Hur AI kan gynna din datainsamling

Skrivare samlar in data om allt från kostnader till kunder och lager. Men hur kan AI hjälpa dig att få ut det mesta av det?

Att ta till sig ny teknik är avgörande för många tryckeriföretag som riskerar att löpa chansen att bli lämnade om de inte gör det. Dagens mest omtalade teknik, AI, erbjuder många möjligheter till innovation, effektivitet och att göra saker annorlunda. Från personliga produkter i web-to-print-satsningar till massanpassning och virtuell passning i klädindustrin, AI-drivna lösningar har potential att revolutionera traditionella processer.

Men "du får bara ut det du stoppar i dig" med AI, så du måste träna det genom att använda dina datauppsättningar för att få ut det mesta av dessa möjligheter. Men vilka är dessa möjligheter? Genom att utnyttja din data med AI kan du låsa upp insikter, effektivisera verksamheten och förbättra kundupplevelsen. Oavsett om du optimerar marknadsföringsstrategier, förutsäger försäljningstrender eller möjliggör sömlösa virtuella försök, är de potentiella tillämpningarna av AI enorma.

Även om du kan generera mycket med AI – som miljontals människor, har du förmodligen testat att använda ChatGPT – det fungerar mycket bättre med tydligt definierade indata och en mängd relevant information. Ge det något att arbeta med och det kan verkligen förändras på många sätt. Till exempel, om plaggtryckare vill minska kostnaderna för returer, förfinas virtuella provrum hela tiden – Google lanserade nyligen en virtuell prova på kläder som visar hur kläder ser ut på ett brett spektrum av kroppstyper, med alla- viktiga tygdetaljer som veck och veck fångas.

Hur kan AI hjälpa dig att få ut det mesta av din data?

AI-verktyg har olika applikationer som kan utnyttja din data på sätt som är användbara, tids- och pengarsparande. Här är några exempel på vad du kan göra med din data.

Förbättra utskriftskvaliteten: Genom att studera tidigare jobb kan AI bestämma de bästa inställningarna för nya utskriftsjobb, och se till att de håller jämn kvalitet. Det betyder nöjdare kunder som hela tiden kommer tillbaka.

Utrustningsunderhåll: Genom att hålla ett öga på maskindata och studera tidigare underhållsregister kan AI förutsäga när något kan gå fel eller uppmana dig att utföra proaktivt underhåll innan ett större problem. Detta resulterar i mindre stillestånd och lägre reparationskostnader. Vi skrev om Dursts prediktiva underhållsmodell här.

Minska kostnader: AI kan avgöra hur mycket material du använder, energikostnader och personalkostnader. Genom att upptäcka områden där du kan spara eller skala ner kan AI hjälpa till med effektivitet, minska på avfallet och, idealiskt, minska utgifterna och därmed öka vinsten.

Kundservice: Genom att titta på vad kunder gillar, vad de har beställt tidigare och deras köpbeteende kan AI hjälpa dig att erbjuda dem personlig service. Det kan innebära specialerbjudanden eller förslag på utskrifter som de kanske gillar. Riktad marknadsföring görs enklare med segmentering, medan chatbots som alltid är på innebär att du kan arbeta 24/7 i alla tidszoner.

Lagerhantering: Att hantera lager är ett annat område där AI kan hjälpa ditt företag. Genom att studera tidigare jobb och förutsäga framtida användning kan AI förutsäga vilket material du kommer att behöva och när. Detta kan hjälpa till med beställning, men också med att säkerställa att du inte har för mycket lager.

Hur man kommer igång med att träna AI på datamängder

Att be AI att hantera ditt lager, till exempel, fungerar bara om du berättar vilket lager du har för närvarande och hur mycket du historiskt har använt på olika utskriftsjobb. Även om det är en otvivelaktig tidsbesparing, kan du inte förvänta dig att AI ska dra siffror ur luften. Du vill också använda rätt programvara för rätt jobb. Det finns ett ständigt växande utbud av specialiserade AI-verktyg som täcker allt från videoproduktion till projekthantering, bildgenerering till print-on-demand. Så här ger du din valda AI-plattform korrekt, relevant data så att du kan uppnå bästa resultat.

Var exakt: Oavsett vilken AI-plattform du väljer måste du ge den tydliga mål. Om du till exempel vill använda AI för att ta hand om dina behov av utrustningsunderhåll eller hantera lager, måste du definiera exakt vad den kan göra för dig.

Lägg till data: Du kanske har mer data än du kan hantera. AI kan verkligen hjälpa i det här fallet. Oavsett om det är tidigare utskriftsjobb, fakturor, en lagerdatabas, inställningar för tryckmaskiner, kundinformation eller annat som är relevant för dig som tryckeri, ju mer relevant och användbar data, desto bättre. Även om AI till synes kan göra underverk, måste du eller en i ditt team tänka på vilken data du vill att AI ska bearbeta åt dig.

Välj din modell: Det kan bli tekniskt här, men många av de bästa AI-lösningarna kommer att leda dig igenom mycket av det här – eller göra mycket av det "under motorhuven". Om din valda AI är tydlig med vad du behöver mata in för att få ut det bästa resultatet av det, okej. Andra alternativ kan kräva att du väljer den AI-modell som bäst passar dina data och uppgiften. Detta kan inkludera maskininlärningsalgoritmer eller djupinlärningsmodeller. Vissa modeller fungerar bra för vissa uppgifter – till exempel kanske du vill använda klustring för att samla in data i grupper baserat på kriterier som du ställer in.

Träna och testa din AI: Det finns olika sätt att träna och testa din AI-hjälpare, beroende på vad det är du arbetar med. I stort sett måste du dock ladda den med data och sedan utföra validering. Detta är i grunden ett sätt att se hur väl din AI-modell hanterar data som den inte har sett tidigare, för ibland kan de fungera fantastiskt på gammal data som den är bekant med, men inte ny data. Det är viktigt att finjustera den så att den kan hantera båda med lika stor noggrannhet. Den största skillnaden du kan göra här är att se till att din data är av hög kvalitet och korrekt taggad. När du har utvärderat prestandan för din AI-modell är du redo att få den att fungera för dig. Om något av detta verkar vara något du helt enkelt inte kan göra, oroa dig inte. Det finns ett ökande antal experter inom maskininlärning och AI-data som du kan anställa eller samarbeta med. Outsourcing av datahantering är också ett alternativ om fördelarna blir tillräckligt stora.

Implementering och datauppdateringar : Det manuella arbete du måste utföra för att säkerställa att AI:n är användbar för dig kan verka utmanande, men mycket av det är frontladdat, och när du väl har distribuerat AI:n behöver den bara integreras i vad du gör. Efter det måste du övervaka det, lägga till ny data där det är relevant och njuta av frukterna av vad det kan göra.

Som du kan se är det ingen mening med att använda AI i tryck om du inte har ett tydligt mål i åtanke. När du väl vet vilka fördelar du kan dra nytta av AI, och hur det kan förändra hur du arbetar, bör det vägleda dig om hur du närmar dig att träna den på dina datauppsättningar. Hjälp finns tillgänglig från AI-experter, men det finns också ett ständigt växande antal intuitiva AI-modeller som du kan prova gratis.