Prednosti korištenja umjetne inteligencije u specijalnom tisku

Mark Coudray govori o tome kako umjetna inteligencija počinje imati presudan utjecaj na specijaliziranu grafiku, posebno u pogledu sitotiska i ispisa širokog formata.

Umjetna inteligencija (AI) postala je popularna riječ u raznim industrijama, a njezine se primjene protežu daleko izvan područja dizajna i automatizacije. Jedan određeni sektor u kojem AI počinje značajno utjecati je specijalizirana grafika, posebno sitotisak i tisak širokog formata.

Iako je upotreba generativne umjetne inteligencije za izradu dizajna i automatizaciju procesa već popularna, postoji dublji, transformativniji potencijal u korištenju umjetne inteligencije za otkrivanje skrivenih obrazaca unutar postojećih podataka. To može pružiti neotkrivene konkurentske prednosti, slično pronalaženju kamufliranog lovca u grmlju trenutnih tržišnih uvjeta.

Trenutačni krajolik specijalizirane grafike

Sitotisak i tisak širokog formata sastavni su dio mnogih industrija, uključujući oglašavanje, modu i proizvodnju. Tradicionalno, ti su se sektori uvelike oslanjali na ručne procese i ljudsku intuiciju. Integracija digitalnih tehnologija otvorila je nove puteve za učinkovitost i inovacije. Unatoč ovom tehničkom napretku slike, većina tvrtki tek treba iskoristiti potencijal umjetne inteligencije u analizi i tumačenju složenih skupova podataka koji mogu dovesti do uvida koji se mogu poduzeti.

Izvan generativne umjetne inteligencije: moć analize podataka

Generativna umjetna inteligencija, koja uključuje stvaranje novog sadržaja na temelju postojećih podataka, ima svoje prednosti. Pravi potencijal umjetne inteligencije u specijalnoj grafici leži u njenoj sposobnosti pronalaženja uzoraka i unutar podataka. Prava vrijednost je otkrivanje skrivenih obrazaca unutar analiziranih podataka. Ovo se može smatrati otkrićem drugog, trećeg i četvrtog reda. Ovi obrasci mogu otkriti kritične uvide u tržišne uvjete, ponašanje kupaca i operativnu učinkovitost, koji gotovo nikad nisu vidljivi golim okom i slučajnom promatraču.

Na primjer, razmotrite šumu podataka koji opisuju aktivnost kupaca kao gustu šikaru. Unutar tog guštara postoje skriveni obrasci koji predstavljaju neotkrivene konkurentske prednosti. Ti obrasci mogu biti prodajna aktivnost kupaca (zadnja prošlost, učestalost i vrijednost, ), zadržavanje kupaca, stope odljeva, metrike rasta i dugotrajna vrijednost korisnika tijekom vremena.

Uz upotrebu odgovarajuće umjetne inteligencije, tvrtke mogu otkriti te obrasce s visokim stupnjem točnosti i koristiti prediktivnu analitiku za predviđanje budućih promjena s razinama pouzdanosti između 95% i 99% i vrlo malom marginom pogreške. To znači visok stupanj točnosti.

Identificiranje skrivenih obrazaca u korisničkim podacima

Jedna od najznačajnijih prednosti korištenja umjetne inteligencije u specijalnoj grafici je njezina sposobnost analize podataka o korisnicima kako bi se identificirali trendovi i uzorci koji nisu odmah vidljivi. Na primjer, prodajne aktivnosti kupaca tijekom godina mogu se u početku pojaviti kao nasumične fluktuacije. Međutim, primjenom algoritama umjetne inteligencije, tvrtke mogu otkriti obrasce koji ukazuju na stope zadržavanja kupaca, stope odljeva ili gubitka i metrike rasta.

Također se može koristiti s visokim stupnjem točnosti za predviđanje kako prodaja kupaca pada i raste iz godine u godinu. Vrlo je teško to prepoznati osim ako ne usporedite obrasce mnogih kupaca tijekom vremena.

Zadržavanje kupaca i odljev: AI može analizirati povijesne podatke o prodaji kako bi identificirao koji će klijenti vjerojatno ostati lojalni, a koji su u opasnosti od odlaska. Razumijevanjem ovih obrazaca, tvrtke mogu implementirati ciljane strategije zadržavanja kako bi smanjile odljev i poboljšale lojalnost kupaca.

Rast kupaca iz godine u godinu: AI može pomoći tvrtkama da prate trendove rasta kupaca iz godine u godinu, identificirajući koji segmenti rastu, a koji opadaju. Ove informacije mogu voditi marketinške i prodajne strategije da se usredotoče na područja visokog rasta. To ima dramatičan utjecaj na profitabilnost i trošak kupnje (CAC).

Lifetime Customer Value (LCV): AI može izračunati dugotrajnu vrijednost kupaca tijekom vremena, pružajući uvid u dugoročnu profitabilnost različitih segmenata kupaca. Ove informacije mogu se koristiti za prilagođavanje marketinških napora i ponude proizvoda kako bi se povećao LCV.

Uvidi dobiveni ovom analizom od velike su pomoći u određivanju kako se doživotni rast vrijednosti kupaca razlikuje po godinama. To nije ujednačen rast i postoje vrlo predvidljivi nulti ili gubici vrijednosti koji se javljaju u određenim godinama.

Poboljšanje operativne učinkovitosti

Osim za analizu podataka o klijentima, AI se također može koristiti za poboljšanje operativne učinkovitosti. Analizom podataka o proizvodnji, umjetna inteligencija može identificirati neučinkovitosti i predložiti poboljšanja koja mogu dovesti do uštede troškova i povećanja produktivnosti.

Prediktivno održavanje : AI može nadzirati performanse opreme i predvidjeti kada je potrebno održavanje, smanjujući vrijeme zastoja i sprječavajući skupe kvarove.

Optimizacija lanca opskrbe : AI može analizirati podatke o lancu opskrbe kako bi identificirala uska grla i optimizirala upravljanje zalihama, osiguravajući da su materijali dostupni kada je potrebno bez prevelikih zaliha.

Optimizacija procesa: AI može analizirati proizvodne procese i dizajn tijeka rada kako bi identificirao područja u kojima se učinkovitost može poboljšati. Primjeri uključuju smanjenje otpada, optimizaciju brzine ispisa, identifikaciju povezanih stopa i kritična ograničenja putanje.

Konkurentska prednost kroz prediktivnu analitiku

Jedna od najmoćnijih primjena umjetne inteligencije u specijalnoj grafici je njezina sposobnost korištenja prediktivne analitike za predviđanje budućih trendova s visokim stupnjem pouzdanosti. Analizom povijesnih, usporednih podataka i identificiranjem skrivenih obrazaca, umjetna inteligencija može napraviti točna predviđanja o budućim tržišnim prilikama, prilikama za kupce i operativnom učinku.

Tržišni trendovi: AI može analizirati tržišne podatke za modeliranje i predviđanje budućih trendova, pomažući tvrtkama da ostanu ispred konkurencije predviđanjem promjena u potražnji i prilagođavanjem svojih strategija u skladu s tim.

Prodajna potražnja: AI može koristiti povijesne podatke o prodaji za predviđanje buduće prodaje, pomažući tvrtkama da učinkovitije planiraju svoju proizvodnju i upravljanje zalihama. Za velike programe koristite praksu dizajna eksperimenta (DOE) za testiranje tržišne potražnje. Konačne proizvodne količine izračunavaju se na temelju pouzdanosti i margine pogreške iz ispitnog uzorka. Ovaj pristup ima za cilj maksimizirati potencijal na temelju stvarne pokazane tržišne potražnje.

Upravljanje rizikom: AI može analizirati različite čimbenike rizika, kao što su ekonomski pokazatelji i tržišni trendovi, kako bi predvidio smanjenje potencijalnih rizika i pomogao tvrtkama da razviju strategije za njihovo ublažavanje. Korištenje proračuna pouzdanosti i margine pogreške smanjuje rizik i povećava povrat za krajnjeg korisnika.

Studija slučaja: AI u ispisu širokog formata

Za ilustraciju transformativnog potencijala umjetne inteligencije u specijalnoj grafici, razmotrite studiju slučaja u ispisu širokog formata. Tvrtka specijalizirana za ispis širokog formata koristila se umjetnom inteligencijom za analizu svojih podataka o klijentima i identificiranje uzoraka koji nisu bili odmah vidljivi.

Primjenom algoritama umjetne inteligencije na povijesne podatke o prodaji, tvrtka je otkrila da određeni segmenti kupaca imaju veće stope zadržavanja i životne vrijednosti od drugih. Također su otkrili da su određena tržišna ili nišna područja imala neobično visoku profitabilnost i zadržavanje kupaca tijekom vremena. Te su informacije omogućile tvrtki da svoje marketinške napore usmjeri na te segmente visoke vrijednosti, što je rezultiralo povećanom lojalnošću kupaca, nižim troškovima stjecanja kupaca i većim prihodom od tih kupaca i tržišnih segmenata.

Osim toga, tvrtka je koristila AI za optimizaciju svojih proizvodnih procesa. Analizom proizvodnih podataka s određenim AI modelom identificirane su neučinkovitosti i ograničenja u tijeku rada ispisa i predložena poboljšanja koja smanjuju otpad i povećavaju produktivnost. Kao rezultat toga, tvrtka je uspjela smanjiti troškove i poboljšati svoju ukupnu operativnu učinkovitost.

Konačno, tvrtka je koristila prediktivnu analitiku za predviđanje trendova kupaca i prodaje. Analizom povijesnih podataka i identificiranjem skrivenih obrazaca, AI je dao točna predviđanja o budućoj potražnji, omogućujući tvrtki da učinkovitije planira svoju proizvodnju i upravljanje zalihama. Ovaj proaktivni pristup omogućio je tvrtki da ostane ispred konkurencije i postigne održivi rast.

Zaključak

Korištenje umjetne inteligencije u specijalnoj grafici nadilazi generativni dizajn i automatizaciju. Korištenje umjetne inteligencije za analizu postojećih podataka otkrit će skrivene obrasce. Uz ove otkrivene obrasce, tvrtke mogu steći dublje razumijevanje tržišnih uvjeta, ponašanja kupaca i operativne učinkovitosti.

Ovi uvidi otkrivaju neotkrivene konkurentske prednosti i omogućuju tvrtkama donošenje odluka na temelju podataka s visokim stupnjem povjerenja. Kako se industrija nastavlja razvijati, integracija umjetne inteligencije nedvojbeno će igrati ključnu ulogu u pokretanju inovacija i rasta u specijalnoj grafici.

Kako biste otkrili najnoviji sadržaj koji pokriva širok raspon sektora uključujući umjetnu inteligenciju , sitotisak i automatizaciju, prijavite se za FESPA-in besplatni mjesečni bilten FESPA World dostupan na engleskom, španjolskom i njemačkom jeziku.