W rozwiązywanie typowych bolączek sektora opakowaniowego – takich jak konieczność poprawy efektywności urządzeń i procesów, znalezienie złotego środka między opłacalnością produkcji a potrzebami zrównoważonego rozwoju, projektowanie ekologicznych opakowań, optymalizacja logistyki i śledzenia przesyłek oraz recykling – coraz częściej wkracza sztuczna inteligencja (AI). W poniższym artykule przyglądamy się szczegółowo różnym podejściom i przykładom wdrażania sztucznej inteligencji w branży poligraficznej (a więc również opakowaniowej) i analizujemy ich wpływ na te sektory.
Automatyzacja procesów workflow
Kluczowe znaczenie dla zwiększenia wydajności firmy ma automatyzacja organizacji przepływów pracy w firmie (workflow). Technologie sztucznej inteligencji – w rodzaju uczenia maszynowego i cyfrowego rozpoznawania obrazu – są wykorzystywane do automatyzacji powtarzalnych zadań, takich jak optymalizacja grafik, pasowanie kolorów i przewidywanie problemów z jakością druku. Integrując te technologie z procesem produkcyjnym, drukarnie mają szansę zmniejszyć obciążenie pracowników, ale także znacznie skrócić czas realizacji zleceń, co ostatecznie prowadzi do wzrostu konkurencyjności.
Praktycznym przykładem takiego procesu jest automatyczna korekcja barw. W systemach tradycyjnych to bardzo czasochłonne zadanie, wymagające udziału człowieka – a więc niepozbawione ryzyka powstania błędów. Dzięki użyciu sztucznej inteligencji maszyny drukujące są dzisiaj w stanie automatycznie wykrywać i poprawiać odstępstwa kolorystyczne, zapewniając powtarzalną jakość druku i ograniczając potrzebę manualnych interwencji.
Konserwacja zapobiegawcza
Innym kluczowym obszarem, w którym sztuczna inteligencja bardzo się przydaje, jest tzw. konserwacja predykcyjna (zapobiegawcza) maszyn do druku. Dzięki stałemu monitorowaniu i analizowaniu danych operacyjnych da się przewidzieć ryzyko wystąpienia potencjalnych awarii zanim się wydarzą. Wystarczy wówczas przeprowadzić niezbędną konserwację, by zminimalizować nieplanowane przestoje i zmaksymalizować wydajność.
Dla zilustrowania tego przykładu przyjrzymy się monitoringowi maszyn drukujących za pomocą sensorów IoT (internetu rzeczy), które stale gromadzą dane, takie jak czas pracy, temperatura i poziom wibracji. Te dane są następnie analizowane z użyciem algorytmów sztucznej inteligencji, które przewidują możliwe zakłócenia procesów produkcyjnych i rekomendują działania zapobiegawcze. Tym samym drukarnie są w stanie ograniczyć ryzyko przerw i wydłużyć żywotność swoich urządzeń.
Personalizacja druków
W dzisiejszych czasach, pełnych spersonalizowanych treści i atrakcji szytych na miarę, zdolność do wydajnego tworzenia zindywidualizowanych produktów drukowanych ma kluczowe znaczenie. Algorytmy sztucznej inteligencji analizują dane klientów i wzorce ich zachowań, aby automatycznie tworzyć projekty na zamówienie i integrować je z procesem drukowania. W ten sposób drukarnie mogą lepiej dostosować swoją ofertę do potrzeb klientów i zwiększyć ich rynkową atrakcyjność.
Jednym z przykładów produkcji druków personalizowanych może być przygotowywanie zindywidualizowanych materiałów reklamowych na podstawie zachowań klientów. Dzięki analizie informacji – takich jak dane demograficzne, historia zakupów oraz aktywność – algorytmy AI są w stanie automatycznie tworzyć spersonalizowane materiały reklamowe, dopasowane do indywidualnych preferencji i zainteresowań konsumentów. Takie spersonalizowane produkty mają większy potencjał przyciągania uwagi klientów i generowania ich pozytywnych ocen.
Kontrola jakości i wykrywanie błędów
Innym ważnym zastosowaniem sztucznej inteligencji w branży drukarskiej jest automatyczna kontrola jakości i wykrywanie błędów. Algorytmy AI mogą być wykorzystywane do odnajdowania i korygowania błędów, takich jak odchylenia kolorystyczne, wadliwe czcionki lub rozmycia, zanim produkty dotrą do klienta. Oprócz gwarancji jakości użytkownik zyskuje również szansę ograniczenia ilości odpadów, co prowadzi do znacznej oszczędności kosztów.
Przykładem może być wykorzystanie algorytmów sztucznej inteligencji do wykrywania odstępstw kolorystycznych. Dzięki użyciu kamer wysokiej rozdzielczości i technik obróbki obrazu maszyny drukujące są w stanie rejestrować na bieżąco brak pasowania kolorów i automatycznie dopasować ustawienia w celu uzyskania niezmiennej jakości barw. Zysk to nie tylko eliminacja ludzkiego monitoringu, lecz także poprawa wydajności całego procesu druku.
Wdrożenie optymalizacji workflow opartej na AI zwiększa również potencjał znacznego ograniczenia negatywnego wpływu branży poligraficznej na środowisko oraz promowania bardziej ekologicznych praktyk.
Jednym z obszarów, w którym sztuczna inteligencja może mieć bezpośredni wpływ na zrównoważony rozwój, jest optymalizacja zużycia zasobów. Analizując dane i parametry produkcyjne, algorytmy AI mogą pomóc ograniczyć skalę wykorzystania materiałów do uzasadnionego minimum, np. poprzez tworzenie zoptymalizowanych layoutów lub redukcję odpadów. Algorytmy mogą mieć również udział w optymalizacji zużycia energii oraz zwiększeniu wydajności pracy maszyn i urządzeń.
Innym ważnym aspektem jest promowanie recyklingu i gospodarki o obiegu zamkniętym. Sztuczna inteligencja może pomóc w optymalizacji procesów odzysku, np. ułatwiając identyfikację i sortowanie materiałów lub dodatkowe przestrzenie dla recyklingu. Systemy AI mogą również pomagać przy wydłużaniu cykli życia produktów, np. wspierając identyfikację materiałów wielokrotnego użytku lub optymalizując procesy produkcyjne dla wydłużenia okresu przydatności produktów do spożycia.
Jak widać, integracja sztucznej inteligencji z procesami druku jest w stanie nie tylko podnieść ich wydajność i produktywność, lecz także dodatkowo ograniczyć wpływ branży na środowisko i kształtować bardziej zrównoważoną przyszłość.
Podsumowanie
Wdrożenie optymalizacji workflow opartej na sztucznej inteligencji stanowi punkt zwrotny w rozwoju branży poligraficznej. Wykorzystując technologie AI, takie jak uczenie maszynowe i cyfrowe rozpoznawanie obrazu, drukarnie mogą nie tylko zautomatyzować i zoptymalizować swoje przepływy pracy, ale także poprawić jakość produktów, zwiększyć wydajność i promować praktyki bardziej przyjazne dla środowiska.
Od automatyzacji workflow i konserwacji zapobiegawczej maszyn po personalizację druku i zautomatyzowaną kontrolę jakości, sztuczna inteligencja oferuje wiele możliwości przekształcenia branży poligraficznej i dostosowania jej do wyzwań przyszłości.
Należy jednak podkreślić, że skuteczne wykorzystanie AI w branży poligraficznej wymaga nie tylko innowacji technologicznych, ale również kompleksowego szkolenia i edukacji pracowników oraz jasnej strategii i struktury zarządzania. Drukarnie będą w stanie w pełni wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji i w pełni zdać sobie sprawę z zakładanych korzyści wyłącznie dzięki holistycznemu podejściu do tego problemu.
Nadszedł czas, aby wykorzystać możliwości sztucznej inteligencji i wprowadzić poligrafię w erę postępu i innowacji.
Opracowano na podstawie materiałów Messe Düsseldorf
Tłumaczenie: TK
Alfa-Print Sp. z o.o.
ul. Świętokrzyska 14A
00-050 Warszawa
