Марк Кудреј дели како вештачка интелигенција почиње да има пресудан утицај на специјализовану графику, посебно када је у питању сито штампа и штампа широког формата.
Вештачка интелигенција (ВИ) постала је популарна реч у разним индустријама, а њене примене се протежу далеко изван области дизајна и аутоматизације. Један посебан сектор у којем ВИ почиње да има значајан утицај јесте специјализована графика, тачније сито штампа и штампа широког формата.
Иако је употреба генеративне вештачке интелигенције за креирање дизајна и аутоматизацију процеса већ популарна, постоји дубљи, трансформативнији потенцијал у коришћењу вештачке интелигенције за откривање скривених образаца унутар постојећих података. Ово може пружити неоткривене конкурентске предности, слично проналажењу камуфлираног ловца у жбуњу тренутних тржишних услова.
Тренутни пејзаж специјализоване графике
Сито штампа и штампа широког формата су саставни 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 достигнућима у области снимања, већина предузећа још увек није искористила потенцијал вештачке интелигенције у анализи и тумачењу сложених скупова података који могу довести до корисних увида.
Више од генеративне вештачке интелигенције: Моћ анализе података
Генеративна вештачка интелигенција, која подразумева креирање новог садржаја на основу постојећих података, има своје предности. Прави потенцијал вештачке интелигенције у специјализованој графици лежи у њеној способности да пронађе обрасце и унутар података. Права вредност је откривање скривених образаца унутар анализираних података. Ово се може сматрати откривањем другог, трећег и четвртог реда. Ови обрасци могу открити кључне увиде у тржишне услове, понашање купаца и оперативну ефикасност, који готово никада нису видљиви голим оком и случајном посматрачу.
На пример, размотрите шуму података која описује активност купаца као густо шипражје. Унутар овог шипражја постоје скривени обрасци који представљају неоткривене конкурентске предности. Ови обрасци могу бити активност продаје купаца (актуалност, учесталост и вредност), задржавање купаца, стопе одлива, метрике раста и вредност за купца током целог његовог трајања.
Уз употребу праве вештачке интелигенције, предузећа могу открити ове обрасце са високим степеном тачности и користити предиктивну аналитику за предвиђање будућих промена са нивоом поузданости између 95% и 99% и веома ниском маргином грешке. То се преводи у висок степен тачности.
Идентификација скривених образаца у подацима о купцима
Једна од најзначајнијих предности коришћења вештачке интелигенције у специјализованој графици је њена способност да анализира податке о купцима како би идентификовала трендове и обрасце који нису одмах видљиви. На пример, продајна активност купаца током година може у почетку изгледати као случајне флуктуације. Међутим, применом алгоритама вештачке интелигенције, предузећа могу открити обрасце који указују на стопе задржавања купаца, стопе одлива или осипања и метрике раста.
Такође се може користити са високим степеном тачности за предвиђање како продаја купаца опада и расте из године у годину. Веома је тешко препознати ово осим ако не упоредите обрасце многих купаца током времена.
Задржавање купаца и одлив купаца: Вештачка интелигенција може да анализира историјске податке о продаји како би идентификовала који купци ће вероватно остати лојални, а који су у опасности од одлива. Разумевањем ових образаца, предузећа могу да примене циљане стратегије задржавања купаца како би смањила одлив и побољшала лојалност купаца.
Раст броја купаца из године у годину: Вештачка интелигенција може помоћи предузећима да прате трендове раста броја купаца из године у годину, идентификујући који сегменти расту, а који опадају. Ове информације могу да усмере маркетиншке и продајне стратегије да се фокусирају на области са високим растом. Ово има драматичан утицај на профитабилност и трошкове аквизиције купаца (CAC).
Доживотна вредност купца (LCV): Вештачка интелигенција 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 LCV.
Увиди добијени овом анализом су веома корисни у одређивању како раст доживотне вредности купца варира по годинама. То није једноличан раст и постоје веома предвидљиви губици или нулте вредности у одређеним годинама.
Побољшање оперативне ефикасности
Поред анализе података о купцима, вештачка интелигенција се може користити и за побољшање оперативне ефикасности. Анализирајући податке о производњи, вештачка интелигенција може идентификовати неефикасности и предложити побољшања која могу довести до уштеде трошкова и повећања продуктивности.
Предиктивно одржавање : Вештачка интелигенција може да прати перформансе опреме и предвиди када је потребно одржавање, смањујући време застоја и спречавајући скупе кварове.
Оптимизација ланца снабдевања : Вештачка интелигенција може да анализира податке ланца снабдевања како би идентификовала уска грла и оптимизовала управљање залихама, осигуравајући да су материјали доступни када је потребно без превеликих залиха.
Оптимизација процеса: Вештачка интелигенција може да анализира производне процесе и дизајн тока рада како би идентификовала области у којима се ефикасност може побољшати. Примери укључују смањење отпада, оптимизацију брзине штампања, идентификацију повезаних брзина и ограничења критичног пута.
Конкурентска предност кроз предиктивну аналитику
Једна од најмоћнијих примена вештачке интелигенције у специјализованој графици је њена способност да користи предиктивну аналитику за предвиђање будућих трендова са високим степеном поузданости. Анализирањем историјских, упоредних података и идентификовањем скривених образаца, вештачка интелигенција може да направи тачна предвиђања о будућим тржишним могућностима, могућностима за купце и оперативним перформансама.
Тржишни трендови: Вештачка интелигенција може анализирати тржишне податке како би моделирала и предвидела будуће трендове, помажући предузећима да остану испред конкуренције предвиђајући промене у потражњи и прилагођавајући своје стратегије у складу са тим.
Потражња за продајом: Вештачка интелигенција може да користи историјске податке о продаји да предвиди будућу продају, помажући предузећима да ефикасније планирају производњу и управљање залихама. За велике програме, користите праксу дизајна експеримента (DOE) за тестирање тржишне потражње. Коначне количине производње се скалирају на основу поузданости и маргине грешке из тестног узорка. Овај приступ има за циљ да максимизира потенцијал на основу стварне демонстриране тржишне потражње.
Управљање ризицима: Вештачка интелигенција може да анализира различите факторе ризика, као што су економски индикатори и тржишни трендови, како би предвидела и смањила потенцијалне ризике и помогла предузећима да развију стратегије за њихово ублажавање. Коришћење прорачуна поузданости и маргине грешке смањује ризик и максимизира повраћај за крајњег корисника.
Студија случаја: Вештачка интелигенција у штампању широког формата
Да бисмо илустровали трансформативни потенцијал вештачке интелигенције у специјализованој графици, размотримо студију случаја у штампи широког формата. Компанија специјализована за штампу широког формата користила је вештачку интелигенцију за анализу података о својим клијентима и идентификацију образаца који нису били одмах очигледни.
Применом вештачке интелигенције (AI) алгоритама на историјске податке о продаји, компанија је открила да одређени сегменти купаца имају веће стопе задржавања купаца и доживотне вредности од других. Такође су открили да одређена тржишта или нишне области имају необично високу профитабилност и задржавање купаца током времена. Ове информације су омогућиле компанији да усмери своје маркетиншке напоре на ове сегменте високе вредности, што је резултирало повећаном лојалношћу купаца, нижим трошковима аквизиције купаца и већим приходима од тих купаца и тржишних сегмената.
Поред тога, компанија је користила вештачку интелигенцију за оптимизацију својих производних процеса. Анализирањем података о производњи помоћу специфичног модела вештачке интелигенције идентификоване су неефикасности и ограничења у току рада штампања и предложена су побољшања која су смањила отпад и повећала продуктивност. Као резултат тога, компанија је успела да смањи трошкове и побољша своју укупну оперативну ефикасност.
Коначно, компанија је користила предиктивну аналитику за предвиђање трендова купаца и продаје. Анализирајући историјске податке и идентификујући скривене обрасце, вештачка интелигенција је пружила тачна предвиђања о будућој потражњи, омогућавајући компанији да ефикасније планира производњу и управљање залихама. Овај проактивни приступ омогућио је компанији да остане испред конкуренције и постигне одрживи раст.
Закључак
Употреба вештачке интелигенције у специјализованој графици иде даље од генеративног дизајна и аутоматизације. 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 поверења. Како се индустрија наставља развијати, интеграција вештачке интелигенције ће несумњиво играти кључну улогу у подстицању иновација и раста у специјализованој графици.
Да бисте открили најновији садржај који покрива широк спектар сектора, укључујући вештачку интелигенцију , сито штампу и аутоматизацију, пријавите се за бесплатни месечни билтен FESPA World, доступан на енглеском, шпанском и немачком језику.