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특수 인쇄에 AI를 사용하면 얻을 수 있는 이점

by Mark Coudray | 22-07-2024
특수 인쇄에 AI를 사용하면 얻을 수 있는 이점

Mark Coudray는 AI가 특히 스크린 인쇄 및 와이드 포맷 인쇄와 관련된 특수 그래픽에 어떻게 중요한 영향을 미치기 시작했는지 공유합니다.

인공 지능(AI)은 설계 및 자동화 영역을 훨씬 뛰어넘어 응용 분야가 다양해지면서 다양한 산업 분야에서 유행어가 되었습니다. AI가 큰 영향을 미치기 시작한 특정 분야 중 하나는 특수 그래픽, 특히 스크린 인쇄 및 와이드 포맷 인쇄입니다.

디자인 생성 및 프로세스 자동화를 위한 생성적 AI의 사용은 이미 널리 사용되고 있지만 AI를 활용하여 기존 데이터 내에 숨겨진 패턴을 찾아내는 데에는 더 깊고 혁신적인 잠재력이 있습니다. 이는 현재 시장 상황의 수풀 속에서 위장한 사냥꾼을 찾는 것과 유사하게 공개되지 않은 경쟁 우위를 제공할 수 있습니다.

특수 그래픽의 현재 환경

스크린 인쇄와 와이드 포맷 인쇄는 광고, 패션, 제조를 포함한 많은 산업에 필수적입니다. 전통적으로 이러한 부문은 수동 프로세스와 인간의 직관에 크게 의존해 왔습니다. 디지털 기술의 통합은 효율성과 혁신을 위한 새로운 길을 열었습니다. 이러한 기술적인 이미징 발전에도 불구하고 대부분의 기업은 아직 실행 가능한 통찰력으로 이어질 수 있는 복잡한 데이터 세트를 분석하고 해석하는 데 AI의 잠재력을 활용하지 못하고 있습니다.

생성적 AI를 넘어서: 데이터 분석의 힘

기존 데이터를 기반으로 새로운 콘텐츠를 만드는 제너레이티브 AI(Generative AI)는 장점이 있다. 특수 그래픽에서 AI의 진정한 잠재력은 데이터 내에서 패턴을 찾는 능력에 있습니다. 실제 가치는 분석된 데이터 내에서 숨겨진 패턴을 찾아내는 것입니다. 이는 2차, 3차, 4차 발견으로 간주될 수 있습니다. 이러한 패턴은 육안이나 일반 관찰자에게는 거의 드러나지 않는 시장 상황, 고객 행동 및 운영 효율성에 대한 중요한 통찰력을 보여줄 수 있습니다.

예를 들어 고객 활동을 설명하는 데이터 숲을 빽빽한 덤불로 생각해보세요. 이 덤불 속에는 공개되지 않은 경쟁 우위를 나타내는 숨겨진 패턴이 있습니다. 이러한 패턴은 고객 판매 활동(최신성, 빈도 및 가치), 고객 유지, 이탈률, 성장 지표 및 시간 경과에 따른 평생 고객 가치일 수 있습니다.

올바른 AI를 사용하면 기업은 높은 정확도로 이러한 패턴을 발견하고 예측 분석을 사용하여 95%~99% 사이의 신뢰 수준과 매우 낮은 오차 범위로 미래 변화를 예측할 수 있습니다. 이는 높은 수준의 정확성을 의미합니다.

고객 데이터의 숨겨진 패턴 식별

특수 그래픽에 AI를 사용하는 가장 중요한 이점 중 하나는 고객 데이터를 분석하여 즉시 눈에 띄지 않는 추세와 패턴을 식별하는 능력입니다. 예를 들어, 수년간의 고객 판매 활동은 처음에는 무작위 변동으로 나타날 수 있습니다. 그러나 AI 알고리즘을 적용하면 기업은 고객 유지율, 이탈 또는 감소율, 성장 지표를 나타내는 패턴을 발견할 수 있습니다.

또한 고객 판매가 전년 대비 감소하고 증가하는 방식을 예측하는 데 높은 정확도로 사용할 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 많은 고객의 패턴을 비교하지 않으면 이를 인식하기가 매우 어렵습니다.

고객 유지 및 이탈: AI는 과거 판매 데이터를 분석하여 충성도를 유지할 고객과 이탈 위험이 있는 고객을 식별할 수 있습니다. 이러한 패턴을 이해함으로써 기업은 이탈을 줄이고 고객 충성도를 향상시키기 위한 목표 유지 전략을 구현할 수 있습니다.

전년 대비 고객 성장: AI는 기업이 전년 대비 고객 성장 추세를 추적하여 어느 부문이 성장하고 어느 부문이 감소하는지 파악하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이 정보는 고성장 분야에 초점을 맞춘 마케팅 및 영업 전략을 안내할 수 있습니다. 이는 수익성과 CAC(고객 확보 비용)에 극적인 영향을 미칩니다.

평생 고객 가치(LCV): AI는 시간이 지남에 따라 고객의 평생 가치를 계산하여 다양한 고객 부문의 장기적인 수익성에 대한 통찰력을 제공합니다. 이 정보는 LCV를 극대화하기 위한 마케팅 노력과 제품 제안을 맞춤화하는 데 사용될 수 있습니다.

이 분석을 통해 얻은 통찰력은 평생 고객 가치 성장이 연도별로 어떻게 변하는지 파악하는 데 매우 유용합니다. 이는 균일한 성장이 아니며 특정 연도에는 예측 가능성이 높은 무효 또는 가치 손실이 발생합니다.

운영 효율성 향상

고객 데이터 분석 외에도 AI를 활용해 운영 효율성을 높일 수도 있다. AI는 생산 데이터를 분석하여 비효율성을 식별하고 비용 절감과 생산성 향상으로 이어질 수 있는 개선 사항을 제안할 수 있습니다.

예측 유지 관리 : AI는 장비 성능을 모니터링하고 유지 관리가 필요한 시기를 예측하여 가동 중지 시간을 줄이고 비용이 많이 드는 고장을 방지할 수 있습니다.

공급망 최적화 : AI는 공급망 데이터를 분석하여 병목 현상을 식별하고 재고 관리를 최적화하여 과잉 재고 없이 필요할 때 자재를 사용할 수 있도록 보장합니다.

프로세스 최적화: AI는 생산 프로세스와 워크플로 설계를 분석하여 효율성을 향상할 수 있는 영역을 식별할 수 있습니다. 예로는 폐기물 감소, 인쇄 속도 최적화, 관련 요율 식별, 주요 경로 제약 등이 있습니다.

예측 분석을 통한 경쟁 우위

특수 그래픽 분야에서 AI의 가장 강력한 응용 프로그램 중 하나는 예측 분석을 사용하여 높은 수준의 확신을 가지고 미래 추세를 예측하는 능력입니다. AI는 과거, 비교 데이터를 분석하고 숨겨진 패턴을 식별함으로써 미래 시장 기회, 고객 기회 및 운영 성과에 대해 정확한 예측을 할 수 있습니다.

시장 동향: AI는 시장 데이터를 분석하여 미래 동향을 모델링하고 예측할 수 있으며, 수요 변화를 예측하고 그에 따라 전략을 조정함으로써 기업이 경쟁에서 앞서 나갈 수 있도록 돕습니다.

판매 수요: AI는 과거 판매 데이터를 사용하여 향후 판매를 예측하여 기업이 생산 및 재고 관리를 보다 효과적으로 계획하는 데 도움을 줍니다. 대규모 프로그램의 경우 DOE(실험 설계) 방식을 사용하여 시장 수요를 테스트합니다. 최종 생산 수량은 테스트 샘플의 신뢰도와 오차 범위를 기준으로 조정됩니다. 이 접근 방식은 실제 입증된 시장 수요를 기반으로 잠재력을 극대화하는 것을 목표로 합니다.

위험 관리: AI는 경제 지표, 시장 동향 등 다양한 위험 요소를 분석하여 잠재적 위험 감소를 예측하고 기업이 이를 완화하기 위한 전략을 개발하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 신뢰도와 오차 한계 계산을 사용하면 위험이 줄어들고 최종 사용자의 수익이 극대화됩니다.

사례 연구: 와이드 포맷 인쇄의 AI

특수 그래픽 분야에서 AI의 혁신적인 잠재력을 설명하기 위해 와이드 포맷 인쇄에 대한 사례 연구를 고려해 보십시오. 대형 인쇄 전문 회사는 AI를 사용하여 고객 데이터를 분석하고 즉각적으로 드러나지 않는 패턴을 식별했습니다.

과거 판매 데이터에 AI 알고리즘을 적용함으로써 회사는 특정 고객 세그먼트가 다른 고객 세그먼트보다 유지율과 평생 가치가 더 높다는 사실을 발견했습니다. 또한 그들은 특정 시장이나 틈새 영역이 시간이 지남에 따라 수익성이 비정상적으로 높고 고객 유지율이 높다는 사실도 발견했습니다. 이 정보를 통해 회사는 이러한 고가치 부문에 마케팅 노력을 집중할 수 있었고, 그 결과 고객 충성도가 향상되고, 고객 확보 비용이 낮아지고, 해당 고객 및 시장 부문에서 수익이 높아졌습니다.

또한 회사는 AI를 사용하여 생산 프로세스를 최적화했습니다. 특정 AI 모델을 사용하여 생산 데이터를 분석하면 인쇄 작업 흐름의 비효율성과 제약을 식별하고 낭비를 줄이고 생산성을 높이는 개선 사항을 제안했습니다. 그 결과 회사는 비용을 절감하고 전반적인 운영 효율성을 향상시킬 수 있었습니다.

마지막으로 회사는 예측 분석을 사용하여 고객 동향과 매출을 예측했습니다. AI는 과거 데이터를 분석하고 숨겨진 패턴을 식별함으로써 미래 수요에 대한 정확한 예측을 제공함으로써 회사가 생산 및 재고 관리를 보다 효과적으로 계획할 수 있도록 했습니다. 이러한 적극적인 접근 방식을 통해 회사는 경쟁에서 앞서고 지속 가능한 성장을 이룰 수 있었습니다.

결론

특수 그래픽에 AI를 사용하는 것은 제너레이티브 디자인과 자동화 그 이상입니다. AI를 활용해 기존 데이터를 분석하면 숨겨진 패턴을 찾아낼 수 있습니다. 이러한 공개된 패턴을 통해 기업은 시장 상황, 고객 행동 및 운영 효율성을 더 깊이 이해할 수 있습니다.

이러한 통찰력은 공개되지 않은 경쟁 우위를 드러내고 기업이 높은 수준의 확신을 갖고 데이터 기반 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 업계가 계속 발전함에 따라 AI의 통합은 의심할 여지 없이 특수 그래픽 분야의 혁신과 성장을 주도하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.

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