość klienta (LCV): Sztuczna inteligencja może obliczać wartość życiową klientów w czasie, zapewniając wgląd w długoterminową rentowność różnych segmentów klientów. Informacje te można wykorzystać do dostosowania działań marketingowych i oferty produktów w celu maksymalizacji LCV.

Spostrzeżenia uzyskane z tej analizy są bardzo pomocne w określeniu, w jaki sposób wzrost Lifetime Customer Value zmienia się w zależności od roku. Nie jest to jednolity wzrost i w niektórych latach występują wysoce przewidywalne wartości zerowe lub utrata wartości.

Zwiększanie wydajności operacyjnej

Oprócz analizowania danych klientów, sztuczna inteligencja może być również wykorzystywana do zwiększania wydajności operacyjnej. Analizując dane produkcyjne, sztuczna inteligencja może identyfikować nieefektywności i sugerować ulepszenia, które mogą prowadzić do oszczędności kosztów i zwiększenia wydajności.

Konserwacja predykcyjna: Sztuczna inteligencja może monitorować wydajność sprzętu i przewidywać, kiedy potrzebna jest konserwacja, skracając czas przestojów i zapobiegając kosztownym awariom.

Optymalizacja łańcucha dostaw: Sztuczna inteligencja może analizować dane łańcucha dostaw w celu identyfikacji wąskich gardeł i optymalizacji zarządzania zapasami, zapewniając dostępność materiałów w razie potrzeby bez nadmiernych zapasów.

Optymalizacja procesów: Sztuczna inteligencja może analizować procesy produkcyjne i projekt przepływu pracy, aby zidentyfikować obszary, w których można poprawić wydajność. Przykłady obejmują zmniejszenie ilości odpadów, optymalizację prędkości drukowania, identyfikację powiązanych stawek i ograniczeń ścieżki krytycznej.

Przewaga konkurencyjna dzięki analityce predykcyjnej

Jednym z najpotężniejszych zastosowań sztucznej inteligencji w grafice specjalistycznej jest jej zdolność do wykorzystywania analityki predykcyjnej do prognozowania przyszłych trendów z wysokim stopniem pewności. Analizując dane historyczne, porównawcze i identyfikując ukryte wzorce, sztuczna inteligencja może dokonywać dokładnych prognoz dotyczących przyszłych możliwości rynkowych, możliwości dla klientów i wydajności operacyjnej.

Trendy rynkowe: Sztuczna inteligencja może analizować dane rynkowe w celu modelowania i przewidywania przyszłych trendów, pomagając firmom wyprzedzać konkurencję poprzez przewidywanie zmian popytu i odpowiednie dostosowywanie strategii.

Popyt na sprzedaż: Sztuczna inteligencja może wykorzystywać historyczne dane sprzedażowe do przewidywania przyszłej sprzedaży, pomagając firmom skuteczniej planować produkcję i zarządzanie zapasami. W przypadku dużych programów do testowania popytu rynkowego należy stosować praktykę Design of Experiment (DOE). Ostateczne wielkości produkcji są skalowane w oparciu o zaufanie i margines błędu z próbki testowej. Podejście to ma na celu maksymalizację potencjału w oparciu o rzeczywisty popyt rynkowy.

Zarządzanie ryzykiem: Sztuczna inteligencja może analizować różne czynniki ryzyka, takie jak wskaźniki ekonomiczne i trendy rynkowe, aby przewidywać redukcję potencjalnych zagrożeń i pomagać firmom w opracowywaniu strategii ich łagodzenia. Zastosowanie obliczeń zaufania i marginesu błędu zmniejsza ryzyko i maksymalizuje zwrot dla użytkownika końcowego.

Studium przypadku: Sztuczna inteligencja w druku szerokoformatowym

Aby zilustrować transformacyjny potencjał sztucznej inteligencji w grafice specjalistycznej, rozważmy studium przypadku w druku szerokoformatowym. Firma specjalizująca się w druku szerokoformatowym wykorzystała sztuczną inteligencję do analizy danych swoich klientów i zidentyfikowania wzorców, które nie były od razu widoczne.

Stosując algorytmy sztucznej inteligencji do historycznych danych sprzedażowych, firma odkryła, że niektóre segmenty klientów miały wyższe wskaźniki utrzymania i wartości życiowe niż inne. Odkryli również, że niektóre rynki lub nisze miały niezwykle wysoką rentowność i utrzymanie klientów w czasie. Informacje te pozwoliły firmie skoncentrować działania marketingowe na tych segmentach o wysokiej wartości, co skutkowało zwiększoną lojalnością klientów, niższymi kosztami pozyskania klientów i wyższymi przychodami od tych klientów i segmentów rynku.

Ponadto firma wykorzystała sztuczną inteligencję do optymalizacji procesów produkcyjnych. Analiza danych produkcyjnych za pomocą specjalnego modelu AI zidentyfikowała nieefektywności i ograniczenia w przepływie pracy drukowania i zasugerowała ulepszenia, które zmniejszyły ilość odpadów i zwiększyły produktywność. W rezultacie firma była w stanie obniżyć koszty i poprawić ogólną wydajność operacyjną.

Wreszcie, firma wykorzystała analitykę predykcyjną do prognozowania trendów klientów i sprzedaży. Analizując dane historyczne i identyfikując ukryte wzorce, sztuczna inteligencja zapewniała dokładne prognozy dotyczące przyszłego popytu, umożliwiając firmie skuteczniejsze planowanie produkcji i zarządzanie zapasami. To proaktywne podejście pozwoliło firmie wyprzedzić konkurencję i osiągnąć zrównoważony wzrost.

Wnioski

Wykorzystanie sztucznej inteligencji w grafice specjalistycznej wykracza poza projektowanie generatywne i automatyzację. Wykorzystanie sztucznej inteligencji do analizy istniejących danych odkryje ukryte wzorce. Dzięki tym ujawnionym wzorcom firmy mogą uzyskać głębsze zrozumienie warunków rynkowych, zachowań klientów i wydajności operacyjnej.

Te spostrzeżenia ujawniają nieujawnione przewagi konkurencyjne i umożliwiają firmom podejmowanie decyzji opartych na danych z dużym stopniem pewności. W miarę ewolucji branży, integracja sztucznej inteligencji będzie niewątpliwie odgrywać kluczową rolę w napędzaniu innowacji i rozwoju grafiki specjalistycznej.

Aby odkryć najnowsze treści obejmujące szeroki zakres sektorów, w tym sztuczną inteligencję, sitodruk i automatyzację, zapisz się do bezpłatnego miesięcznego biuletynu FESPA World dostępnego w języku angielskim, hiszpańskim i niemieckim .