Hvordan AI kan gavne din dataindsamling

Printere indsamler data om alt fra omkostninger til kunder og lager. Men hvordan kan AI hjælpe dig med at få mest muligt ud af det?

At omfavne ny teknologi er afgørende for mange trykkerier, som risikerer at løbe en chance for at blive efterladt, hvis de ikke gør det. Nutidens mest omtalte teknologi, AI, tilbyder adskillige muligheder for innovation, effektivitet og at gøre tingene anderledes. Fra personlige produkter i web-to-print ventures til massetilpasning og virtuel tilpasning i beklædningsindustrien, AI-drevne løsninger har potentialet til at revolutionere traditionelle processer.

Men "du får kun ud, hvad du putter ind" med AI, så du bliver nødt til at træne det ved at bruge dine datasæt til at få mest muligt ud af disse muligheder. Men hvad er disse muligheder? Ved at udnytte dine data med AI kan du låse op for indsigt, strømline driften og forbedre kundeoplevelsen. Uanset om du optimerer marketingstrategier, forudsiger salgstendenser eller muliggør sømløse virtuelle prøver, er de potentielle anvendelser af AI enorme.

Selvom du kan generere meget med AI – ligesom millioner af mennesker, har du sikkert prøvet at bruge ChatGPT – det fungerer meget bedre med klart definerede input og en række relevante oplysninger. Giv det noget at arbejde med, og det kan være virkelig transformerende på mange måder. For eksempel, hvis beklædningsprintere ønsker at reducere omkostningerne ved returnering, bliver virtuelle fittings forfinet hele tiden – Google lancerede for nylig en virtuel prøve på tøj, der viser, hvordan tøj ser ud på en lang række kropstyper, med alle- vigtige stofdetaljer såsom folder og folder fanget.

Hvordan kan AI hjælpe dig med at få mest muligt ud af dine data?

AI-værktøjer har forskellige applikationer, der kan udnytte dine data på måder, der vil være nyttige, tids- og pengebesparende. Her er nogle eksempler på, hvad du kan gøre med dine data.

Forbedre udskriftskvaliteten: Ved at studere tidligere job kan AI bestemme de bedste indstillinger for nye udskriftsjob og sikre, at de er konsekvent god kvalitet. Det betyder gladere kunder, der bliver ved med at vende tilbage.

Udstyrsvedligeholdelse: Ved at holde øje med maskindata og studere tidligere vedligeholdelsesregistreringer kan AI forudsige, hvornår noget kan gå galt, eller bede dig om at udføre proaktiv vedligeholdelse før et større problem. Dette resulterer i mindre nedetid og lavere reparationsomkostninger. Vi skrev om Dursts prædiktive vedligeholdelsesmodel her.

Reduktion af omkostninger: AI kan bestemme, hvor meget materiale du bruger, energiomkostninger og personaleudgifter. Ved at spotte områder, hvor du kan spare eller skalere ned, kan AI hjælpe med effektiviteten, skære ned på spild og ideelt set reducere udgifterne og dermed øge overskuddet.

Kundeservice: Ved at se på, hvad kunder kan lide, hvad de har bestilt før og deres købsadfærd, kan AI hjælpe dig med at tilbyde dem personlig service. Dette kan betyde særlige tilbud eller forslag til udskrifter, de måske kunne lide. Målrettet markedsføring er gjort nemmere med segmentering, mens altid aktive chatbots betyder, at du kan arbejde 24/7 på tværs af alle tidszoner.

Lagerstyring: Lagerstyring er et andet område, hvor AI kan hjælpe din virksomhed. Ved at studere tidligere job og forudsige fremtidig brug kan AI forudsige, hvilke materialer du får brug for, og hvornår. Dette kan hjælpe med at bestille, men også med at sikre, at du ikke har for meget lager.

Sådan kommer du i gang med at træne AI på datasæt

At bede AI om at administrere din beholdning, fungerer for eksempel kun, hvis du fortæller den, hvilken beholdning du har i øjeblikket, og hvor meget du historisk set har brugt på forskellige printjob. Selvom det er en utvivlsom tidsbesparelse, kan du ikke forvente, at AI trækker tal ud af luften. Du vil også gerne bruge den rigtige software til det rigtige job. Der er et stadigt voksende udvalg af specialiserede AI-værktøjer, der dækker alt fra videoproduktion til projektstyring, billedgenerering til print-on-demand. Sådan giver du din valgte AI-platform nøjagtige, relevante data, så du kan opnå de bedste resultater.

Vær præcis: Uanset din valgte AI-platform, skal du give den klare mål. Hvis du f.eks. vil bruge kunstig intelligens til at passe på dit udstyrsvedligeholdelsesbehov eller administrere inventar, skal du definere præcis, hvad det kan gøre for dig.

Tilføj data: Du har muligvis flere data, end du kan håndtere. AI kan virkelig hjælpe i dette tilfælde. Uanset om det er tidligere printjobs, fakturaer, en lagerdatabase, indstillinger for printmaskiner, kundeoplysninger eller andet, der er relevant for dig som trykkeri, jo mere relevante og brugbare data, jo bedre. Selvom AI tilsyneladende kan gøre underværker, bliver du eller en af dit team nødt til at tænke over, hvilke data du ønsker, at AI skal behandle for dig.

Vælg din model: Det kan blive teknisk her, men mange af de bedste AI-løsninger vil lede dig igennem meget af dette – eller gøre meget af det 'under motorhjelmen'. Hvis din valgte AI er klar over, hvad du skal indtaste for at få det bedste resultat ud af det, fint. Andre muligheder kræver muligvis, at du vælger den AI-model, der passer bedst til dine data og den aktuelle opgave. Dette kan omfatte machine-learning-algoritmer eller deep-learning-modeller. Visse modeller fungerer godt til bestemte opgaver – for eksempel vil du måske bruge klyngedannelse til at samle data i grupper baseret på kriterier, som du har angivet.

Træn og test din AI: Der er forskellige måder at træne og teste din AI-hjælper på, alt efter hvad det er du arbejder med. I store træk bliver du dog nødt til at indlæse den med data og derefter udføre validering. Dette er dybest set en måde at se, hvor godt din AI-model håndterer data, den ikke har set før, for nogle gange kan de arbejde vidunderligt på gamle data, den er bekendt med, men ikke nye data. Det er vigtigt at finjustere det, så det kan håndtere begge dele med lige stor nøjagtighed. Den største forskel, du kan gøre her, er at sikre, at dine data er af høj kvalitet og korrekt tagget. Når du har evalueret ydeevnen af din AI-model, er du klar til at få den til at fungere for dig. Hvis noget af dette virker som noget, du simpelthen ikke kan gøre, så fortvivl ikke. Der er et stigende antal eksperter i maskinlæring og AI-data, som du kan ansætte eller samarbejde med. Outsourcing af datahåndtering er også en mulighed, hvis fordelene bliver store nok.

Implementering og dataopdateringer : Det manuelle arbejde, du skal udføre for at sikre, at AI er nyttig for dig, kan virke udfordrende, men meget af det er frontloadet, og når du først har implementeret AI'en, skal det blot integreres i hvad du gør. Derefter skal du overvåge det, tilføje nye data, hvor det er relevant, og nyde frugterne af, hvad det kan.

Som du kan se, er der ingen mening i at bruge AI på print, medmindre du har et klart mål for øje. Når du ved, hvilke fordele du kan nyde godt af AI, og hvordan det kan ændre den måde, du arbejder på, bør det guide dig til, hvordan du griber træningen an på dine datasæt. Hjælp er tilgængelig fra AI-eksperter, men der er også et stadigt voksende antal intuitive AI-modeller, du kan prøve gratis.