Wie revolutioniert KI den Großformatdruck?

Nessan Clearly erläutert, wie KI im Druck auf Datenmusterabgleich basiert und bereits Software für Großformatanbieter verbessert. Er prognostiziert, dass dies zu einer verstärkten KI-Integration in Workflow-Planung, Auftragswarteschlangenverwaltung, Farbkorrektur, Bildskalierung und vorausschauender Wartung über Sensoren und Bildverarbeitungssysteme führen wird, was letztlich zu optimierten Abläufen und mehr Flexibilität führt.

Schlagzeilen aus aller Welt lassen darauf schließen, dass das Interesse an Künstlicher Intelligenz (KI) derzeit groß ist. Multinationale Konzerne und Regierungen sprechen offen über den Einsatz dieser Technologie zur Optimierung ihrer Produktion und zur Steigerung ihrer Umsätze. Doch wie wirkt sich dies auf die Druckindustrie und insbesondere auf die vielen Großformatdruckdienstleister im Schilder- und Displaymarkt aus?

Ironischerweise steckt hinter KI nicht viel Intelligenz. Intelligenz setzt normalerweise ein gewisses Maß an kognitivem Denken zur Problemlösung voraus. KI hingegen sammelt lediglich große Datenmengen, darunter auch Beispiele aus der Vergangenheit, und gleicht diese mit Mustern ab, die sich aus den Daten ergeben. In jeder Situation treffen die meisten KI-Systeme lediglich die bestmögliche Vermutung auf Grundlage der verfügbaren Daten (und manchmal führt dies zu falschen Ergebnissen). Wir haben bereits Algorithmen für ähnliche Zwecke eingesetzt, doch was KI wirklich auszeichnet, sind die riesigen Rohdatenmengen, die diese Systeme verarbeiten. Möglich wurde dies durch Fortschritte bei der Rechenleistung.

Ein Großteil des aktuellen Hypes dreht sich um generative KI, die Lösungen auf Basis von Eingabeaufforderungen entwickeln kann. Solche Systeme müssen jedoch anhand vorhandener Daten vortrainiert werden, weshalb sie genauer als Generative Pre-Trained (GPT) bezeichnet werden. Das bekannteste dieser Systeme ist wahrscheinlich ChatGPT.

Generell können diese Systeme praktisch eingesetzt werden, beispielsweise zur Erstellung von ersten Entwürfen für Angebotsschreiben oder sogar für ganze Verkaufspräsentationen. Da KI nicht perfekt ist, eignet sie sich am besten für erste Entwürfe und nicht für endgültige Kopien. Dennoch reicht dies aus, um Benutzern mehr Arbeit in kürzerer Zeit zu ermöglichen.

Einige KI-Varianten konzentrieren sich stärker auf die Bildgestaltung und sind bereits so gut, dass sie es Menschen mit einem gewissen Wissensstand ermöglichen, Arbeiten zu erstellen, die sie sonst möglicherweise nicht bewältigen könnten. Dies senkt die Kosten für die Erstellung von Kunstwerken erheblich, selbst wenn es nur um die Erstellung schneller Modelle geht, bevor ein professioneller Designer hinzugezogen wird. Dies kann beispielsweise Grafiken für einen Messestand oder Schnittmuster für digital bedruckte Kleidung umfassen.

Glauben Sie jedoch nicht, dass KI Ihnen einfach die ganze Arbeit abnimmt. Die Qualität der Ergebnisse hängt von der Qualität der Eingaben ab, die Sie in das System eingeben, und dies erfordert eine gewisse Schulung. Das bedeutet, dass jemand, der im Umgang mit KI geschult wurde, auch in anderen Bereichen arbeiten kann, in denen er nicht über die gleiche Schulung verfügt. Diese Art der Multi-Skilling spiegelt sich in dem Satz wider: „KI wird Ihnen nicht den Job wegnehmen, aber jemand, der KI nutzt, wird es wahrscheinlich tun.“

KI und Druck

Es gibt eine Reihe von Bereichen, in denen KI tiefgreifende Auswirkungen auf den Druck haben kann, einige davon sind bereits sichtbar. KI-Technologie ist nicht ganz so neu, wie manche Schlagzeilen vermuten lassen. Sie ist bereits seit über einem Jahrzehnt im Einsatz und wird bereits in einigen Softwarelösungen der Druckindustrie eingesetzt. Neu ist, dass KI, die früher in einzelnen, isolierten Produkten eingesetzt wurde, nun stärker integriert wird und die Produktionsabläufe durch KI stärker automatisiert werden.

Bildunterschrift: Esko Phoenix verwendet KI für das automatisierte Ausschießen und Verschachteln.

Dazu gehört die Planung der effizientesten Auftragsproduktion, die sowohl zur Angebotserstellung als auch zur Planung des Produktionsablaufs genutzt werden kann. KI wird zunehmend auch zur Verwaltung der Auftragswarteschlange eingesetzt. Ein wesentlicher Bestandteil davon ist die Art und Weise, wie die verschiedenen Aufträge auf dem Bogen oder der Rolle zusammengefasst oder ineinander verschachtelt werden, um den Materialverbrauch zu minimieren. Diese Technologie hat sich aus dem Ausschießen entwickelt, also der Anordnung der Seiten auf einem Druckbogen zur Optimierung des Layouts. Mehrere bestehende Programme, wie beispielsweise Esko Phoenix, nutzen bereits KI für das Ausschießen, und diese Technologie hat sich nun auch im Auftragsmanagement für Großformate etabliert. Dabei sind verschiedene Parameter zu berücksichtigen, darunter die Fertigstellung der einzelnen Aufträge und die vereinbarten Lieferzeiten. Natürlich ändern sich all diese Faktoren im Laufe eines Tages ständig, da immer mehr Aufträge eingehen. Die Fähigkeit, auch mit verspäteten Bestellungen umzugehen, ist jedoch ein wesentlicher Bestandteil der heutigen schnellen On-Demand-Bestellung, die Kunden mittlerweile erwarten.

Ein weiterer Bereich, der bereits von KI-Technologie profitiert, ist das Farbmanagement. Viele Kundendateien enthalten Fehler im Farbmanagement, die, wie beispielsweise ein falscher Farbraum, leicht korrigiert werden können. Viele Farbmanagementprogramme nutzen mittlerweile auch KI, um die Farben in diesen Dateien zu optimieren und ein natürlicheres Erscheinungsbild zu erzielen. Dies kann dazu führen, dass Kunden Aufträge aufgrund fehlerhafter Farbwahrnehmungen nicht mehr ablehnen. Oftmals wird dies in der Software lediglich als automatische Verbesserung gekennzeichnet und nicht als KI-basiert.

Bildunterschrift: Der neueste Latex-Drucker von HP, die 830-Serie, verfügt über ein integriertes Spektralphotometer für automatisiertes, KI-gestütztes Farbmanagement.

Farbmanagement umfasst auch andere Bereiche, von der Linearisierung und Kalibrierung von Druckern über die Erstellung von Profilen für alle verschiedenen Medien bis hin zur Auswahl der richtigen Einstellungen für jeden Auftrag. Immer mehr Spektralphotometer werden in Großformatdrucker integriert, um das gesamte Farbmanagement mit minimalem Bedienaufwand zu automatisieren. Auch hier wird KI eingesetzt.

KI wird auch eingesetzt, um andere Aspekte der Bildqualität zu verbessern. Dazu gehört beispielsweise die Hochskalierung von Bildern. Dabei fügt KI einem Bild nach der Analyse der vorhandenen Pixel zusätzliche Pixel hinzu. Das ist ein offensichtlicher Vorteil für alle, die große Werbetafeln erstellen möchten. Es hilft auch, Probleme mit Kunden zu vermeiden, die Dateien mit niedriger Auflösung senden.

Ein Bereich, der besonders vom verstärkten Einsatz von KI profitiert, ist die vorausschauende Wartung. Die Pandemie mit ihren zahlreichen Lockdowns zwang die meisten Anbieter dazu, ihr Serviceangebot zu überdenken, da es schwieriger wurde, Techniker vor Ort zu entsenden. Dank KI können diese Anbieter nun die vorhandenen Daten zu den Gründen für Serviceeinsätze analysieren und so vorhersehen, wann welche Komponente ausfallen könnte.

Um die Automatisierung zu steigern, müssen Großformatdrucker mehr Daten generieren. Daher werden wir in den nächsten Jahren mit Sicherheit mehr Sensoren in Großformatdruckern sehen, um potenzielle Probleme zu erkennen und defekte Teile zu identifizieren. Größere Druckereien werden zwangsläufig mehr Bildverarbeitungssysteme erhalten, um zu überprüfen, ob das Druckergebnis den Kundenerwartungen entspricht.

Ein weiterer Bereich, in dem KI sinnvoll eingesetzt werden könnte, ist das Bestandsmanagement, einschließlich der Bestellung von Verbrauchsmaterialien und Ersatzteilen nach Bedarf. Der Trick besteht darin, nicht zu viel zu bestellen – was Kapital im Lager bindet –, gleichzeitig aber auch nicht zu riskieren, dass etwas ausgeht und die Produktion dadurch verzögert wird.

KI bildet auch die Grundlage für viele der Analysedienste, die einige Druckerhersteller eingeführt haben, sowie für einige MIS. Sie ist gut darin, Muster zu erkennen, beispielsweise Umsatzrückgänge in bestimmten Bereichen, und Lösungen zu entwickeln, die auf Ideen basieren, die andere erfolgreich ausprobiert haben, aber auf der Grundlage der Daten auf die spezifische Situation des einzelnen Benutzers zugeschnitten sind.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass KI noch lange keine Zukunftstechnologie ist, sondern bereits in einen Großteil der eingesetzten Automatisierungssoftware integriert ist. Es ist zu erwarten, dass Drucker mit weiterer Hardware – in Form von Sensoren, Spektralphotometern und Bildverarbeitungssystemen – ausgestattet werden, um diese Automatisierung zu erleichtern. KI dürfte die Integration von Lösungen verschiedener Anbieter erleichtern. Dies wiederum sollte Großformatanwendern mehr Freiheit bei der Gestaltung von Produktionsabläufen geben, die ihren individuellen Anforderungen besser entsprechen.