Jak AI revolucionizuje velkoformátový tisk?

Nessan Jasně pojednává o tom, jak se umělá inteligence v tisku spoléhá na porovnávání datových vzorů, což již vylepšuje software pro poskytovatele velkých formátů. Předpovídá, že to povede ke zvýšené integraci umělé inteligence v plánování pracovních postupů, správě front úloh, korekci barev, upscalingu obrazu a prediktivní údržbě prostřednictvím senzorů a systémů vidění, což v konečném důsledku zjednoduší operace a nabídne větší flexibilitu.

Soudě podle novinových titulků z celého světa je nyní velký zájem o umělou inteligenci neboli AI, protože nadnárodní společnosti a vlády otevřeně mluví o využití této technologie k optimalizaci jejich výstupu a generování vyšších příjmů. Jak se to ale promítne do tiskového průmyslu a zejména do mnoha poskytovatelů velkoformátových tiskových služeb, kteří slouží trhu s nápisy a zobrazováním?

Ironií je, že v AI ve skutečnosti není mnoho inteligence. Inteligence obvykle zahrnuje určitou úroveň kognitivního uvažování k řešení problémů. Ale umělá inteligence jednoduše vysává velké množství dat, včetně minulých příkladů uvažování, a přiřazuje je ke vzorcům, které z těchto dat vyplývají. V jakékoli situaci většina systémů umělé inteligence pouze bere nejlepší odhad na základě dostupných dat (a někdy to vytváří nepravdy). K něčemu podobnému jsme dříve používali algoritmy, ale to, co skutečně odlišuje AI, jsou obrovské datové sady nezpracovaných informací, které tyto systémy pohlcují. To samo o sobě bylo umožněno pokrokem v surovém výpočetním výkonu.

Velká část současného humbuku je založena na generativní umělé inteligenci, která dokáže vytvářet řešení na základě výzev zadávaných do systému. Takové systémy však musí být předem trénovány na existujících datech, aby byly přesněji známé jako Generative Pre-Trained nebo GPT. Nejznámější z nich je pravděpodobně ChatGPT.

Na obecné úrovni lze tyto systémy používat praktickými způsoby, jako je vytváření počátečních návrhů dopisů doprovázejících nabídky nebo dokonce celé prodejní prezentace. Vzhledem k tomu, že umělá inteligence není dokonalá, je nejlepší použít pro počáteční návrhy spíše než pro konečné kopie, ale přesto to stačí, aby uživatelé mohli udělat více za kratší dobu.

Některé varianty umělé inteligence se více zaměřují na vytváření obrázků a jsou již dostatečně dobré na to, aby umožnily lidem s určitou úrovní znalostí produkovat práci, která by jinak byla nad jejich rámec. To výrazně snižuje náklady na výrobu uměleckých děl, a to i jen na vytvoření rychlých maket, než přivedete profesionálního designéra. Může zahrnovat věci, jako je grafika pro výstavní stánek nebo vzory pro digitálně tištěné oblečení.

Nemyslete si však, že AI jen tak nastoupí a udělá všechnu práci za vás. Kvalita výsledků závisí na kvalitě výzev, které vkládáte do systému, a to samo o sobě vyžaduje určité školení. Znamená to, že někdo, kdo byl vyškolen k používání AI, bude schopen produkovat práci v jiných oblastech, kde neměl stejný stupeň školení. Tento typ multi-skillingu se odráží ve frázi: „AI vám práci nevezme, ale někdo, kdo ji používá, pravděpodobně ano“.

AI a tisk

Existuje řada oblastí, kde může mít umělá inteligence hluboký dopad na tisk, z nichž některé již můžeme vidět. Technologie umělé inteligence není tak nová, jak naznačují některé novinové titulky. Používá se již více než deset let a již se používá v rámci některého softwaru dostupného pro tiskařský průmysl. Novinkou je to, že tam, kde se dříve používal v jednotlivých izolovaných produktech, můžeme nyní očekávat, že tato řešení budou více integrovaná, s větší automatizací poháněnou umělou inteligencí přímo v produkčních pracovních postupech.

Titulek: Esko Phoenix používá AI pro automatické vyřazování a vnořování.

To bude zahrnovat plánování nejúčinnějšího způsobu výroby zakázek, který lze použít jak pro generování nabídky, tak pro plánování trasy výroby. Umělá inteligence se také stále více používá ke správě fronty úloh. Nedílnou součástí toho je způsob, jakým jsou různé úlohy spojeny dohromady nebo vnořeny kolem sebe na listu nebo roli, aby se minimalizovalo množství plýtvaných médií. To se vyvinulo z imposition, tedy uspořádání stránek na tiskovém archu pro optimalizaci rozvržení. Existuje několik existujících programů, jako je Esko Phoenix, které již používají AI pro vyřazování, a tato technologie se nyní přenesla do správy úloh velkého formátu. Je třeba vzít v úvahu řadu různých parametrů, včetně toho, jak budou tyto různé úlohy dokončeny a dohodnuté dodací lhůty pro každou z těchto úloh. A samozřejmě všechny tyto faktory se budou během dne neustále měnit, jak bude přibývat více objednávek. Ale schopnost vyrovnat se s pozdními objednávkami je nezbytnou součástí dnešního rychlého obratu objednávek na vyžádání, které zákazníci nyní očekávají.

Další oblastí, která již využívá technologii AI, je správa barev. Mnoho souborů zákazníků obsahuje chyby správy barev, z nichž některé lze snadno opravit, například nesprávný barevný prostor. Mnoho programů pro správu barev nyní také používá umělou inteligenci, která pomáhá vyladit barvy v těchto souborech, aby vytvořily přirozenější vzhled, což může snížit počet zákazníků, kteří odmítají zakázky kvůli vjemům kolem vytištěných barev. Často je to v softwaru pouze označeno jako automatické vylepšení a není označeno jako založené na AI.

Popis: Nejnovější Latexová tiskárna HP, řada 830, má vestavěný spektrofotometr pro automatizovanou správu barev s umělou inteligencí.

Správa barev pokrývá i další oblasti od linearizace a kalibrace tiskáren až po vytváření profilů pro všechna různá média a výběr správných nastavení pro každou úlohu. Postupně začínáme vídat více spektrofotometrů integrovaných do velkoformátových tiskáren, které umožňují automatizaci celé této správy barev s minimálním zásahem obsluhy. Opět je to také řízeno AI.

AI se také používá ke zlepšení dalších aspektů kvality obrazu. To by mohlo zahrnovat upscaling obrázků, v podstatě pomocí AI k přidání dalších pixelů k obrázku na základě jeho nejlepšího odhadu po analýze stávajících pixelů. To je zjevná výhoda pro každého, kdo chce vytvářet velké billboardy. Pomáhá také překonat problémy se zákazníky, kteří posílají soubory s nízkým rozlišením.

Jednou z oblastí, která skutečně těží z většího využívání umělé inteligence, je oblast prediktivní údržby. Pandemie s různými uzamčeními donutila většinu prodejců přehodnotit svou nabídku služeb, protože bylo stále obtížnější vyslat techniky na návštěvy. Umělá inteligence však těmto dodavatelům umožnila analyzovat data, která již mají, o důvodech volání servisu, aby mohli předvídat, kdy může každá součást selhat.

Aby bylo možné přidat více automatizace, budou muset velkoformátové tiskárny generovat více dat. Takže téměř jistě uvidíme, že do velkoformátových tiskáren budou během několika příštích let přidány další senzory, které budou detekovat potenciální problémy a zachytit díly, které selhávají. Větší tiskárny musí získat více systémů vidění, aby bylo možné zkontrolovat, zda to, co bylo vytištěno, odpovídá očekáváním zákazníka.

Další oblastí, kterou by umělá inteligence mohla využít, je správa zásob, včetně objednávání většího množství spotřebního materiálu a náhradních dílů podle potřeby. Trik není v tom, že se přeskupujete – což bude vázat kapitál na skladě – ale zároveň neriskujte, že vám dojde něco, co bude brzdit výrobu.

Umělá inteligence je také základem mnoha analytických služeb, které někteří dodavatelé tiskáren zavedli, a také některých MIS. Je dobré odhalovat vzorce, jako je pokles prodeje v některých oblastech, a přicházet s řešeními založenými na nápadech, které jiní úspěšně vyzkoušeli, ale přizpůsobené konkrétní situaci konkrétního uživatele na základě jejich dat.

Závěrem lze říci, že umělá inteligence zdaleka není technologií budoucnosti, ale technologií, která je již zabudována do velké části automatizačního softwaru, který se již používá. A můžeme očekávat, že k tiskárnám bude přidáno více hardwaru – v podobě senzorů, spektrofotometrů a systémů vidění, aby se tato automatizace usnadnila. AI by měla usnadnit integraci řešení mezi různými prodejci. To by zase mělo poskytnout velkoformátovým uživatelům větší svobodu při vytváření produkčních pracovních postupů, které lépe vyhovují jejich individuálním požadavkům.