Предности коришћења вештачке интелигенције у специјалној штампи

Марк Цоудраи дели како вештачка интелигенција почиње да има пресудан утицај на специјалну графику, посебно у погледу сито штампе и штампања широког формата.

Вештачка интелигенција (АИ) је постала популарна реч у различитим индустријама, а њене примене се протежу далеко изван домена дизајна и аутоматизације. Један посебан сектор у којем АИ почиње да остварује значајан утицај је у специјалној графики, посебно сито штампи и штампи широког формата.

Иако је употреба генеративне вештачке интелигенције за креирање дизајна и аутоматизацију процеса већ популарна, постоји дубљи, трансформативнији потенцијал у коришћењу АИ за откривање скривених образаца унутар постојећих података. Ово може да обезбеди неоткривене конкурентске предности, сличне проналажењу камуфлираног ловца у жбуњу тренутних тржишних услова.

Тренутни пејзаж специјалне графике

Сито штампа и штампа широког формата саставни су део многих индустрија, укључујући оглашавање, моду и производњу. Традиционално, ови сектори су се у великој мери ослањали на ручне процесе и људску интуицију. Интеграција дигиталних технологија отворила је нове путеве за ефикасност и иновације. Упркос овим техничким напретцима у области сликања, већина предузећа тек треба да искористи потенцијал вештачке интелигенције у анализи и тумачењу сложених скупова података који могу да доведу до практичних увида.

Изван генеративне вештачке интелигенције: моћ анализе података

Генеративна АИ, која укључује креирање новог садржаја на основу постојећих података, има своје предности. Прави потенцијал АИ у специјалној графици лежи у њеној способности да пронађе обрасце и унутар података. Права вредност је откривање скривених образаца унутар анализираних података. Ово би се могло сматрати открићем другог, трећег и четвртог реда. Ови обрасци могу открити критичне увиде у тржишне услове, понашање купаца и оперативну ефикасност, који готово никада нису очигледни голим оком и случајном посматрачу.

На пример, размотрите шуму података који описују активност купаца као густу густиш. Унутар овог шипражја постоје скривени обрасци који представљају неоткривене конкурентске предности. Ови обрасци могу бити продајна активност купаца (скорија, учесталост и вредност, ), задржавање купаца, стопе одлива, метрика раста и вредност купаца током времена.

Уз коришћење одговарајуће вештачке интелигенције, предузећа могу да открију ове обрасце са високим степеном тачности и користе предиктивну аналитику за предвиђање будућих промена са нивоом поверења између 95% и 99% и веома ниском маргином грешке. То значи висок степен тачности.

Идентификовање скривених образаца у подацима о клијентима

Једна од најзначајнијих предности коришћења вештачке интелигенције у специјалној графици је њена способност да анализира податке о клијентима да би се идентификовали трендови и обрасци који нису одмах видљиви. На пример, продајна активност купаца током година може у почетку изгледати као насумичне флуктуације. Међутим, применом АИ алгоритама, предузећа могу открити обрасце који указују на стопе задржавања купаца, стопе одлива или одлива и метрике раста.

Такође се може користити са високим степеном тачности да се предвиди како продаја купаца пада и расте из године у годину. Веома је тешко ово препознати осим ако не упоредите обрасце многих купаца током времена.

Задржавање и одустајање купаца: АИ може анализирати историјске податке о продаји да би идентификовао који купци ће вероватно остати лојални, а који су у опасности од одбацивања. Разумевањем ових образаца, предузећа могу применити циљане стратегије задржавања како би смањиле одлив и побољшале лојалност купаца.

Раст купаца из године у годину: АИ може помоћи предузећима да прате трендове раста купаца из године у годину, идентификујући који сегменти расту, а који опадају. Ове информације могу водити маркетиншке и продајне стратегије да се фокусирају на области високог раста. Ово има драматичан утицај на профитабилност и цену аквизиције купаца (ЦАЦ.)

Доживотна вредност клијента (ЛЦВ): АИ може да израчуна доживотну вредност купаца током времена, пружајући увид у дугорочну профитабилност различитих сегмената купаца. Ове информације се могу користити за прилагођавање маркетиншких напора и понуде производа како би се максимизирала ЛЦВ.

Увиди стечени из ове анализе су од велике помоћи у одређивању како се раст вредности клијената током читавог живота разликује по годинама. То није уједначен раст и постоје врло предвидљиви губици нуле или вредности који се јављају у одређеним годинама.

Повећање оперативне ефикасности

Поред анализе података о клијентима, АИ се такође може користити за побољшање оперативне ефикасности. Анализом производних података, АИ може идентификовати неефикасности и предложити побољшања која могу довести до уштеде трошкова и повећане продуктивности.

Предиктивно одржавање : АИ може да надгледа перформансе опреме и да предвиди када је одржавање потребно, смањујући време застоја и спречавајући скупе кварове.

Оптимизација ланца снабдевања : АИ може анализирати податке ланца снабдевања како би идентификовала уска грла и оптимизовала управљање залихама, обезбеђујући да су материјали доступни када је то потребно без превеликих залиха.

Оптимизација процеса: АИ може анализирати производне процесе и дизајн тока посла како би идентификовао области у којима се ефикасност може побољшати. Примери укључују смањење отпада, оптимизацију брзине штампања, идентификацију повезаних стопа и ограничења критичне путање.

Конкурентска предност кроз предиктивну аналитику

Једна од најмоћнијих примена АИ у специјалној графици је њена способност да користи предиктивну аналитику за предвиђање будућих трендова са високим степеном поверења. Анализом историјских, упоредних података и идентификовањем скривених образаца, АИ може да направи тачна предвиђања о будућим тржишним приликама, могућностима купаца и оперативним перформансама.

Тржишни трендови: АИ може анализирати тржишне податке да би моделирао и предвидео будуће трендове, помажући предузећима да остану испред конкуренције предвиђањем промена у потражњи и прилагођавањем својих стратегија у складу са тим.

Потражња за продајом: АИ може да користи историјске податке о продаји да предвиди будућу продају, помажући предузећима да ефикасније планирају своју производњу и управљање залихама. За велике програме користите праксу дизајна експеримента (ДОЕ) да бисте тестирали потражњу на тржишту. Коначне количине производње се скалирају на основу поузданости и маргине грешке из узорка за тестирање. Овај приступ има за циљ да максимизира потенцијал на основу стварне показане потражње на тржишту.

Управљање ризиком: АИ може анализирати различите факторе ризика, као што су економски индикатори и тржишни трендови, да би предвидео смањење потенцијалних ризика и помогао предузећима да развију стратегије за њихово ублажавање. Коришћење калкулације поверења и маргине грешке смањује ризик и максимизира поврат за крајњег корисника.

Студија случаја: АИ у штампању широког формата

Да бисте илустровали трансформативни потенцијал АИ у специјалној графики, размотрите студију случаја у штампању широког формата. Компанија специјализована за штампање широког формата користила је вештачку интелигенцију да анализира податке о својим клијентима и идентификује обрасце који нису били одмах очигледни.

Применом АИ алгоритама на историјске податке о продаји, компанија је открила да одређени сегменти купаца имају веће стопе задржавања и вредности током целог века од других. Такође су открили да одређене области тржишта или нише имају неуобичајено високу профитабилност и задржавање купаца током времена. Ове информације су омогућиле компанији да фокусира своје маркетиншке напоре на ове сегменте високе вредности, што је резултирало повећаном лојалношћу купаца, нижим трошковима стицања купаца и већим приходима од тих купаца и тржишних сегмената.

Поред тога, компанија је користила АИ за оптимизацију својих производних процеса. Анализа производних података са специфичним АИ моделом идентификовала је неефикасност и ограничења у току рада штампања и предложила побољшања која су смањила отпад и повећала продуктивност. Као резултат, компанија је била у могућности да смањи трошкове и побољша укупну оперативну ефикасност.

Коначно, компанија је користила предиктивну аналитику за предвиђање трендова купаца и продаје. Анализом историјских података и идентификовањем скривених образаца, АИ је пружио тачна предвиђања о будућој потражњи, омогућавајући компанији да ефикасније планира своју производњу и управљање залихама. Овај проактивни приступ омогућио је компанији да остане испред конкуренције и оствари одрживи раст.

Закључак

Употреба вештачке интелигенције у специјалној графици превазилази генеративни дизајн и аутоматизацију. Коришћење вештачке интелигенције за анализу постојећих података откриће скривене обрасце. Са овим откривеним обрасцима, предузећа могу стећи дубље разумевање тржишних услова, понашања купаца и оперативне ефикасности.

Ови увиди откривају неоткривене конкурентске предности и омогућавају предузећима да доносе одлуке засноване на подацима са високим степеном самопоуздања. Како индустрија наставља да се развија, интеграција АИ ће несумњиво играти кључну улогу у покретању иновација и раста у специјалној графики.

Да бисте открили најновији садржај који покрива широк спектар сектора укључујући вештачку интелигенцију , сито штампу и аутоматизацију, пријавите се за бесплатни месечни билтен ФЕСПА ФЕСПА Ворлд доступан на енглеском, шпанском и немачком језику.