Výhody použití umělé inteligence ve speciálním tisku

Mark Coudray říká, jak AI začíná mít zásadní vliv na speciální grafiku, zejména pokud jde o sítotisk a velkoformátový tisk.

Umělá inteligence (AI) se stala módním pojmem v různých odvětvích a její aplikace sahají daleko za oblast designu a automatizace. Jedním konkrétním odvětvím, kde AI začíná mít významný dopad, je speciální grafika, konkrétně sítotisk a širokoformátový tisk.

Zatímco použití generativní umělé inteligence pro vytváření návrhů a automatizaci procesů je již populární, existuje hlubší a transformativnější potenciál využití umělé inteligence k odhalování skrytých vzorců v existujících datech. To může poskytnout nezveřejněné konkurenční výhody, podobně jako hledání maskovaného lovce v křoví současných tržních podmínek.

Současná krajina speciální grafiky

Sítotisk a širokoformátový tisk jsou nedílnou součástí mnoha průmyslových odvětví, včetně reklamy, módy a výroby. Tradičně tyto sektory hodně spoléhaly na manuální procesy a lidskou intuici. Integrace digitálních technologií otevřela nové cesty pro efektivitu a inovace. Navzdory těmto technickým pokrokům v oblasti zobrazování většina podniků ještě nevyužívá potenciál umělé inteligence při analýze a interpretaci složitých souborů dat, které mohou vést k praktickým poznatkům.

Beyond Generative AI: Síla analýzy dat

Generativní umělá inteligence, která zahrnuje vytváření nového obsahu na základě existujících dat, má své výhody. Skutečný potenciál umělé inteligence ve speciální grafice spočívá v její schopnosti najít vzory a v datech. Skutečnou hodnotou je odhalit skryté vzorce v analyzovaných datech. To by mohlo být považováno za objev druhého, třetího a čtvrtého řádu. Tyto vzorce mohou odhalit kritické poznatky o tržních podmínkách, chování zákazníků a provozní efektivitě, které nejsou pouhým okem a příležitostným pozorovatelem téměř nikdy patrné.

Vezměme si například les dat popisující aktivitu zákazníků jako hustou houští křovin. V této houštině jsou skryté vzorce, které představují nezveřejněné konkurenční výhody. Těmito vzory mohou být prodejní aktivity zákazníků (aktuálnost, frekvence a hodnota, ), udržení zákazníků, míra odchodu zákazníků, metriky růstu a celoživotní hodnota zákazníka v průběhu času.

S použitím správné umělé inteligence mohou podniky objevovat tyto vzorce s vysokou mírou přesnosti a používat prediktivní analytiku k předpovídání budoucích změn s úrovní spolehlivosti mezi 95 % a 99 % a velmi nízkou chybovostí. To se promítá do vysokého stupně přesnosti.

Identifikace skrytých vzorů v zákaznických datech

Jednou z nejvýznamnějších výhod použití umělé inteligence ve speciální grafice je její schopnost analyzovat zákaznická data a identifikovat trendy a vzory, které nejsou okamžitě viditelné. Například prodejní aktivita zákazníků v průběhu let se může zpočátku jevit jako náhodné výkyvy. Použitím algoritmů umělé inteligence však mohou podniky odhalit vzorce, které indikují míru udržení zákazníků, míru odchodu nebo úbytku a metriky růstu.

Lze jej také použít s vysokou mírou přesnosti k předpovědi, jak prodeje zákazníkům meziročně klesají a rostou. Je velmi těžké to rozpoznat, pokud neporovnáte vzory mnoha zákazníků v průběhu času.

Udržení a odchod zákazníků: Umělá inteligence dokáže analyzovat historické údaje o prodeji, aby zjistila, kteří zákazníci pravděpodobně zůstanou loajální a kterým hrozí odchod. Po pochopení těchto vzorců mohou podniky implementovat cílené strategie uchovávání, aby snížily odchod zákazníků a zlepšily loajalitu zákazníků.

Růst zákazníků v meziročním srovnání: AI může firmám pomoci sledovat meziroční trendy růstu zákazníků a identifikovat, které segmenty rostou a které klesají. Tyto informace mohou vést marketingové a prodejní strategie k tomu, aby se zaměřily na oblasti s vysokým růstem. To má dramatický dopad na ziskovost a náklady na akvizici zákazníků (CAC.)

Lifetime Customer Value (LCV): Umělá inteligence dokáže vypočítat celoživotní hodnotu zákazníků v průběhu času a poskytuje přehled o dlouhodobé ziskovosti různých zákaznických segmentů. Tyto informace lze použít k přizpůsobení marketingového úsilí a nabídky produktů k maximalizaci LCV.

Poznatky získané z této analýzy jsou velmi užitečné při určování toho, jak se roční růst hodnoty celoživotního zákazníka mění. Nejde o rovnoměrný růst a v určitých letech dochází k vysoce předvídatelným nulovým ztrátám nebo ztrátám hodnoty.

Zvýšení provozní efektivity

Kromě analýzy zákaznických dat lze AI použít také ke zvýšení provozní efektivity. Analýzou výrobních dat může umělá inteligence identifikovat neefektivitu a navrhnout zlepšení, která mohou vést k úsporám nákladů a zvýšení produktivity.

Prediktivní údržba : Umělá inteligence může monitorovat výkon zařízení a předvídat, kdy je potřeba údržba, což zkracuje prostoje a předchází nákladným poruchám.

Optimalizace dodavatelského řetězce : Umělá inteligence dokáže analyzovat data dodavatelského řetězce, aby identifikovala úzká místa a optimalizovala řízení zásob, čímž zajistí, že materiály budou dostupné v případě potřeby, aniž by došlo k přeplnění zásob.

Optimalizace procesů: Umělá inteligence dokáže analyzovat výrobní procesy a návrh pracovních postupů a identifikovat oblasti, kde lze zvýšit efektivitu. Příklady zahrnují snížení plýtvání, optimalizaci rychlosti tisku, identifikaci souvisejících rychlostí a omezení kritických cest.

Konkurenční výhoda díky prediktivní analýze

Jednou z nejvýkonnějších aplikací umělé inteligence ve speciální grafice je její schopnost používat prediktivní analytiku k předpovídání budoucích trendů s vysokou mírou spolehlivosti. Analýzou historických, srovnávacích dat a identifikací skrytých vzorců může umělá inteligence provádět přesné předpovědi budoucích tržních příležitostí, příležitostí zákazníků a provozní výkonnosti.

Tržní trendy: Umělá inteligence dokáže analyzovat tržní data, aby modelovala a předpovídala budoucí trendy, a pomáhá tak podnikům udržet si náskok před konkurencí tím, že předvídá změny v poptávce a podle toho upravuje své strategie.

Prodejní poptávka: Umělá inteligence může používat historické údaje o prodeji k předpovídání budoucích prodejů, což firmám pomáhá efektivněji plánovat výrobu a řízení zásob. U velkých programů použijte k testování tržní poptávky praxi Design of Experiment (DOE). Konečná výrobní množství jsou škálována na základě spolehlivosti a meze chyby ze zkušebního vzorku. Tento přístup má za cíl maximalizovat potenciál založený na skutečné prokázané tržní poptávce.

Řízení rizik: Umělá inteligence může analyzovat různé rizikové faktory, jako jsou ekonomické ukazatele a trendy na trhu, s cílem předpovědět potenciální rizika a pomoci podnikům vyvinout strategie k jejich zmírnění. Použití výpočtů spolehlivosti a chybovosti snižuje riziko a maximalizuje návratnost pro koncového uživatele.

Případová studie: AI ve velkoformátovém tisku

Chcete-li ilustrovat transformační potenciál umělé inteligence ve speciální grafice, zvažte případovou studii širokoformátového tisku. Společnost specializující se na širokoformátový tisk použila umělou inteligenci k analýze dat svých zákazníků a identifikaci vzorů, které nebyly okamžitě zřejmé.

Použitím algoritmů umělé inteligence na historické údaje o prodeji společnost zjistila, že určité segmenty zákazníků mají vyšší míru udržení a hodnoty životnosti než jiné. Zjistili také, že určité oblasti trhu nebo mezery na trhu mají v průběhu času neobvykle vysokou ziskovost a udržení zákazníků. Tyto informace umožnily společnosti zaměřit své marketingové úsilí na tyto vysoce hodnotné segmenty, což vedlo ke zvýšení loajality zákazníků, nižším nákladům na získání zákazníků a vyšším výnosům od těchto zákazníků a tržních segmentů.

Kromě toho společnost využila AI k optimalizaci svých výrobních procesů. Analýza výrobních dat pomocí specifického modelu umělé inteligence odhalila neefektivitu a omezení v tiskovém pracovním postupu a navrhla vylepšení, která snížila plýtvání a zvýšila produktivitu. Díky tomu byla společnost schopna snížit náklady a zlepšit celkovou provozní efektivitu.

Nakonec společnost použila prediktivní analytiku k předpovědi zákaznických trendů a prodeje. Analýzou historických dat a identifikací skrytých vzorců umělá inteligence poskytla přesné předpovědi budoucí poptávky, což společnosti umožnilo efektivněji plánovat výrobu a řízení zásob. Tento proaktivní přístup umožnil společnosti zůstat před konkurencí a dosáhnout udržitelného růstu.

Závěr

Použití AI ve speciální grafice přesahuje generativní design a automatizaci. Využití umělé inteligence k analýze existujících dat odhalí skryté vzorce. Díky těmto odhaleným vzorcům mohou podniky hlouběji porozumět tržním podmínkám, chování zákazníků a provozní efektivitě.

Tyto poznatky odhalují nezveřejněné konkurenční výhody a umožňují podnikům činit rozhodnutí na základě dat s vysokou mírou jistoty. Vzhledem k tomu, že se odvětví neustále vyvíjí, bude integrace umělé inteligence nepochybně hrát klíčovou roli v podpoře inovací a růstu speciální grafiky.

Chcete-li objevit nejnovější obsah, který pokrývá širokou škálu odvětví včetně umělé inteligence , sítotisku a automatizace, přihlaste se k bezplatnému měsíčnímu zpravodaji FESPA World, který je k dispozici v angličtině, španělštině a němčině.