Korzyści z zastosowania sztucznej inteligencji w druku specjalnym

Mark Coudray opowiada o tym, jak sztuczna inteligencja zaczyna mieć decydujący wpływ na grafikę specjalistyczną, szczególnie w zakresie sitodruku i druku wielkoformatowego.

Sztuczna inteligencja (AI) stała się modnym hasłem w różnych branżach, a jej zastosowania wykraczają daleko poza sferę projektowania i automatyzacji. Szczególnym sektorem, w którym sztuczna inteligencja zaczyna wywierać znaczący wpływ, jest grafika specjalistyczna, w szczególności sitodruk i druk wielkoformatowy.

Chociaż wykorzystanie generatywnej sztucznej inteligencji do tworzenia projektów i automatyzacji procesów jest już popularne, istnieje głębszy, bardziej transformacyjny potencjał w wykorzystaniu sztucznej inteligencji do odkrywania ukrytych wzorców w istniejących danych. Może to zapewnić nieujawnioną przewagę konkurencyjną, podobną do znalezienia zakamuflowanego myśliwego w krzakach obecnych warunków rynkowych.

Obecny krajobraz grafiki specjalistycznej

Sitodruk i druk wielkoformatowy są integralną częścią wielu branż, w tym reklamy, mody i produkcji. Tradycyjnie sektory te w dużym stopniu opierały się na procesach ręcznych i ludzkiej intuicji. Integracja technologii cyfrowych otworzyła nowe możliwości w zakresie wydajności i innowacji. Pomimo tych postępów w zakresie obrazowania technicznego większość firm nie wykorzystuje jeszcze potencjału sztucznej inteligencji w analizowaniu i interpretowaniu złożonych zbiorów danych, które mogą prowadzić do praktycznych spostrzeżeń.

Poza generatywną sztuczną inteligencją: siła analizy danych

Generatywna sztuczna inteligencja, która polega na tworzeniu nowych treści w oparciu o istniejące dane, ma swoje zalety. Prawdziwy potencjał sztucznej inteligencji w grafice specjalistycznej polega na jej zdolności do wyszukiwania wzorców i danych. Prawdziwą wartością jest odkrycie ukrytych wzorców w analizowanych danych. Można to uznać za odkrycie drugiego, trzeciego i czwartego rzędu. Wzorce te mogą ujawnić krytyczny wgląd w warunki rynkowe, zachowania klientów i efektywność operacyjną, które prawie nigdy nie są widoczne gołym okiem i przypadkowemu obserwatorowi.

Rozważmy na przykład las danych opisujących aktywność klientów jako gęsty gąszcz zarośli. W tym gąszczu ukryte są wzorce reprezentujące nieujawnione przewagi konkurencyjne. Wzorce te mogą obejmować aktywność sprzedażową klientów (od niedawna, częstotliwość i wartość), utrzymanie klienta, wskaźniki rezygnacji, wskaźniki wzrostu i długoterminową wartość klienta w czasie.

Dzięki zastosowaniu odpowiedniej sztucznej inteligencji firmy mogą odkrywać te wzorce z dużą dokładnością i wykorzystywać analizy predykcyjne do prognozowania przyszłych zmian z poziomem ufności od 95% do 99% i bardzo niskim marginesem błędu. Przekłada się to na wysoki stopień dokładności.

Identyfikacja ukrytych wzorców w danych klientów

Jedną z najważniejszych zalet stosowania sztucznej inteligencji w grafice specjalistycznej jest jej zdolność do analizowania danych klientów w celu identyfikacji trendów i wzorców, które nie są od razu widoczne. Na przykład aktywność sprzedażowa klientów na przestrzeni lat może początkowo wydawać się przypadkowymi wahaniami. Jednak stosując algorytmy sztucznej inteligencji, firmy mogą odkryć wzorce wskazujące wskaźniki utrzymania klientów, wskaźniki rezygnacji lub utraty klientów oraz wskaźniki wzrostu.

Można go również stosować z dużą dokładnością do przewidywania spadku i wzrostu sprzedaży klientów z roku na rok. Bardzo trudno to rozpoznać, jeśli nie porówna się zachowań wielu klientów na przestrzeni czasu.

Utrzymanie i rezygnacja klientów: sztuczna inteligencja może analizować historyczne dane dotyczące sprzedaży, aby określić, którzy klienci prawdopodobnie pozostaną lojalni, a którym grozi ryzyko odejścia. Rozumiejąc te wzorce, firmy mogą wdrożyć ukierunkowane strategie utrzymania, aby zmniejszyć odpływ klientów i poprawić lojalność klientów.

Wzrost liczby klientów z roku na rok: sztuczna inteligencja może pomóc firmom śledzić trendy wzrostu klientów z roku na rok, identyfikując, które segmenty rosną, a które maleją. Informacje te mogą poprowadzić strategie marketingowe i sprzedażowe tak, aby skupiały się na obszarach o wysokim wzroście. Ma to dramatyczny wpływ na rentowność i koszt pozyskania klienta (CAC).

Życiowa wartość klienta (LCV): sztuczna inteligencja może obliczyć długoterminową wartość klientów w czasie, zapewniając wgląd w długoterminową rentowność różnych segmentów klientów. Informacje te można wykorzystać do dostosowania działań marketingowych i ofert produktów w celu maksymalizacji LCV.

Wnioski uzyskane z tej analizy są bardzo pomocne w określeniu, jak zmienia się wzrost wartości klienta w ciągu całego życia w zależności od roku. Nie jest to równomierny wzrost i w niektórych latach występują wysoce przewidywalne straty zerowe lub wartościowe.

Zwiększanie efektywności operacyjnej

Oprócz analizy danych klientów sztuczną inteligencję można również wykorzystać do zwiększenia wydajności operacyjnej. Analizując dane produkcyjne, sztuczna inteligencja może zidentyfikować nieefektywności i zasugerować ulepszenia, które mogą prowadzić do oszczędności kosztów i zwiększenia produktywności.

Konserwacja predykcyjna : sztuczna inteligencja może monitorować wydajność sprzętu i przewidywać, kiedy konieczna będzie konserwacja, redukując przestoje i zapobiegając kosztownym awariom.

Optymalizacja łańcucha dostaw : sztuczna inteligencja może analizować dane dotyczące łańcucha dostaw, aby zidentyfikować wąskie gardła i zoptymalizować zarządzanie zapasami, zapewniając dostępność materiałów w razie potrzeby bez nadmiernych zapasów.

Optymalizacja procesów: sztuczna inteligencja może analizować procesy produkcyjne i projekt przepływu pracy, aby zidentyfikować obszary, w których można poprawić wydajność. Przykłady obejmują redukcję odpadów, optymalizację prędkości drukowania, identyfikację powiązanych stawek i ograniczenia ścieżki krytycznej.

Przewaga konkurencyjna dzięki analizie predykcyjnej

Jednym z najpotężniejszych zastosowań sztucznej inteligencji w grafice specjalistycznej jest jej zdolność do wykorzystywania analiz predykcyjnych do prognozowania przyszłych trendów z dużą pewnością. Analizując dane historyczne i porównawcze oraz identyfikując ukryte wzorce, sztuczna inteligencja może dokonywać dokładnych prognoz dotyczących przyszłych możliwości rynkowych, możliwości dla klientów i wyników operacyjnych.

Trendy rynkowe: sztuczna inteligencja może analizować dane rynkowe w celu modelowania i przewidywania przyszłych trendów, pomagając firmom wyprzedzać konkurencję poprzez przewidywanie zmian w popycie i odpowiednie dostosowywanie swoich strategii.

Popyt na sprzedaż: sztuczna inteligencja może wykorzystywać historyczne dane dotyczące sprzedaży do przewidywania przyszłej sprzedaży, pomagając firmom skuteczniej planować produkcję i zarządzanie zapasami. W przypadku dużych programów użyj praktyki projektowania eksperymentu (DOE), aby przetestować popyt rynkowy. Ostateczne ilości produkcyjne są skalowane w oparciu o pewność i margines błędu próbki testowej. Podejście to ma na celu maksymalizację potencjału w oparciu o faktycznie wykazany popyt rynkowy.

Zarządzanie ryzykiem: sztuczna inteligencja może analizować różne czynniki ryzyka, takie jak wskaźniki ekonomiczne i trendy rynkowe, aby przewidzieć ograniczenie potencjalnego ryzyka i pomóc firmom opracować strategie je łagodzące. Stosowanie obliczeń zaufania i marginesu błędu zmniejsza ryzyko i maksymalizuje zwrot dla użytkownika końcowego.

Studium przypadku: sztuczna inteligencja w druku wielkoformatowym

Aby zilustrować transformacyjny potencjał sztucznej inteligencji w grafice specjalistycznej, rozważ studium przypadku dotyczące druku wielkoformatowego. Firma specjalizująca się w druku wielkoformatowym wykorzystała sztuczną inteligencję do analizy danych swoich klientów i zidentyfikowania wzorców, które nie były od razu widoczne.

Stosując algorytmy sztucznej inteligencji do historycznych danych dotyczących sprzedaży, firma odkryła, że niektóre segmenty klientów charakteryzują się wyższymi wskaźnikami utrzymania klientów i wyższą wartością długoterminową niż inne. Odkryli także, że pewne obszary rynku lub niszy charakteryzują się na przestrzeni czasu niezwykle wysoką rentownością i utrzymaniem klientów. Informacje te pozwoliły firmie skoncentrować wysiłki marketingowe na segmentach o wysokiej wartości, co przełożyło się na większą lojalność klientów, niższe koszty pozyskania klientów i wyższe przychody od tych klientów i segmentów rynku.

Ponadto firma wykorzystała sztuczną inteligencję do optymalizacji procesów produkcyjnych. Analiza danych produkcyjnych za pomocą konkretnego modelu sztucznej inteligencji pozwoliła zidentyfikować nieefektywności i ograniczenia w przepływie pracy drukowania oraz zasugerować ulepszenia, które ograniczyły ilość odpadów i zwiększyły produktywność. Dzięki temu firmie udało się obniżyć koszty i poprawić ogólną efektywność operacyjną.

Wreszcie firma wykorzystała analitykę predykcyjną do prognozowania trendów klientów i sprzedaży. Analizując dane historyczne i identyfikując ukryte wzorce, sztuczna inteligencja zapewniła dokładne przewidywania dotyczące przyszłego popytu, umożliwiając firmie skuteczniejsze planowanie produkcji i zarządzanie zapasami. To proaktywne podejście pozwoliło firmie wyprzedzić konkurencję i osiągnąć zrównoważony rozwój.

Wniosek

Zastosowanie sztucznej inteligencji w grafice specjalistycznej wykracza poza projektowanie generatywne i automatyzację. Wykorzystanie sztucznej inteligencji do analizy istniejących danych odkryje ukryte wzorce. Dzięki tym ujawnionym wzorcom firmy mogą lepiej zrozumieć warunki rynkowe, zachowania klientów i efektywność operacyjną.

Spostrzeżenia te ujawniają nieujawnioną przewagę konkurencyjną i umożliwiają przedsiębiorstwom podejmowanie decyzji w oparciu o dane z dużą pewnością. W miarę ciągłego rozwoju branży integracja sztucznej inteligencji niewątpliwie odegra kluczową rolę w napędzaniu innowacji i rozwoju grafiki specjalistycznej.

Aby odkryć najnowsze treści obejmujące szeroki zakres sektorów, w tym sztuczną inteligencję , sitodruk i automatyzację, zapisz się na bezpłatny comiesięczny biuletyn FESPA FESPA World dostępny w języku angielskim, hiszpańskim i niemieckim.