Как оптимизировать наложение с помощью автоматизированной технологии

Мы поговорили с Tilia Labs о том, как искусственный интеллект может обеспечить наиболее рентабельное наложение за счет сокращения участия человека.

Как Phoenix может помочь типографиям оптимизировать спуск полос?

Оптимизация материалов и времени имеет решающее значение для полиграфической отрасли. Будь то этикетки и упаковка, коммерческие или широкоформатные, цены на материалы выросли, и мы наблюдаем нехватку квалифицированной рабочей силы. Tilia Phoenix обеспечивает быстрый и последовательный способ создания сотен макетов за считанные минуты, предоставляя ключевые данные о цене, времени, отходах и многом другом.

Тилия Феникс моделирует ваш производственный цех. Поскольку система понимает ваше оборудование для печати и отделки, материалы и процессы, она снижает потребность в принятии решений человеком. Система выполняет тяжелую работу, чтобы определить наилучший способ выполнения определенной работы на основе ключевых сведений о клиенте и даты отгрузки.

Объединение заданий может быть затруднено из-за увеличения складских единиц (SKU) и более быстрого выполнения запросов. Система разумно группирует задания для оптимизации материала и сокращения времени печати и отделки.

Каковы некоторые примечательные особенности Phoenix AI?

Tilia Phoenix теперь имеет расширенный модуль сценариев, который расширяет функциональность с помощью JavaScript. Клиенты хотели иметь способ настроить создание макета на основе собственных процессов допечатной подготовки. Использование готовых сценариев или создание собственных сценариев позволяет Tilia Phoenix автоматизировать маркировку, действия, расчеты и многое другое, чтобы сократить повторяющиеся ручные задачи.

Возможность интеллектуального добавления выпуска за обрез на основе траектории прямоугольного вырезания или траектории вырезания контурной формы также является очень интересной функцией Phoenix. Устраняя необходимость вручную расширять или клонировать пиксели, Phoenix может интеллектуально понять иллюстрацию, чтобы расширить графику за пределы контура вырезания без необходимости вручную редактировать файл.

Наш новый модуль планирования гофрокартона, первый в отрасли, позволяет проводить расширенную оптимизацию рулонов при печати на верхнем листе и в процессах гофрирования. Планирование выполняется путем моделирования устройств и процессов гофрирования с возможностью указания количества ножей для нарезки и нарезки.

Как ИИ выводит наложение на новый уровень?

Наложение AI обеспечивает согласованность и скорость. Имитируя производственный цех, пользователи всех уровней квалификации могут вносить файлы и позволять системе выполнять тяжелую работу по планированию работы и предоставлению данных для помощи в принятии решений.

Как на самом деле работает ИИ?

Наш алгоритм искусственного интеллекта минимизирует затраты, необходимые для выполнения задания. Понимая производственные затраты и стоимость запасов, необходимых для производства набора заказов, Phoenix может использовать современную технологию искусственного интеллекта, чтобы помочь перебрать миллионы различных вариантов, чтобы получить наиболее экономически эффективное наложение с минимальным вмешательством человека или без него. .

В каких секторах внедрение ИИ особенно полезно?

Tilia Phoenix была разработана как универсальное решение, которое переработчик может использовать в своем цехе. У нас есть специальные инструменты и функции, предназначенные для таких отраслей, как этикетки и картонная упаковка, коммерческая печать, широкоформатная печать и гофрокартон.

Как различные варианты наложения сочетаются с процессами резки и отделки?

Опять же, сводя к минимуму стоимость работы, Phoenix заботится не только о максимальном выходе материала, но и о последующих этапах отделки. Например, алгоритм определяет количество оборотов листа при резке на гильотинном режущем устройстве и оценивает соотношение затрат и выгод от добавления дополнительного оборота листа по сравнению с потерями на листе.

Как клиенты улучшили свои процессы с помощью этой технологии?

Наши клиенты в среднем изготавливают макеты в три раза быстрее и используют на 15% меньше материала и времени, затрачиваемого на печать.

Как можно усовершенствовать этот метод наложения в будущем?

Продолжая моделировать и понимать затраты на дополнительные этапы окончательной обработки, необходимые для создания виджета, мы сделаем нашу технологию искусственного интеллекта еще умнее. Это становится более очевидным при попытке смоделировать цифровое послепечатное оборудование, которое не работает со скоростью «X» листов в час. Подумайте об устройстве для лазерной резки: как узнать, сколько времени потребуется, чтобы разрезать один лист по сравнению с другим? Это будущее нашей технологии, и мы делаем ставку на то, что это станет более серьезной проблемой в отрасли.