Интеллект, стоящий за чернилами: как ИИ навсегда меняет печать

Компания Keypoint Intelligence, мировой лидер в области обработки данных для индустрии цифровой обработки изображений, продемонстрировала растущее применение искусственного интеллекта во всех аспектах печати на конференции SmartHub в рамках Personalisation Experience 2025, которая прошла в рамках выставки FESPA Global Print Expo в начале этого месяца.

В чем истинная выгода ИИ? Проще говоря, по данным Keypoint Intelligence: он позволяет быстрее принимать решения. Он экономит время, минимизирует отходы и повышает качество обслуживания клиентов в целом. Типографии, которые внедряют ИИ, будут более гибкими и, вероятно, более прибыльными. И поскольку ИИ переходит от реактивной к проактивной роли в рабочих процессах, возникает вопрос: можете ли вы позволить себе не инвестировать?

Специализируясь на каждом сегменте печати — от широкоформатной печати до коммерческого текстиля, упаковки и этикеток, Keypoint Intelligence предлагает самые полные независимые данные, исследования и передовые идеи в отрасли и занимает уникальное положение для анализа самой революционной силы на рынке в настоящее время: искусственного интеллекта.

ИИ — это ответ на извечные проблемы полиграфической отрасли: нехватка квалифицированной рабочей силы, давление затрат, нестабильное качество и новое бремя обязательных показателей устойчивости.

На конференции SmartHub в Personalisation Experience, которая проходила на выставке FESPA Global Print Expo в Берлине в мае, Лиза Браун и Джонни Шелл, главные аналитики Keypoint, рассказали, как ИИ уже интегрируется в ключевые области цепочки создания стоимости: от дизайна и допечатной подготовки до обслуживания клиентов и доставки. ИИ также является ответом на извечные проблемы полиграфической отрасли: нехватка квалифицированной рабочей силы, давление затрат, нестабильное качество и новое бремя обязательных показателей устойчивости.

Лиза и Джонни отметили, что некоторые, если не все, поставщики и продавцы принтеров уже используют ИИ. Сегодня ИИ оптимизирует этап проектирования, позволяя пользователям автоматически повышать резкость и обновлять изображения для улучшения качества. На этапе допечатной подготовки инструменты прогнозирования на основе ИИ помогают заранее прогнозировать проблемы до их возникновения и настраивать планирование работ и ресурсов. На этапе производства инструменты оптимизации повышают эффективность в рамках производственного графика и планирования работ. На этапе постпроизводства инспекция и контроль качества используют машинное обучение для раннего обнаружения дефектов. Наконец, в точке обслуживания клиентов и доставки в цепочке создания стоимости персонализация на основе ИИ играет ключевую роль в нацеливании на персонализированные результаты и улучшении клиентского опыта.

Итак, ИИ уже широко применяется в секторе и тестируется и интегрируется, в частности, в таких областях, как подготовка файлов и управление цветом. Но заглядывая вперед, какие области покажут наибольший рост, когда речь заходит о максимальном использовании ИИ?

Исследование Keypoint показывает, что приложения, которые в настоящее время используются лишь ограниченно, такие как предиктивная аналитика и обслуживание, динамическая автоматизация рабочих процессов и мониторинг в реальном времени, станут стандартом в отрасли через пару лет. И ИИ проникнет в различные приложения и этапы рабочих процессов, включая продажи, маркетинг и развитие бизнеса. Те, кто стоит в стороне, могут остаться позади, если не будут думать о том, чтобы не отставать от своих конкурентов, использующих ИИ.

Цифровая текстильная печать

В качестве примера Браун и Шелл глубже изучили предоставление ИИ целевой ценности в цифровой текстильной печати. Интеллектуальная оптимизация файлов позволяет настраивать типы тканей и цветовые гаммы. Автоматизированная маршрутизация заданий улучшает пропускную способность и распределение ресурсов. Управление печатью на основе ИИ сводит к минимуму человеческие ошибки и динамически балансирует производительность. И эти системы полностью оптимизируют выпуск, позволяя масштабировать производство без добавления сложности. ИИ использует данные датчиков и шаблоны с производственного оборудования, которые предвидят отказ компонентов, чтобы сократить незапланированные простои, которые являются основным фактором затрат во многих высокопроизводительных операциях.

Система искусственного интеллекта непрерывно отслеживает производительность печатающей головки, перемещение ткани и параметры отверждения, чтобы гарантировать стабильное качество и заблаговременно предотвращать ошибки.

Atlas Max от Kornit Digital является примером этого перехода к интеллекту с помощью встроенной аналитики в текстильной печати. Система ИИ непрерывно отслеживает производительность печатающей головки, перемещение ткани и параметры отверждения, чтобы гарантировать постоянное качество и заблаговременно предотвращать ошибки. Модули, управляемые ИИ, динамически регулируют параметры чернил и отверждения в зависимости от типа одежды и условий окружающей среды в режиме реального времени, в то время как оповещения о предиктивном обслуживании сокращают время простоя. Операторы Atlas Max могут получать в режиме реального времени информацию о производительности, использовании чернил и рентабельности печати. Эта функциональность обеспечивает более высокую точность печати с первого раза, сокращение отходов и значительное сокращение вмешательств оператора.

Области расширения ИИ

Keypoint выявила четыре основные области, в которых будет развиваться ИИ.

1. Генеративный ИИ для дизайна и маркетинга
   Мгновенное создание контента приведет к более быстрому производству и гиперперсонализированным, массово настраиваемым кампаниям. Уже сейчас существует ускорение разработки дизайна на 30–50 % при использовании ИИ, а исключительные алгоритмы управления цветом улучшают согласованность цветов на разных носителях, поэтому персонализация в масштабе больше не будет узким местом.

2. Устойчивость
   ИИ играет важную роль в том, чтобы печатники могли отслеживать показатели устойчивости и достигать целей ESG. Он может рассчитывать выбросы для каждой работы на основе использования материалов и потребления энергии, а не полагаться на ручные аудиты или отчеты постфактум. Системы ИИ могут точно настраивать параметры сушки, объемы чернил и параметры машины для сокращения ресурсов и автоматизации отчетности ESG. Результат? Оптимизированный аудит устойчивости с более сильной репутацией бренда, лучшим доверием клиентов и большим соответствием меняющимся нормам, таким как EU Green Deal или инициативы экономики замкнутого цикла.

3. Автоматизированная организация работы типографии
   ИИ выйдет за рамки изолированных инструментов и перейдет к полной оркестровке всей производственной среды, где он не только автоматизирует задачи, но и принимает решения высокого уровня и оптимизирует операции от начала до конца. Благодаря интеллектуальной маршрутизации заданий ИИ может назначать задания печати наиболее подходящим устройствам на основе совместимости материалов, текущей рабочей нагрузки, доступности чернил, а также может моделировать производственные сценарии для упреждающей оптимизации отгрузок, использования чернил, потребления подложки и затрат на электроэнергию до фактического выполнения заданий. Ожидаемым результатом является повышение пропускной способности и соблюдение соглашения на уровне поверхности, снижение зависимости оператора от планирования и улучшение реагирования на внезапные изменения заданий или срочные заказы.

4. ИИ + Интернет вещей для подключенных типографий
   Мы можем ожидать более умную и более связанную типографию. Все оборудование, программное обеспечение и другие разрозненные системы типографии в разных регионах или местах будут централизованно связаны. Одним из примеров является предиктивное обслуживание, когда ИИ диагностирует и прогнозирует сбои заранее, прежде чем они произойдут. Мониторинг и оповещения станут еще более совершенными с удаленной диагностикой в реальном времени, удаленной диагностикой проблем с устройствами, а также упреждающим устранением неполадок вне офиса. Будет контролироваться расширенный мониторинг расходных материалов (чернил, бумаги, тканей), а интеллектуальные циклы пополнения сократят время простоя. Все это, вероятно, будет интегрировано в более продвинутую панель управления данными, чтобы принтеры могли централизованно контролировать свою среду для принятия более обоснованных решений относительно своего бизнеса.

«Будущее — за конвергенцией», — сказал Джонни Шелл. «Умные фабрики больше не являются теорией. Они строятся с интеграцией ИИ и Интернета вещей в основе. Типография будущего не просто умная, она автономная».