Kako optimizirati nametanje pomoću automatizirane tehnologije

Razgovarali smo s Tilia Labs o tome kako umjetna inteligencija može dovesti do najisplativijeg nametanja smanjenjem ljudskog doprinosa.

Kako Phoenix može pomoći pisačima da optimiziraju nametanje?

Optimizacija materijala i vremena ključna je u cijeloj tiskarskoj industriji. Bilo da se radi o etiketama i pakiranjima, komercijalnim ili širokim formatima, cijene materijala su porasle, a vidimo i nedostatak stručne radne snage. Tilia Phoenix pruža brz i dosljedan način stvaranja stotina izgleda u nekoliko minuta, pružajući ključne podatke o cijeni, vremenu, otpadu i više.

Tilia Phoenix modelira vaš proizvodni pod. Budući da sustav razumije vašu opremu, materijale i procese za ispis i završnu obradu, smanjuje potrebu za ljudskim odlučivanjem. Sustav obavlja težak posao kako bi odredio najbolji način za obavljanje određenog posla na temelju ključnih podataka o kupcu i datuma isporuke.

Poslovi povezivanja mogu biti komplicirani zbog povećanih skladišnih jedinica (SKU) i bržih zahtjeva za obrtom. Sustav inteligentno grupira poslove kako bi optimizirao materijal i smanjio vrijeme ispisa i dorade.

Koje su značajne značajke u Phoenix AI?

Tilia Phoenix sada ima napredni modul za skriptiranje koji proširuje funkcionalnost putem JavaScripta. Kupci su željeli način da prilagode svoj izgled na temelju vlastitih proizvodnih procesa pripreme za tisak. Korištenje unaprijed izrađenih skripti ili stvaranje vlastitih skripti omogućuje Tilia Phoenix automatizaciju oznaka, radnji, izračuna i još mnogo toga kako bi se smanjili ponavljajući ručni zadaci.

Mogućnost inteligentnog dodavanja izrezivanja na temelju pravokutne staze reza ili staze reza u konturnom obliku također je vrlo zgodna značajka u Phoenixu. Eliminirajući potrebu za ručnim proširenjem ili kloniranjem piksela, Phoenix može inteligentno razumjeti umjetničko djelo kako bi proširio grafiku izvan putanje rezanja bez potrebe za ručnim uređivanjem datoteke.

Naš novi Corrugated Planning Module, prvi u industriji, omogućuje naprednu optimizaciju valjaka procesa tiskanja gornjeg lista i valovitog papira. Planiranje se provodi modeliranjem uređaja i procesa za rebranje s opcijama za određivanje broja noževa za sjeckanje i rezanje.

Kako AI podiže nametanje na novu razinu?

AI nametanja omogućuje dosljednost i brzinu. Simulirajući vaš proizvodni prostor, korisnici svih razina vještina mogu unijeti datoteke i dopustiti sustavu da obavi naporan posao planiranja posla i pružanja podataka za pomoć pri donošenju odluka.

Kako AI zapravo radi?

Naš AI algoritam minimizira troškove potrebne za izradu posla. Razumijevanjem troškova proizvodnje i troškova zaliha potrebnih za izradu niza narudžbi, Phoenix može iskoristiti najsuvremeniju AI tehnologiju kako bi pomogao u ponavljanju kroz milijune različitih opcija kako bi se došlo do najisplativijeg nametanja uz malo ili bez ljudske intervencije .

U kojim je sektorima nametanje umjetne inteligencije posebno korisno?

Tilia Phoenix razvijena je kao univerzalno rješenje koje prerađivač može koristiti u cijeloj svojoj trgovini. Imamo specifične alate i funkcije prilagođene industriji, uključujući naljepnice i sklopivi karton, komercijalni tisak, široki format i valoviti tisak.

Kako se različite permutacije nametanja spajaju s procesima rezanja i dorade?

Opet, minimiziranjem troškova posla Phoenix se ne bavi samo maksimiziranjem prinosa materijala, već također uzima u obzir nizvodne završne korake. Na primjer, algoritam razumije broj okreta listova prilikom rezanja na uređaju za rezanje giljotinom i procjenjuje trošak/dobit dodavanja dodatnog okreta lista u odnosu na stvaranje otpada na listu.

Kako su korisnici poboljšali svoje procese korištenjem tehnologije?

Naši kupci u prosjeku izrađuju prijelome tri puta brže i koriste 15% manje materijala i vremena utrošenog na tisak.

Kako se ova metoda nametanja može poboljšati u budućnosti?

Nastavak modeliranja i razumijevanja troškova dodatnih nizvodnih završnih koraka potrebnih za proizvodnju widgeta učinit će našu tehnologiju umjetne inteligencije još pametnijom. Ovo postaje očitije kada se pokušava modelirati oprema za digitalnu završnu obradu koja ne radi s brojem listova 'X' na sat. Zamislite uređaj za lasersko rezanje: kako znate koliko će vremena trebati za rezanje jednog lista u odnosu na drugi? Ovo je budućnost naše tehnologije i kladimo se da će to postati sve veći problem u industriji.