AI가 데이터 수집에 어떻게 도움이 될 수 있나요?

프린터는 비용부터 고객 및 재고까지 모든 것에 대한 데이터를 수집하고 있습니다. 하지만 AI는 어떻게 이를 최대한 활용하는 데 도움이 될 수 있을까요?

새로운 기술을 받아들이는 것은 많은 인쇄 사업체에 필수적이며, 그렇게 하지 않으면 뒤처질 위험이 있습니다. 오늘날 가장 화제가 되는 기술인 AI는 혁신, 효율성 및 다르게 일하는 데 대한 수많은 기회를 제공합니다. 웹 투 프린트 벤처의 개인화된 제품부터 의류 산업의 대량 맞춤화 및 가상 피팅에 이르기까지 AI 기반 솔루션은 기존 프로세스를 혁신할 잠재력이 있습니다.

하지만 AI를 사용하면 "투자한 만큼만 얻을 수 있습니다". 따라서 이러한 기회를 최대한 활용하려면 데이터 세트를 사용하여 AI를 훈련해야 합니다. 하지만 이러한 기회란 무엇일까요? AI로 데이터를 활용하면 통찰력을 얻고, 운영을 간소화하고, 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다. 마케팅 전략을 최적화하든, 판매 추세를 예측하든, 원활한 가상 체험을 제공하든, AI의 잠재적인 적용 분야는 방대합니다.

AI로 많은 것을 생성할 수 있지만(수백만 명의 사람들처럼, 아마도 ChatGPT를 사용해 보았을 것입니다) 명확하게 정의된 입력과 관련 정보가 많으면 훨씬 더 잘 작동합니다. 작업할 무언가를 제공하면 여러 면에서 진정으로 혁신적일 수 있습니다. 예를 들어, 의류 프린터가 반품 비용을 줄이고자 하는 경우 가상 피팅룸이 항상 개선되고 있습니다. Google은 최근 의류에 대한 가상 시착을 출시했는데, 이는 다양한 신체 유형에 옷이 어떻게 보이는지 보여주고 주름과 접힘과 같은 모든 중요한 원단 세부 사항을 캡처합니다.

AI는 어떻게 데이터를 최대한 활용하는 데 도움을 줄 수 있나요?

AI 도구에는 유용하고, 시간과 비용을 절약할 수 있는 방식으로 데이터를 활용할 수 있는 다양한 애플리케이션이 있습니다. 다음은 데이터로 할 수 있는 일의 몇 가지 예입니다.

인쇄 품질 개선: AI는 과거 작업을 연구하여 새로운 인쇄 작업에 가장 적합한 설정을 결정하여 일관되게 좋은 품질을 유지할 수 있습니다. 이는 계속 돌아오는 더 행복한 고객을 의미합니다.

장비 유지 관리: 기계 데이터를 주시하고 과거 유지 관리 기록을 연구함으로써 AI는 언제 무언가 잘못될지 예측하거나 주요 문제가 발생하기 전에 사전 유지 관리를 수행하도록 할 수 있습니다. 이를 통해 다운타임이 줄어들고 수리 비용이 절감됩니다. Durst의 예측 유지 관리 모델에 대해 여기에서 작성했습니다.

비용 절감: AI는 얼마나 많은 재료를 사용하고 있는지, 에너지 비용과 직원 비용을 파악할 수 있습니다. 절약하거나 축소할 수 있는 영역을 파악함으로써 AI는 효율성을 높이고, 낭비를 줄이고, 이상적으로는 비용을 줄여 수익을 늘리는 데 도움이 될 수 있습니다.

고객 서비스: AI는 고객이 무엇을 좋아하는지, 이전에 무엇을 주문했는지, 구매 행동을 살펴보면서 개인화된 서비스를 제공하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이는 특별 행사나 고객이 좋아할 만한 인쇄물을 제안하는 것을 의미할 수 있습니다. 세분화를 통해 타겟 마케팅이 더 쉬워지고, 항상 켜진 챗봇을 사용하면 모든 시간대에 걸쳐 24시간 연중무휴로 운영할 수 있습니다.

재고 관리: 재고 관리도 AI가 귀사의 비즈니스에 도움이 될 수 있는 또 다른 분야입니다. AI는 과거 작업을 연구하고 미래 사용량을 예측함으로써 어떤 자재가 언제 필요할지 예측할 수 있습니다. 이는 주문에 도움이 될 뿐만 아니라 재고를 너무 많이 보유하지 않도록 하는 데도 도움이 됩니다.

데이터 세트에서 AI 훈련을 시작하는 방법

예를 들어, AI에 재고를 관리해 달라고 요청하는 것은 현재 어떤 재고가 있는지, 그리고 과거에 다양한 인쇄 작업에 얼마나 사용했는지 알려주는 경우에만 효과가 있습니다. 의심할 여지 없이 시간을 절약할 수 있지만 AI가 허공에서 숫자를 끌어낼 것이라고 기대할 수는 없습니다. 또한 적절한 작업에 적절한 소프트웨어를 사용하고 싶을 것입니다. 비디오 제작에서 프로젝트 관리, 이미지 생성에서 주문형 인쇄에 이르기까지 모든 것을 포괄하는 전문 AI 도구의 범위가 계속 증가하고 있습니다. 선택한 AI 플랫폼에 정확하고 관련성 있는 데이터를 제공하여 최상의 결과를 얻는 방법은 다음과 같습니다.

정확하게 말하세요: 어떤 AI 플랫폼을 선택하든 명확한 목표를 제시해야 합니다. 예를 들어, AI를 사용하여 장비 유지 관리 요구 사항을 처리하거나 재고를 관리하려면 AI가 귀하를 위해 무엇을 할 수 있는지 정확히 정의해야 합니다.

데이터 추가: 처리할 수 있는 것보다 더 많은 데이터가 있을 수 있습니다. 이 경우 AI가 정말 도움이 될 수 있습니다. 과거 인쇄 작업, 송장, 재고 데이터베이스, 인쇄 기계 설정, 고객 정보 또는 인쇄 회사로서 귀하에게 관련성이 있는 다른 모든 것이든, 데이터가 더 관련성 있고 사용 가능할수록 더 좋습니다. AI가 놀라운 일을 해낼 수 있는 것처럼 보이지만, 귀하 또는 귀하의 팀 중 한 명이 AI가 귀하를 대신하여 처리하기를 원하는 데이터에 대해 생각해야 합니다.

모델 선택: 여기서는 기술적인 내용이 나올 수 있지만, 최고의 AI 솔루션 중 다수가 이 과정을 안내하거나 '보닛 아래에서' 많은 작업을 수행합니다. 선택한 AI가 최상의 결과를 얻기 위해 입력해야 하는 내용을 명확히 알고 있다면 좋습니다. 다른 옵션에서는 데이터와 해당 작업에 가장 적합한 AI 모델을 선택해야 할 수도 있습니다. 여기에는 머신 러닝 알고리즘이나 딥 러닝 모델이 포함될 수 있습니다. 특정 모델은 특정 작업에 적합합니다. 예를 들어, 클러스터링을 사용하여 설정한 기준에 따라 데이터를 그룹으로 수집할 수 있습니다.

AI 훈련 및 테스트: 작업 대상에 따라 AI 헬퍼를 훈련하고 테스트하는 방법은 다양합니다. 그러나 광범위하게는 데이터를 로드한 다음 검증을 수행해야 합니다. 이는 기본적으로 AI 모델이 이전에 본 적이 없는 데이터를 얼마나 잘 처리하는지 확인하는 방법입니다. 때로는 익숙한 오래된 데이터에서는 훌륭하게 작동하지만 새로운 데이터에서는 그렇지 않을 수 있기 때문입니다. 두 가지를 모두 동일한 정확도로 처리할 수 있도록 미세 조정하는 것이 중요합니다. 여기서 만들 수 있는 주요 차이점은 데이터의 품질이 높고 적절하게 태그가 지정되었는지 확인하는 것입니다. AI 모델의 성능을 평가한 후에는 모델을 작동시킬 준비가 된 것입니다. 이 중 어떤 것이든 할 수 없는 것처럼 보인다면 걱정하지 마십시오. 고용하거나 협업할 수 있는 머신 러닝 및 AI 데이터 전문가가 점점 늘어나고 있습니다. 이점이 충분히 크다면 데이터 처리를 아웃소싱하는 것도 옵션입니다.

배포 및 데이터 업데이트 : AI가 여러분에게 유용하도록 하기 위해 여러분이 해야 하는 수동 노동은 어려울 수 있지만, 대부분은 사전에 로드된 것이고, AI를 배포한 후에는 여러분이 하는 일에 통합하기만 하면 됩니다. 그 후에는 AI를 모니터링하고, 관련 있는 곳에 새로운 데이터를 추가하고, AI가 할 수 있는 일의 성과를 즐겨야 합니다.

보시다시피, 명확한 목표가 없다면 인쇄물에 AI를 사용하는 데는 별 의미가 없습니다. AI에서 어떤 이점을 얻을 수 있는지, 그리고 그것이 어떻게 운영 방식을 바꿀 수 있는지 알게 되면, 데이터 세트에서 AI를 훈련하는 방법에 대한 지침이 될 것입니다. AI 전문가로부터 도움을 받을 수 있지만, 무료로 시도할 수 있는 직관적인 AI 모델도 점점 늘어나고 있습니다.