Марк Кудрей делится тем, как искусственный интеллект начинает оказывать решающее влияние на специализированную графику, особенно на трафаретную и широкоформатную печать.

Искусственный интеллект (ИИ) стал популярным словом в различных отраслях промышленности, причем его применение выходит далеко за рамки дизайна и автоматизации. Одна из отраслей, где ИИ начинает оказывать значительное влияние, — это специализированная графика, в частности, трафаретная и широкоформатная печать.

Хотя использование генеративного ИИ для создания дизайна и автоматизации процессов уже стало популярным, существует более глубокий, преобразующий потенциал в использовании ИИ для выявления скрытых закономерностей в существующих данных. Это может обеспечить нераскрытые конкурентные преимущества, подобно обнаружению замаскированного охотника в кустах текущей рыночной ситуации.

Современный ландшафт специализированной графики

Трафаретная и широкоформатная печать — неотъемлемая часть многих отраслей, включая рекламу, моду и производство. Традиционно эти отрасли в значительной степени зависели от ручных процессов и человеческой интуиции. Интеграция цифровых технологий открыла новые возможности для эффективности и инноваций. Несмотря на эти технические достижения в области визуализации, большинство предприятий еще не использовали потенциал искусственного интеллекта в анализе и интерпретации сложных массивов данных, что может привести к практическим выводам.

За пределами генеративного ИИ: сила аналитики данных

Генеративный ИИ, который предполагает создание нового контента на основе существующих данных, имеет свои достоинства. Истинный потенциал ИИ в специализированной графике заключается в его способности находить закономерности в данных. Настоящая ценность заключается в обнаружении скрытых закономерностей в анализируемых данных. Это можно считать открытием второго, третьего и четвертого порядка. Эти закономерности могут открыть критические сведения о состоянии рынка, поведении клиентов и эффективности работы, которые почти никогда не видны невооруженным глазом и случайному наблюдателю.

Например, представьте, что лес данных, описывающих активность клиентов, представляет собой густые заросли кустарника. В этих зарослях есть скрытые паттерны, которые представляют собой нераскрытые конкурентные преимущества. Такими паттернами могут быть активность клиентов в продажах (повторяемость, частота и ценность), удержание клиентов, уровень оттока, показатели роста и пожизненная ценность клиента с течением времени.

С помощью правильного ИИ компании могут обнаружить эти закономерности с высокой степенью точности и использовать предиктивную аналитику для прогнозирования будущих изменений с уровнем доверия от 95% до 99% и очень низкой погрешностью. Это означает высокую степень точности.

Выявление скрытых закономерностей в данных о клиентах

Одно из самых значительных преимуществ использования искусственного интеллекта в специализированной графике — его способность анализировать данные о клиентах, чтобы выявить тенденции и закономерности, которые не видны сразу. Например, активность клиентов в продажах на протяжении многих лет может поначалу выглядеть как случайные колебания. Однако, применяя алгоритмы искусственного интеллекта, компании могут выявить закономерности, которые указывают на уровень удержания клиентов, уровень оттока или выбытия, а также показатели роста.

Его также можно использовать с высокой степенью точности для предсказания того, как продажи клиентов растут и увеличиваются из года в год. Это очень трудно распознать, если не сравнивать модели продаж многих клиентов с течением времени.

Удержание и отток клиентов: ИИ может анализировать исторические данные о продажах, чтобы определить, какие клиенты, скорее всего, останутся лояльными, а какие подвержены риску оттока. Понимая эти закономерности, компании могут реализовать целенаправленные стратегии удержания клиентов, чтобы сократить их отток и повысить лояльность клиентов.

Рост клиентов год за годом: ИИ может помочь бизнесу отслеживать тенденции роста клиентов по годам, определяя, какие сегменты растут, а какие сокращаются. Эта информация может направлять стратегии маркетинга и продаж, чтобы сосредоточиться на быстрорастущих областях. Это оказывает значительное влияние на прибыльность и стоимость приобретения клиентов (CAC).

Пожизненная ценность клиента (Lifetime Customer Value, LCV): ИИ может рассчитать пожизненную ценность клиентов с течением времени, предоставляя информацию о долгосрочной прибыльности различных сегментов клиентов. Эта информация может быть использована для адаптации маркетинговых усилий и предложений продуктов, чтобы максимизировать LCV.

Результаты этого анализа очень полезны для определения того, как рост Пожизненной ценности клиента изменяется по годам. Это не равномерный рост, и в определенные годы наблюдаются вполне предсказуемые нули или потери ценности.

Повышение операционной эффективности

Помимо анализа данных о клиентах, ИИ также можно использовать для повышения эффективности работы. Анализируя производственные данные, ИИ может выявить неэффективность и предложить улучшения, которые приведут к экономии средств и повышению производительности.

Предиктивное обслуживание: ИИ может отслеживать работу оборудования и предсказывать, когда потребуется техническое обслуживание, сокращая время простоя и предотвращая дорогостоящие поломки.

Оптимизация цепочки поставок: ИИ может анализировать данные о цепочке поставок, чтобы выявить узкие места и оптимизировать управление запасами, обеспечивая наличие материалов в нужный момент без переизбытка.

Оптимизация процессов: ИИ может анализировать производственные процессы и схему рабочего процесса, чтобы выявить области, в которых можно повысить эффективность. В качестве примера можно привести сокращение отходов, оптимизацию скорости печати, определение сопутствующих тарифов и критических ограничений пути.

Конкурентное преимущество благодаря предиктивной аналитике

Одно из самых мощных применений ИИ в специализированной графике — это его способность использовать предиктивную аналитику для прогнозирования будущих тенденций с высокой степенью достоверности. Анализируя исторические, сравнительные данные и выявляя скрытые закономерности, ИИ может делать точные прогнозы относительно будущих рыночных возможностей, возможностей клиентов и операционных показателей.

Тенденции рынка: ИИ может анализировать рыночные данные для моделирования и прогнозирования будущих тенденций, помогая компаниям опережать конкурентов, предвидя изменения спроса и соответствующим образом корректируя свои стратегии.

Спрос на продажи: ИИ может использовать исторические данные о продажах для прогнозирования будущих продаж, помогая компаниям эффективнее планировать производство и управление запасами. Для больших программ используйте практику проектирования экспериментов (Design of Experiment, DOE) для проверки рыночного спроса. Окончательные объемы производства масштабируются на основе доверительной вероятности и погрешности тестовой выборки. Этот подход направлен на максимизацию потенциала, основанного на реальном спросе на рынке.

Управление рисками: ИИ может анализировать различные факторы риска, такие как экономические показатели и рыночные тенденции, чтобы предсказать снижение потенциальных рисков и помочь бизнесу разработать стратегии по их снижению. Использование расчетов уверенности и погрешности снижает риск и максимизирует прибыль для конечного пользователя.

Тематическое исследование: ИИ в широкоформатной печати

Чтобы проиллюстрировать преобразующий потенциал ИИ в специализированной графике, рассмотрим пример из практики широкоформатной печати. Компания, специализирующаяся на широкоформатной печати, использовала ИИ для анализа данных о своих клиентах и выявления закономерностей, которые не были очевидны сразу.

Применив алгоритмы искусственного интеллекта к историческим данным о продажах, компания обнаружила, что определенные сегменты клиентов имеют более высокие показатели удержания и пожизненной стоимости, чем другие. Они также обнаружили, что определенные рыночные или нишевые области имеют необычайно высокую прибыльность и удерживают клиентов в течение долгого времени. Эта информация позволила компании сфокусировать свои маркетинговые усилия на этих высокоценных сегментах, что привело к повышению лояльности клиентов, снижению затрат на привлечение клиентов и увеличению дохода от этих клиентов и сегментов рынка.

Кроме того, компания использовала ИИ для оптимизации производственных процессов. Анализ производственных данных с помощью специальной модели искусственного интеллекта выявил неэффективность и ограничения в рабочем процессе печати и предложил улучшения, которые позволили сократить количество отходов и повысить производительность. В результате компания смогла сократить расходы и повысить общую операционную эффективность.

Наконец, компания использовала предиктивную аналитику для прогнозирования тенденций покупателей и продаж. Анализируя исторические данные и выявляя скрытые закономерности, искусственный интеллект обеспечивал точные прогнозы будущего спроса, позволяя компании более эффективно планировать производство и управление запасами. Такой проактивный подход позволил компании опередить конкурентов и добиться устойчивого роста.

Заключение

Использование ИИ в специализированной графике выходит за рамки генеративного дизайна и автоматизации. Использование ИИ для анализа существующих данных позволяет выявить скрытые закономерности. С помощью этих выявленных закономерностей предприятия смогут глубже понять состояние рынка, поведение клиентов и эффективность работы.

Эти знания раскрывают нераскрытые конкурентные преимущества и позволяют компаниям принимать решения на основе данных с высокой степенью уверенности. По мере развития отрасли интеграция искусственного интеллекта, несомненно, будет играть решающую роль в развитии инноваций и роста в специализированной графике.

Чтобы узнать о последних материалах, охватывающих широкий спектр отраслей, включая искусственный интеллект, трафаретную печать и автоматизацию, подпишитесь на бесплатный ежемесячный бюллетень FESPA World, который доступен на английском, испанском и немецком языках.