Как ИИ меняет широкоформатную печать?

Nessan Clearly обсуждает, как ИИ в печати опирается на сопоставление шаблонов данных, уже улучшая программное обеспечение для поставщиков большого формата. Он предсказывает, что это приведет к повышению интеграции ИИ в планирование рабочего процесса, управление очередью заданий, цветокоррекцию, масштабирование изображений и предиктивное обслуживание с помощью датчиков и систем зрения, в конечном итоге оптимизируя операции и предлагая большую гибкость.

Судя по заголовкам газет по всему миру, сейчас наблюдается большой интерес к искусственному интеллекту (ИИ), поскольку транснациональные корпорации и правительства открыто говорят об использовании этой технологии для оптимизации своей продукции и получения большего дохода. Но как это доберется до печатной промышленности и, в частности, до многочисленных поставщиков услуг широкоформатной печати, которые обслуживают рынок вывесок и дисплеев?

По иронии судьбы, в ИИ на самом деле не так уж много интеллекта. Интеллект обычно подразумевает некоторый уровень когнитивного рассуждения для решения проблем. Но ИИ просто собирает большие объемы данных, включая прошлые примеры рассуждений, и сопоставляет их с закономерностями, которые возникают из этих данных. В любой конкретной ситуации большинство систем ИИ просто делают наилучшие предположения на основе доступных данных (и иногда это порождает ложь). Ранее мы использовали алгоритмы для чего-то подобного, но то, что действительно отличает ИИ, — это огромные наборы данных необработанной информации, которые поглощают эти системы. Это само по себе стало возможным благодаря достижениям в области чистой вычислительной мощности.

Большая часть нынешней шумихи основана на генеративном ИИ, который может создавать решения на основе подсказок, подаваемых в систему. Однако такие системы должны быть предварительно обучены на существующих данных, поэтому их правильнее называть генеративно-предобученными, или GPT. Самым известным из них, вероятно, является ChatGPT.

На общем уровне эти системы могут использоваться в практических целях, например, для создания первоначальных черновиков писем, сопровождающих цитаты, или даже презентаций по продажам. Поскольку ИИ не идеален, его лучше использовать для первоначальных черновиков, а не для финальных копий, но, тем не менее, этого достаточно, чтобы пользователи могли делать больше за меньшее время.

Некоторые вариации ИИ больше ориентированы на создание изображений и уже достаточно хороши, чтобы позволить людям с определенным уровнем знаний создавать работу, которая в противном случае была бы им не по плечу. Это значительно снижает затраты, связанные с созданием художественных произведений, даже просто для создания быстрых макетов перед привлечением профессионального дизайнера. Это может включать такие вещи, как графика для выставочного стенда или выкройки для цифровой печати на одежде.

Однако не думайте, что ИИ просто возьмется и сделает всю работу за вас. Качество результатов зависит от качества подсказок, которые вы вводите в систему, а это само по себе требует некоторой подготовки. Это означает, что тот, кто был обучен использовать ИИ, сможет выполнять работу в других областях, где у него нет такой же степени подготовки. Этот тип многопрофильности отражен в фразе: «ИИ не отнимет у вас работу, но кто-то, использующий ИИ, вероятно, это сделает».

ИИ и печать

Есть ряд областей, в которых ИИ может оказать глубокое влияние на печать, некоторые из которых мы уже видим. Технология ИИ не так нова, как предполагают некоторые газетные заголовки. Она используется уже более десятилетия и уже используется в некотором программном обеспечении, доступном для печатной промышленности. Новое заключается в том, что там, где раньше она использовалась в отдельных изолированных продуктах, теперь мы можем ожидать, что эти решения будут более интегрированными, с большей автоматизацией, обеспечиваемой ИИ, прямо через производственные рабочие процессы.

Подпись: Esko Phoenix использует ИИ для автоматизированного наложения и раскладки.

Это будет включать планирование наиболее эффективного способа производства заданий, которое может использоваться как для создания сметы, так и для планирования маршрута через производство. ИИ также все чаще используется для управления очередью заданий. Неотъемлемой частью этого является способ, которым различные задания объединяются вместе или вкладывают друг в друга на листе или рулоне, чтобы минимизировать количество отходов носителя. Это произошло от спуска полос, то есть размещения страниц на печатном листе для оптимизации макета. Существует несколько существующих программ, таких как Esko Phoenix, которые уже используют ИИ для спуска полос, и эта технология теперь перенесена в управление заданиями большого формата. Необходимо учитывать ряд различных параметров, включая то, как будут завершены эти различные задания, и согласованные сроки поставки для каждого из этих заданий. И, конечно, все эти факторы будут постоянно меняться в течение дня по мере поступления новых заказов. Но способность справляться с поздними заказами является важнейшим компонентом сегодняшнего быстрого оборота заказов по требованию, которого теперь ожидают клиенты.

Еще одна область, которая уже извлекает выгоду из технологии ИИ, — это управление цветом. Многие файлы клиентов содержат ошибки управления цветом, некоторые из которых, такие как неправильное цветовое пространство, можно легко исправить. Многие программы управления цветом теперь также используют ИИ, чтобы помочь настроить цвета в этих файлах для получения более естественного вида, что может сократить количество клиентов, отклоняющих заказы из-за восприятия напечатанных цветов. Часто это просто помечается в программном обеспечении как автоматическое улучшение и не помечается как основанное на ИИ.

Подпись: Новейший принтер HP Latex серии 830 оснащен встроенным спектрофотометром для автоматизированного управления цветом на базе искусственного интеллекта.

Управление цветом также охватывает другие области, от линеаризации и калибровки принтеров до создания профилей для всех различных носителей и выбора правильных настроек для каждой работы. Постепенно мы начинаем видеть больше спектрофотометров, интегрированных в широкоформатные принтеры, чтобы сделать все это управление цветом автоматизированным с минимальным участием оператора. Опять же, это также управляется ИИ.

ИИ также используется для улучшения других аспектов качества изображения. Это может включать масштабирование изображений, по сути, путем использования ИИ для добавления дополнительных пикселей к изображению на основе его наилучшего предположения после анализа существующих пикселей. Это очевидное преимущество для тех, кто хочет создавать большие рекламные щиты. Это также помогает преодолеть проблемы с клиентами, отправляющими файлы с низким разрешением.

Одной из областей, которая действительно выигрывает от более широкого использования ИИ, является предиктивное обслуживание. Пандемия с ее различными локдаунами заставила большинство поставщиков пересмотреть свое предложение услуг, поскольку стало сложнее отправлять инженеров на выезды. Но ИИ позволил этим поставщикам анализировать уже имеющиеся у них данные о причинах вызовов на обслуживание, чтобы предвидеть, когда каждый компонент может выйти из строя.

Чтобы добавить больше автоматизации, широкоформатным принтерам придется генерировать больше данных. Поэтому мы почти наверняка увидим больше датчиков, добавленных к широкоформатным принтерам в течение следующих нескольких лет, чтобы обнаруживать потенциальные проблемы и определять детали, которые выходят из строя. Более крупные принтеры обязательно получат больше систем машинного зрения, чтобы проверять, что напечатанное соответствует ожиданиям заказчика.

Еще одна область, в которой может применяться ИИ, — это управление запасами, включая заказ дополнительных расходных материалов и запасных частей по мере необходимости. Хитрость заключается в том, чтобы не заказывать слишком много — это заморозит капитал на складе — но в то же время не рисковать исчерпанием чего-то, что задержит производство.

ИИ также лежит в основе многих аналитических сервисов, которые ввели некоторые поставщики принтеров, а также некоторые MIS. Он хорош в выявлении закономерностей, таких как падение продаж в некоторых областях, и в разработке решений, основанных на идеях, которые другие успешно опробовали, но адаптированных к конкретной ситуации отдельного пользователя на основе его данных.

В заключение, ИИ — это далеко не будущая технология, а технология, которая уже встроена во многие из используемых программ автоматизации. И мы можем ожидать, что больше оборудования — в виде датчиков, спектрофотометров и систем машинного зрения — будет добавлено к принтерам для облегчения этой автоматизации. ИИ должен облегчить интеграцию решений между различными поставщиками. Это, в свою очередь, должно дать пользователям большого формата больше свободы для создания производственных рабочих процессов, которые лучше соответствуют их индивидуальным требованиям.