Nessan, baskıda yapay zekanın veri örüntüsü eşleştirmeye nasıl dayandığını ve geniş format sağlayıcıları için yazılımı nasıl geliştirdiğini açıkça tartışıyor. Bu durumun iş akışı planlaması, iş kuyruğu yönetimi, renk düzeltme, görüntü yükseltme ve sensörler ve görüntü sistemleri aracılığıyla öngörücü bakımda yapay zeka entegrasyonunun artmasına neden olacağını ve sonuçta operasyonları kolaylaştırıp daha fazla esneklik sunacağını öngörüyor.
Dünyanın dört bir yanından gelen gazete manşetlerine bakılırsa, çok uluslu şirketler ve hükümetler üretimlerini optimize etmek ve daha fazla gelir elde etmek için bu teknolojiyi kullanmaktan açıkça bahsettikçe, Yapay Zeka veya AI’ya büyük bir ilgi var. Peki bu durum baskı sektörüne ve özellikle de tabela ve teşhir pazarına hizmet veren çok sayıda geniş format baskı hizmeti sağlayıcısına nasıl yansıyacak?
İronik bir şekilde, YZ’de gerçekten çok fazla zeka yoktur. Zeka normalde sorunları çözmek için belli bir düzeyde bilişsel muhakeme anlamına gelir. Ancak YZ, geçmiş akıl yürütme örnekleri de dahil olmak üzere büyük miktarda veriyi toplar ve bunu bu verilerden ortaya çıkan kalıplarla eşleştirir. Herhangi bir durumda, çoğu YZ sistemi sadece mevcut verilere dayanarak en iyi tahmini yapar (ve bazen bu yanlış sonuçlar doğurur). Daha önce benzer bir şeyi yapmak için algoritmalar kullandık, ancak YZ’yi gerçekten farklı kılan şey, bu sistemlerin aldığı devasa ham bilgi veri kümeleridir. Bu da ham bilgi işlem gücündeki ilerlemeler sayesinde mümkün olmuştur.
Şu anda konuşulanların çoğu, sisteme verilen komutlara göre çözümler oluşturabilen üretken yapay zekaya dayanıyor. Bununla birlikte, bu tür sistemlerin mevcut veriler üzerinde önceden eğitilmesi gerekir, bu nedenle daha doğru bir şekilde Generative Pre-Trained veya GPT olarak bilinirler. Bunlardan en iyi bilineni muhtemelen ChatGPT’dir.
Genel olarak bu sistemler, tekliflere eşlik eden mektupların ilk taslaklarını ve hatta tüm satış sunumlarını oluşturmak gibi pratik yollarla kullanılabilir. Yapay zeka mükemmel olmadığından, bu en iyi nihai kopyalar yerine ilk taslaklar için kullanılır, ancak yine de bu, kullanıcıların daha kısa sürede daha fazlasını yapmasına izin vermek için yeterlidir.
Bazı yapay zeka varyasyonları daha çok görüntü oluşturmaya odaklanmıştır ve belirli bir düzeyde bilgiye sahip kişilerin aksi takdirde kendilerini aşabilecek işleri üretmelerine olanak tanıyacak kadar iyidir. Bu, profesyonel bir tasarımcı getirmeden önce sadece hızlı maketler oluşturmak için bile sanat eseri üretme maliyetlerini büyük ölçüde düşürür. Bir sergi standı için grafikler veya dijital baskılı giysiler için desenler gibi şeyleri içerebilir.
Ancak, yapay zekanın tüm işi sizin için yapacağını düşünmeyin. Sonuçların kalitesi, sisteme verdiğiniz ipuçlarının kalitesine bağlıdır ve bu da başlı başına bir eğitim gerektirir. Bu, yapay zekayı kullanmak üzere eğitim almış birinin, aynı derecede eğitim almadığı diğer alanlarda da iş üretebileceği anlamına gelir. Bu tür bir çoklu beceri, “YZ sizin işinizi almayacak ama YZ kullanan biri muhtemelen alacak” ifadesinde yansıtılmaktadır.
Yapay zeka ve baskı
YZ’nin baskı üzerinde derin bir etkiye sahip olabileceği ve bazılarını halihazırda görebildiğimiz bir dizi alan var. Yapay zeka teknolojisi, bazı gazete manşetlerinin öne sürdüğü kadar yeni değil. On yılı aşkın bir süredir kullanılıyor ve baskı endüstrisinde mevcut olan bazı yazılımlarda zaten kullanılıyor. Yeni olan kısım, daha önce tek tek izole ürünlerde kullanıldığı yerlerde, artık bu çözümlerin daha entegre olduğunu ve üretim iş akışları boyunca yapay zeka tarafından desteklenen daha fazla otomasyon görmeyi bekleyebiliriz.
Başlık: Esko Phoenix, otomatik yükleme ve yerleştirme için yapay zeka kullanıyor.
Bu, hem bir fiyat teklifi oluşturmak hem de üretim boyunca rotayı planlamak için kullanılabilecek işleri üretmenin en verimli yolunu planlamayı içerecektir. Yapay zeka aynı zamanda iş kuyruğunu yönetmek için de giderek daha fazla kullanılıyor. Bunun doğal bir parçası, israf edilen medya miktarını en aza indirmek için farklı işlerin bir araya getirilme veya tabaka veya rulo üzerinde birbirinin etrafına yerleştirilme şeklidir. Bu işlem, baskı sayfasındaki sayfaların düzeni optimize etmek için düzenlenmesi anlamına gelen impozisyon işleminden geliştirilmiştir. Esko Phoenix gibi halihazırda baskı için yapay zeka kullanan birkaç mevcut program var ve bu teknoloji artık geniş format iş yönetimine de taşındı. Bu farklı işlerin nasıl tamamlanacağı ve bu işlerin her biri için kararlaştırılan teslimat süreleri de dahil olmak üzere dikkate alınması gereken bir dizi farklı parametre var. Ve elbette tüm bu faktörler gün içinde daha fazla sipariş geldikçe sürekli olarak değişecektir. Ancak geç siparişlerle başa çıkabilme becerisi, müşterilerin artık beklemeye başladığı günümüzün hızlı geri dönüşlü talep üzerine siparişin önemli bir bileşenidir.
Yapay zeka teknolojisinden halihazırda yararlanan bir diğer alan da renk yönetimidir. Birçok müşteri dosyası, yanlış renk alanı gibi bazıları kolayca düzeltilebilen renk yönetimi hataları içerir. Artık pek çok renk yönetimi programı, daha doğal bir görünüm elde etmek için bu dosyalardaki renklerin ayarlanmasına yardımcı olmak üzere yapay zekayı da kullanıyor ve bu da müşterilerin basılan renklerle ilgili algıları nedeniyle işleri reddetmesini azaltabilir. Bu genellikle yazılımda sadece Otomatik iyileştirme olarak etiketlenir ve yapay zekaya dayalı olarak işaretlenmez.
Başlık: HP’nin en yeni Latex yazıcısı olan 830 serisi, otomatik yapay zeka destekli renk yönetimi için dahili bir spektrofotometreye sahip.
Renk yönetimi, yazıcıların doğrusallaştırılması ve kalibrasyonundan tüm farklı medyalar için profillerin oluşturulmasına ve her iş için doğru ayarların seçilmesine kadar diğer alanları da kapsar. Yavaş yavaş, tüm bu renk yönetiminin minimum operatör girdisi ile otomatikleştirilmesini sağlamak için geniş formatlı yazıcılara entegre edilmiş daha fazla spektrofotometre görmeye başlıyoruz. Bu da yine yapay zeka tarafından yönlendiriliyor.
Yapay zeka, görüntü kalitesinin diğer yönlerini iyileştirmek için de kullanılıyor. Bu, esasen mevcut pikselleri analiz ettikten sonra en iyi tahminine dayanarak bir görüntüye ek pikseller eklemek için yapay zeka kullanarak görüntüleri yükseltmeyi içerebilir. Bu, büyük reklam panoları oluşturmak isteyen herkes için bariz bir faydadır. Ayrıca müşterilerin düşük çözünürlüklü dosyalar göndermesiyle ilgili sorunların üstesinden gelinmesine de yardımcı olur.
Yapay zekanın daha fazla kullanılmasından gerçekten yararlanan alanlardan biri de kestirimci bakımdır. Pandemi, çeşitli kilitlenmelerle birlikte, mühendisleri saha ziyaretlerine göndermek daha zor hale geldiğinden, çoğu tedarikçiyi hizmet tekliflerini yeniden düşünmeye zorladı. Ancak yapay zeka, bu satıcıların her bir bileşenin ne zaman arızalanabileceğini tahmin etmek için servis çağrılarının nedenleri hakkında zaten sahip oldukları verileri analiz etmelerine olanak tanıdı.
Daha fazla otomasyon eklemek için geniş formatlı yazıcıların daha fazla veri üretmesi gerekecek. Bu nedenle önümüzdeki birkaç yıl içinde geniş formatlı yazıcılara potansiyel sorunları tespit etmek ve arızalı parçaları tespit etmek için daha fazla sensör eklendiğini göreceğimiz neredeyse kesin. Daha büyük yazıcılar, basılan ürünün müşterinin beklentilerine uygun olup olmadığını kontrol etmek için daha fazla görüntü sistemi edinmek zorunda kalacaktır.
Yapay zekanın kullanılabileceği bir diğer alan da, gerektiğinde daha fazla sarf malzemesi ve yedek parça siparişi vermek de dahil olmak üzere envanter yönetimidir. İşin püf noktası, sermayeyi stokta tutacak şekilde aşırı sipariş vermemek, ancak aynı zamanda üretimi geciktirecek bir şeyin tükenmesi riskini de almamaktır.
Yapay zeka aynı zamanda bazı yazıcı satıcılarının sunduğu analitik hizmetlerin ve bazı MIS’lerin de temelini oluşturuyor. Bazı alanlarda satışların düşmesi gibi kalıpları tespit etmede ve başkalarının başarıyla denediği fikirlere dayanan ancak verilerine dayanarak bireysel bir kullanıcının özel durumuna göre uyarlanmış çözümler üretmede iyidir.
Sonuç olarak, yapay zeka geleceğin teknolojisi olmaktan çok uzak, halihazırda kullanılmakta olan otomasyon yazılımlarının çoğuna entegre edilmiş durumda. Ve bu otomasyonu kolaylaştırmak için yazıcılara sensörler, spektrofotometreler ve görüntü sistemleri şeklinde daha fazla donanım eklenmesini bekleyebiliriz. Yapay zeka, farklı satıcılar arasındaki çözümleri entegre etmeyi kolaylaştıracaktır. Bu da geniş format kullanıcılarına kendi bireysel gereksinimlerine daha uygun üretim iş akışları oluşturma konusunda daha fazla özgürlük verecektir.