Fordelene ved at bruge AI i specialprint

Mark Coudray fortæller, hvordan kunstig intelligens begynder at have en afgørende indflydelse på specialgrafik, især hvad angår serigrafi og bredformatudskrivning.

Kunstig intelligens (AI) er blevet et buzzword på tværs af forskellige industrier, med dets applikationer, der strækker sig langt ud over design og automatisering. En særlig sektor, hvor kunstig intelligens begynder at gøre en betydelig indflydelse, er inden for specialgrafik, specielt serigrafi og bredformatudskrivning.

Mens brugen af generativ AI til at skabe design og automatisering af processer allerede er populær, er der et dybere, mere transformativt potentiale i at udnytte AI til at afdække skjulte mønstre i eksisterende data. Dette kan give uoplyste konkurrencefordele, svarende til at finde en camoufleret jæger inden for buskene af de nuværende markedsforhold.

Det aktuelle landskab af specialgrafik

Serigrafi og bredformattryk er en integreret del af mange industrier, herunder reklame, mode og fremstilling. Traditionelt har disse sektorer været stærkt afhængige af manuelle processer og menneskelig intuition. Integrationen af digitale teknologier har åbnet nye muligheder for effektivitet og innovation. På trods af disse tekniske billedfremskridt mangler de fleste virksomheder endnu at udnytte AI's potentiale til at analysere og fortolke komplekse datasæt, der kan føre til handlingsorienteret indsigt.

Beyond Generative AI: The Power of Data Analytics

Generativ AI, som involverer at skabe nyt indhold baseret på eksisterende data, har sine fordele. Det sande potentiale ved AI i specialgrafik ligger i dens evne til at finde mønstre og i data. Den reelle værdi er at afdække skjulte mønstre i de analyserede data. Dette kunne betragtes som anden, tredje og fjerde ordens opdagelse. Disse mønstre kan afsløre kritisk indsigt i markedsforhold, kundeadfærd og driftseffektivitet, som næsten aldrig er synlige for det blotte øje og tilfældig observatør.

Overvej for eksempel skoven af data, der beskriver kundeaktivitet som et tæt krat af børste. Inden for dette krat er der skjulte mønstre, der repræsenterer ikke-oplyste konkurrencefordele. Disse mønstre kan være kundesalgsaktivitet (nyhed, hyppighed og værdi), kundefastholdelse, afgang, vækstmålinger og levetidskundeværdi over tid.

Med brugen af den rigtige AI kan virksomheder opdage disse mønstre med en høj grad af nøjagtighed og bruge prædiktiv analyse til at forudsige fremtidige ændringer med konfidensniveauer mellem 95 % og 99 % og meget lav fejlmargin. Dette giver en høj grad af nøjagtighed.

Identifikation af skjulte mønstre i kundedata

En af de vigtigste fordele ved at bruge AI i specialgrafik er dens evne til at analysere kundedata for at identificere tendenser og mønstre, der ikke umiddelbart er synlige. For eksempel kan kundesalgsaktivitet gennem årene oprindeligt fremstå som tilfældige udsving. Men ved at anvende AI-algoritmer kan virksomheder afdække mønstre, der angiver kundefastholdelsesrater, afgang eller nedslidning og vækstmålinger.

Det kan også bruges med en høj grad af nøjagtighed til at forudsige, hvordan kundesalget ebber og vokser år for år. Det er meget svært at genkende dette, medmindre du sammenligner mange kunders mønstre over tid.

Kundefastholdelse og kundeafgang: AI kan analysere historiske salgsdata for at identificere, hvilke kunder der sandsynligvis vil forblive loyale, og hvilke der er i fare for at trække sig. Ved at forstå disse mønstre kan virksomheder implementere målrettede fastholdelsesstrategier for at reducere afgang og forbedre kundeloyalitet.

Kundevækst år-til-år: AI kan hjælpe virksomheder med at spore kundevæksttendenser år-til-år ved at identificere, hvilke segmenter der vokser, og hvilke der er faldende. Disse oplysninger kan guide marketing- og salgsstrategier til at fokusere på områder med høj vækst. Dette har en dramatisk indvirkning på rentabiliteten og Customer Acquisition Cost (CAC.)

Lifetime Customer Value (LCV): AI kan beregne livstidsværdien af kunder over tid, hvilket giver indsigt i den langsigtede rentabilitet af forskellige kundesegmenter. Disse oplysninger kan bruges til at skræddersy marketingindsatser og produkttilbud for at maksimere LCV.

Indsigten fra denne analyse er meget nyttig til at bestemme, hvordan væksten i Lifetime Customer Value varierer fra år til år. Det er ikke en ensartet vækst, og der forekommer meget forudsigelige null- eller værditab i visse år.

Forbedring af operationel effektivitet

Ud over at analysere kundedata kan AI også bruges til at øge den operationelle effektivitet. Ved at analysere produktionsdata kan AI identificere ineffektivitet og foreslå forbedringer, der kan føre til omkostningsbesparelser og øget produktivitet.

Forudsigelig vedligeholdelse : AI kan overvåge udstyrets ydeevne og forudsige, hvornår der er behov for vedligeholdelse, hvilket reducerer nedetid og forhindrer kostbare nedbrud.

Supply Chain Optimization : AI kan analysere forsyningskædedata for at identificere flaskehalse og optimere lagerstyring og sikre, at materialer er tilgængelige, når det er nødvendigt uden overbeholdning.

Procesoptimering: AI kan analysere produktionsprocesser og workflowdesign for at identificere områder, hvor effektiviteten kan forbedres. Eksempler omfatter reduktion af spild, optimering af udskrivningshastigheder, identifikation af relaterede hastigheder og kritiske vejbegrænsninger.

Konkurrencefordel gennem prædiktiv analyse

En af de mest kraftfulde anvendelser af AI i specialgrafik er dens evne til at bruge forudsigende analyser til at forudsige fremtidige tendenser med en høj grad af tillid. Ved at analysere historiske, komparative data og identificere skjulte mønstre, kan AI lave præcise forudsigelser om fremtidige markedsmuligheder, kundemuligheder og operationelle resultater.

Markedstendenser: AI kan analysere markedsdata for at modellere og forudsige fremtidige tendenser, og hjælpe virksomheder med at være på forkant med konkurrenterne ved at forudse ændringer i efterspørgslen og justere deres strategier i overensstemmelse hermed.

Salgsefterspørgsel: AI kan bruge historiske salgsdata til at forudsige fremtidigt salg, hvilket hjælper virksomheder med at planlægge deres produktion og lagerstyring mere effektivt. For store programmer, brug Design of Experiment (DOE) praksis til at teste markedets efterspørgsel. De endelige produktionsmængder skaleres baseret på konfidensen og fejlmarginen fra testprøven. Denne tilgang har til formål at maksimere potentialet baseret på faktisk påvist markedsefterspørgsel.

Risikostyring: AI kan analysere forskellige risikofaktorer, såsom økonomiske indikatorer og markedstendenser, for at forudsige reducere potentielle risici og hjælpe virksomheder med at udvikle strategier til at afbøde dem. Brugen af tillid og fejlmarginberegninger reducerer risikoen og maksimerer afkastet for slutbrugeren.

Casestudie: AI i bredformatudskrivning

For at illustrere det transformative potentiale af AI i specialgrafik, overvej et casestudie i bredformatudskrivning. En virksomhed, der er specialiseret i udskrivning i bredformat, brugte kunstig intelligens til at analysere sine kundedata og identificere mønstre, der ikke umiddelbart var synlige.

Ved at anvende AI-algoritmer på historiske salgsdata opdagede virksomheden, at visse kundesegmenter havde højere fastholdelsesrater og levetidsværdier end andre. De opdagede også, at visse markeds- eller nicheområder havde usædvanlig høj rentabilitet og kundefastholdelse over tid. Disse oplysninger gjorde det muligt for virksomheden at fokusere sin marketingindsats på disse højværdisegmenter, hvilket resulterede i øget kundeloyalitet, lavere kundeanskaffelsesomkostninger og højere omsætning fra disse kunder og markedssegmenter.

Derudover brugte virksomheden AI til at optimere sine produktionsprocesser. Analyse af produktionsdata med en specifik AI-model identificerede ineffektivitet og begrænsninger i udskrivnings-workflowet og foreslog forbedringer, der reducerede spild og øgede produktiviteten. Som et resultat var virksomheden i stand til at reducere omkostningerne og forbedre dens samlede operationelle effektivitet.

Endelig brugte virksomheden prædiktiv analyse til at forudsige kundetendenser og salg. Ved at analysere historiske data og identificere skjulte mønstre gav AI præcise forudsigelser om fremtidig efterspørgsel, hvilket gjorde det muligt for virksomheden at planlægge sin produktion og lagerstyring mere effektivt. Denne proaktive tilgang gjorde det muligt for virksomheden at være på forkant med konkurrenterne og opnå bæredygtig vækst.

Konklusion

Brugen af AI i specialgrafik går ud over generativt design og automatisering. Udnyttelse af AI til at analysere eksisterende data vil afdække skjulte mønstre. Med disse afslørede mønstre kan virksomheder få en dybere forståelse af markedsforhold, kundeadfærd og operationel effektivitet.

Disse indsigter afslører ikke-oplyste konkurrencefordele og gør det muligt for virksomheder at træffe datadrevne beslutninger med en høj grad af tillid. I takt med at industrien fortsætter med at udvikle sig, vil integrationen af kunstig intelligens uden tvivl spille en afgørende rolle for at drive innovation og vækst inden for specialgrafik.

For at opdage det seneste indhold, der dækker en bred vifte af sektorer, herunder kunstig intelligens , serigrafi og automatisering, tilmeld dig FESPAs gratis månedlige nyhedsbrev FESPA World, som er tilgængeligt på engelsk, spansk og tysk.