Mark Coudray berättar om hur AI börjar få en avgörande inverkan på specialgrafik, särskilt när det gäller screentryck och storformatstryck.

Artificiell intelligens (AI) har blivit ett modeord inom många olika branscher, och dess tillämpningar sträcker sig långt bortom design och automation. En särskild sektor där AI börjar få ett betydande genomslag är inom specialgrafik, särskilt screentryck och storformatstryck.

Även om det redan är populärt att använda generativ AI för att skapa design och automatisera processer, finns det en djupare och mer omvälvande potential i att utnyttja AI för att upptäcka dolda mönster i befintliga data. Detta kan ge dolda konkurrensfördelar, ungefär som att hitta en kamouflerad jägare i buskarna under rådande marknadsförhållanden.

Det aktuella landskapet för specialgrafik

Screentryck och bredformatstryck är en integrerad del av många branscher, bland annat reklam, mode och tillverkning. Traditionellt sett har dessa sektorer varit starkt beroende av manuella processer och mänsklig intuition. Integrationen av digital teknik har öppnat nya vägar för effektivitet och innovation. Trots dessa tekniska framsteg inom bildbehandling har de flesta företag ännu inte utnyttjat potentialen i AI för att analysera och tolka komplexa datamängder som kan leda till handlingsbara insikter.

Bortom generativ AI: kraften i dataanalys

Generativ AI, som innebär att man skapar nytt innehåll baserat på befintliga data, har sina fördelar. Den verkliga potentialen för AI inom specialgrafik ligger i dess förmåga att hitta mönster och inom data. Det verkliga värdet ligger i att upptäcka dolda mönster i den analyserade datan. Detta kan betraktas som andra, tredje och fjärde ordningens upptäckt. Dessa mönster kan avslöja kritiska insikter om marknadsförhållanden, kundbeteende och operativ effektivitet, som nästan aldrig är uppenbara för blotta ögat och en tillfällig observatör.

Tänk dig till exempel en skog av data som beskriver kundaktiviteter som ett tätt buskage. I denna snårskog finns det dolda mönster som representerar oupptäckta konkurrensfördelar. Dessa mönster kan vara kundernas försäljningsaktivitet (frekvens, frekvens och värde), kundlojalitet, kundbortfall, tillväxtmått och kundvärde över tid.

Med hjälp av rätt AI kan företag upptäcka dessa mönster med hög precision och använda prediktiv analys för att förutse framtida förändringar med konfidensnivåer på mellan 95% och 99% och mycket låg felmarginal. Detta innebär en hög grad av noggrannhet.

Identifiera dolda mönster i kunddata

En av de viktigaste fördelarna med att använda AI inom specialiserad grafik är dess förmåga att analysera kunddata för att identifiera trender och mönster som inte är omedelbart synliga. Till exempel kan kundernas försäljningsaktivitet under åren till en början se ut som slumpmässiga fluktuationer. Men genom att använda AI-algoritmer kan företag upptäcka mönster som indikerar kundlojalitet, kundbortfall och tillväxtmått.

Det kan också användas med hög noggrannhet för att förutsäga hur kundförsäljningen fluktuerar från år till år. Det är mycket svårt att se detta om man inte jämför mönstren för många kunder över tid.

Kvarhållande av kunder och kundbortfall: AI kan analysera historiska försäljningsdata för att identifiera vilka kunder som sannolikt kommer att förbli lojala och vilka som riskerar att lämna företaget. Genom att förstå dessa mönster kan företag implementera riktade strategier för att minska kundbortfallet och förbättra kundlojaliteten.

Kundtillväxt år över år: AI kan hjälpa företag att spåra trender i kundtillväxten från år till år och identifiera vilka segment som växer och vilka som minskar. Denna information kan vägleda marknadsförings- och försäljningsstrategier så att de fokuserar på områden med hög tillväxt. Detta har en dramatisk inverkan på lönsamheten och kundanskaffningskostnaden (CAC).

Livstidsvärde för kunden (LCV): AI kan beräkna kundernas livstidsvärde över tid, vilket ger insikter om den långsiktiga lönsamheten för olika kundsegment. Denna information kan användas för att skräddarsy marknadsföringsinsatser och produkterbjudanden för att maximera LCV.

Insikterna från denna analys är till stor hjälp när det gäller att fastställa hur tillväxten i kundvärdet varierar från år till år. Det är inte en enhetlig tillväxt och det finns mycket förutsägbara noll- eller värdeförluster som inträffar under vissa år.

Förbättrad operativ effektivitet

Förutom att analysera kunddata kan AI också användas för att förbättra den operativa effektiviteten. Genom att analysera produktionsdata kan AI identifiera ineffektivitet och föreslå förbättringar som kan leda till kostnadsbesparingar och ökad produktivitet.

Förutseende underhåll: AI kan övervaka utrustningens prestanda och förutse när underhåll behövs, vilket minskar stilleståndstiden och förhindrar kostsamma haverier.

Optimering av leveranskedjan: AI kan analysera data från leveranskedjan för att identifiera flaskhalsar och optimera lagerhanteringen, vilket säkerställer att material finns tillgängligt när det behövs utan överlager.

Processoptimering: AI kan analysera produktionsprocesser och arbetsflödesdesign för att identifiera områden där effektiviteten kan förbättras. Exempel på detta är minskat spill, optimering av utskriftshastigheter, identifiering av relaterade priser och begränsningar av kritiska vägar.

Konkurrensfördelar genom prediktiv analys

En av de mest kraftfulla tillämpningarna av AI inom specialiserad grafik är dess förmåga att använda prediktiv analys för att förutse framtida trender med hög grad av säkerhet. Genom att analysera historiska och jämförande data och identifiera dolda mönster kan AI göra exakta förutsägelser om framtida marknadsmöjligheter, kundmöjligheter och operativa resultat.

Marknadstrender: AI kan analysera marknadsdata för att modellera och förutspå framtida trender, vilket hjälper företag att ligga steget före konkurrenterna genom att förutse förändringar i efterfrågan och anpassa sina strategier därefter.

Efterfrågan på försäljning: AI kan använda historiska försäljningsdata för att förutse framtida försäljning, vilket hjälper företag att planera sin produktion och lagerhantering mer effektivt. För stora program kan man använda DOE-metoden (Design of Experiment) för att testa efterfrågan på marknaden. De slutliga produktionskvantiteterna skalas baserat på konfidensen och felmarginalen från testprovet. Detta tillvägagångssätt syftar till att maximera potentialen baserat på faktisk demonstrerad efterfrågan på marknaden.

Riskhantering: AI kan analysera olika riskfaktorer, t.ex. ekonomiska indikatorer och marknadstrender, för att förutse potentiella risker och hjälpa företag att utveckla strategier för att minska dem. Genom att använda beräkningar av konfidens och felmarginal minskar risken och maximerar avkastningen för slutanvändaren.

Fallstudie: AI inom storformatsutskrift

För att illustrera AI:s omvandlingspotential inom specialgrafik kan man titta på en fallstudie inom bredformatstryck. Ett företag som specialiserar sig på bredformatstryck använde AI för att analysera sina kunddata och identifiera mönster som inte var omedelbart uppenbara.

Genom att tillämpa AI-algoritmer på historiska försäljningsdata upptäckte företaget att vissa kundsegment hade högre kundlojalitet och livstidsvärden än andra. De upptäckte också att vissa marknads- eller nischområden hade ovanligt hög lönsamhet och kundlojalitet över tid. Denna information gjorde det möjligt för företaget att fokusera sina marknadsföringsinsatser på dessa högvärdiga segment, vilket resulterade i ökad kundlojalitet, lägre kundanskaffningskostnader och högre intäkter från dessa kunder och marknadssegment.

Dessutom använde företaget AI för att optimera sina produktionsprocesser. Genom att analysera produktionsdata med en specifik AI-modell identifierades ineffektivitet och begränsningar i arbetsflödet för tryckeriet, och förbättringar föreslogs som minskade svinnet och ökade produktiviteten. På så sätt kunde företaget sänka kostnaderna och förbättra den övergripande effektiviteten i verksamheten.

Slutligen använde företaget prediktiv analys för att prognostisera kundtrender och försäljning. Genom att analysera historiska data och identifiera dolda mönster kunde AI ge exakta förutsägelser om framtida efterfrågan, vilket gjorde det möjligt för företaget att planera sin produktion och lagerhantering mer effektivt. Detta proaktiva tillvägagångssätt gjorde det möjligt för företaget att ligga steget före konkurrenterna och uppnå hållbar tillväxt.

Slutsats

Användningen av AI inom specialgrafik går längre än generativ design och automatisering. Genom att utnyttja AI för att analysera befintliga data kan dolda mönster upptäckas. Med dessa avslöjade mönster kan företag få en djupare förståelse för marknadsförhållanden, kundbeteende och operativ effektivitet.

Dessa insikter avslöjar dolda konkurrensfördelar och gör det möjligt för företag att fatta datadrivna beslut med en hög grad av säkerhet. I takt med att branschen fortsätter att utvecklas kommer integrationen av AI utan tvekan att spela en avgörande roll för att driva innovation och tillväxt inom specialgrafik.

För att ta del av det senaste innehållet som täcker ett brett spektrum av sektorer, inklusive AI, screentryck och automatisering, registrera dig för FESPA:s kostnadsfria månatliga nyhetsbrev FESPA World som finns på engelska, spanska och tyska.