立即註冊:2024 年 11 月 20 日在科隆舉行的數位印刷峰會

Redaktion
2024-10-24
立即註冊:2024 年 11 月 20 日在科隆舉行的數位印刷峰會

流程數位化和數位印刷是 Drupa 年期間印刷行業的熱門話題之一。這兩個領域將成為 11 月 20 日在科隆舉行的 2024 年數位印刷峰會的重點。為期一天的大會將就如何最大限度地提高印刷廠的企業成功提供寶貴的見解。有趣的計劃和令人興奮的聚會機會同樣適合出版物印刷、包裝印刷、LFP 和工業印刷領域的印刷服務提供者、加工商和加工商。計劃亮點是什麼?

以下專案和活動是 2024 年數位印刷峰會的重點:

  • 誰在哪裡投資?所有參與者都將收到關於「德國印刷廠在商業、包裝和標籤印刷方面採取哪些數字化戰略」和「印刷廠計劃在哪些領域投資」等問題的獨家調查結果。
  • 展望未來幾年:數位印刷最有趣和最有前途的印刷市場是什麼?包裝印刷、標籤印刷和出版物印刷有什麼區別?
  • Gieselmann Medienhaus GmbH 總經理 Martina Brakemeier 將在她的主題演講中討論“印刷行業的 AI”這一主題。ChatGPT 推出兩年後,她提供了一份實踐經驗報告,介紹了她如何使用 AI 來支援她的管理活動。
  • 通過數位印刷賺錢:「在戰略制定和重組之間 – 想要在數位印刷方面取得成功的印刷公司必須如何定位自己?“– 印刷行業的兩位著名管理顧問提供了這個問題的答案。
  • 流程的數位化起著重要作用,尤其是在包裝生產中。在 DIGITAL PRINTING SUMMIT 上,您將瞭解代理商和媒體服務提供者對當今包裝印刷商和包裝生產的期望。
  • 圖文並茂的演示文稿將介紹數位印刷店的最佳實踐:演講者將向所有峰會參觀者展示不尋常的工作流程和出色的印刷產品。
  • 與來自供應商行業(HP、IGEPA 和 Obility)的專家進行小組討論,探討數位化在印刷行業已經走了多遠的問題。未來幾年將如何發展?印刷廠必須準備什麼?
  • 電子商務的成功“:數位印刷中基於 Internet 的商業模式
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Drupa 2024展上,Fiery 將在 8B 展廳展示人工智慧(AI) 的三項新開發成果,以及最新的DFE 和工作流程軟體適用於數位。 造訪  Fiery InkWise 是一款基於人工智慧的墨水庫存管理 。美國數位列印伺服器和工作流程解決方案供應商介紹說,該工具不僅可以預測應訂購墨水的時間和數量,還可以確保最佳的墨水利用率。 該出版商還將展示  一款新的基於人工智慧的工單建立工具  ,該工具可以分析作業並自動準備工單,涵蓋媒體選擇、印前流程、印後加工等。 展位參觀者還可以搶先預覽  Fiery JobFlow Pro 工作流程的下一版本 ,這是一種基於雲端的解決方案,透過人工智慧提高影像解析度、簡化印前報告並實現輕鬆列印,自動執行作業準備步驟通過掃描條碼或使用手機的語音指令。 「我們不斷探索人工智慧技術如何使Fiery 工作流程變得像與虛擬助理互動一樣簡單。在德魯巴展會上,我們很高興能夠展示人工智慧根據文件內容定義列印設定並在創建票據之前建議作業的能力。  Fiery 執行長 Toby Weiss 說。 也將示範端到端的包裝和標籤工作流程,從使用 Esko 軟體的印前到 Fiery Impress DFE,並將與生產各種客製化數位印刷產品的 RIPFactoryDigital一起展示DTF
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提高對特種印刷品的認識
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提高對特種印刷品的認識

本文探討如何讓人們更認識特種印刷的優點,摘要如下: 有很多方法可以透過數位傳播實現客製化。為了滿足印刷的相同要求,特效更有可能吸引並維持顧客的注意力。 Keypoint Intelligence 的研究表明,絕大多數 (95%) 受調查的印刷品買家對特種印刷品感興趣。 為了讓您的潛在客戶和客戶對強大的印刷解決方案感興趣,您必須先幫助他們了解現有和特殊印刷品間,在傳播實務間的成效差異性。 介紹 Keypoint Intelligence 的研究表明,絕大多數 (95%) 受調查的印刷品買家,是對特種印刷品感興趣。從廣義上講,特種印刷包括增強印刷價值的技術,定製或個性化、快速響應(QR)碼、擴增實境(AR)或近場通訊(NFC)標籤的使用。其他技術包括獨特的設計、螢光、特定區域的白色/透明/金屬色調以強調、非傳統的紙張尺寸以及引人注目的整理或折疊。隨著行銷人員、印刷品買家和客戶高度重視提升客戶溝通,特種印刷品正在興起。 持續的技術進步正催生了新一代的印刷產品,它們比以往任何時候都更具互動性和吸引力,但您的客戶有多少會思考,印刷技術世界中的新技術?他們可能不會定期在GooGle上搜尋“印刷技術的進步”,且平常也不可能關注到,互動、個人化印刷的可能性及其對讀者的影響。一些客戶可能認識到當今的印刷服務商(PSP),可以創造特殊的印刷產品,但他們還是認為特種印刷品太昂貴,不適合他們。 即使 PSP 宣布他們已經獲得了新設備或技術,他們的潛在客戶和客戶也很少考慮,該投資對他們的印刷需求可能意味著什麼。公平地說,當您不知道該問什麼或為什麼應該關心時,真的很難詢問技術改進及其影響。要讓更多人認識到特種印刷的優點,首先要進行一系列的教育。 機會領域 為了更了解當今列印技術的進步如何影響企業,請考慮Keypoint Intelligence 最新印刷應用預測中的資料。如圖1所示,我們可以預期許多歸類為促銷印刷品的數位印刷文件的前景樂觀。以2022至2027年的調查資料顯示,小冊子年均增長率(CAGR)為10.2%、目錄為20.0%、直郵為14.4%和插頁/優惠券為11.4%,海報及標示牌等約-0.3%。 圖 1:數位印刷應用市場概述—促銷印刷品 資料來源:美國數位印刷生產應用預測;關鍵點情報2023 印刷業的出版部門也出現了額外的成長。對於書籍和雜誌來說尤其如此,因為數位印刷非常適合這些應用(如圖2),以2022至2027年的調查報告分析,其中書籍年均增長率(CAGR)為13.6%,字典約-24.1%,卡片約0.5%,雜誌約17.5%,手冊約3.3%,報紙約8.4%。 圖 2:數位印刷應用市場概述–出版 資料來源:美國數位印刷生產應用預測;關鍵點情報2023 預計這一數量的很大一部分將來自數位印刷機,這是有充分理由的。印刷買家一直要求在創紀錄的時間內,交付越來越短的印數,這已不是什麼秘密,這滿足了數位價值主張。此外,客戶行為的變化,使得傳統印刷方法難以跟上品牌客戶希望,與好的溝通方式。集體研究證實,現今的消費者希望被視為個體。有很多方法可以透過數位傳播,來實現這種程度的客製化。但為了滿足印刷的這項要求,特效更有可能吸引並維持當今客戶的注意,而最新的印刷技術也可以提供客戶體驗,但線上或數位訊息是無法實現的。所有這些都指向特殊印刷。 傳播價值:教育是關鍵! 儘管一些特種印刷應用可以在傳統印刷機上生產,但它們需要較長的運行和交貨時間。過去幾十年來,數位印刷技術發展迅速,徹底改變了業務開展方式。儘管如此,許多公司仍在使用過時的印刷方法,無法利用這些新功能。如果您的客戶不要求更具吸引力的印刷產品,可能是因為他們根本不知道,現在有哪些產品以及為什麼這些產品對他們很重要。 為了讓您的潛在客戶考慮強大的印刷解決方案,您必須先幫助他們了解,現狀和更好的印刷傳播實務間的業務成果差異。這樣可以更輕鬆地將成本放在一邊,並將對話轉移到業務目標,以及印刷對這些目標的影響。 並非每個潛在客戶都適合特種印刷產品。認識到這一價值組成的相似之處,包括專注於客戶體驗的內容、希望在競爭對手中提升品牌的做法,以及同時從事印刷和數位或全通路溝通的方式。 為了實現照常處理訂單業務,和幫助客戶為其印刷品增加價值之間的飛躍,對話必須圍繞業務需求而不是採購成本。使用正確的語言可以打開討論的大門,從而促進商業投資。 要真正體現特種印刷的價值,您的客戶必須能夠看到它。當客戶體驗印刷品樣本的「之前和之後」時,他們更容易理解它如何滿足他們的業務需求。印刷樣本和範例令人難以抗拒。當結合一個關於他們所看到的內容的重要性,是如何引人入勝的故事時,您可以在接近在他們自己的環境中,以可視化類似的應用方式來吸引客戶。建立您的專業印刷樣本庫,將使您能夠更輕鬆地與客戶和潛在客戶,分享新的想法和見解。 底線 我們都聽說過客戶永遠是對的,但這句眾所周知的格言多年來引發了許多爭論。大多數人確實同意客戶-無論他們是對還是錯-直接影響商業行為。就印刷而言,這是一個前所未有的機會,可以將品牌所有者與其客戶的優先事項聯繫起來。當您考慮當今特種印刷技術所能提供的所有可能性時,令人興奮的未來無疑就在眼前! 資料來源: Keypoint Intelligence 作為Keypoint Intelligence 業務發展策略諮詢服務的一員,Karen Kimerer 經歷了擴大當前市場機會和確保新業務的諸多挑戰。她開發了一種系統化的方法來抓住這些機會,滿足成為不斷變化的行業領導者的獨特要求。
在印刷業實施人工智慧支援的工作流程優化
科技探索
2024-04-28

在印刷業實施人工智慧支援的工作流程優化

傳統上以手工流程為特徵的印刷業,正在透過人工智慧 (AI) 和機器學習的使用經歷一場革命。這些技術不僅可以實現任務自動化,還可以優化工作流程,從而顯著提高效率和生產力。在本文中,我們將詳細研究印刷業人工智慧實施的各種方法和範例,並分析它們對該行業的影響。 工作流程自動化 提高效率的一個基本步驟是工作流程的自動化。機器學習和電腦視覺等人工智慧技術被用來自動執行重複性任務,例如影像優化、色彩匹配和列印品質問題預測。透過將這些技術整合到生產過程中,印刷廠不僅可以減少員工的工作量,還可以大幅縮短生產時間,最終提高競爭力。 工作流程自動化的一個具體例子是自動色彩校正。傳統上,這是一項耗時且容易出錯的任務,需要人工幹預。透過使用人工智慧,印刷機現在可以自動檢測並糾正顏色偏差,從而實現一致的印刷品質並減少手動幹預的需要。 預測性維護 人工智慧產生重大影響的另一個關鍵領域是印刷機的預測性維護。透過持續監控和分析運行數據,甚至可以在潛在故障發生之前對其進行預測。這使得操作員能夠及時執行預防性維護措施,以最大限度地減少非計劃性停機時間並最大限度地提高生產力。 為了說明這個概念,我們研究了物聯網感測器對印刷機的監控,這些感測器不斷收集運行時間、溫度和振動等數據。然後,人工智慧演算法對這些數據進行分析,以識別潛在的故障並建議維護措施。透過這種方式,印刷廠可以最大限度地減少停機時間並延長機器的使用壽命。 個性化印刷產品 在當今個人化內容和客製化體驗的時代,高效生產個人化印刷產品的能力至關重要。人工智慧演算法分析客戶資料和行為模式,自動建立客製化設計並將其整合到列印過程中。這使得印刷廠能夠更好地調整其產品以滿足客戶的需求並提高其市場相關性。 個性化印刷製作的一個例子是根據客戶行為個人化廣告材料。透過分析人口統計資訊、購買歷史和互動等數據,人工智慧演算法可以自動創建適合客戶個人喜好和興趣的個人化廣告素材。這些個人化的產品更有可能吸引顧客的注意力並引起正面的迴響。 品質控制和錯誤檢測 人工智慧在印刷行業的另一個重要應用是自動化品質控制和錯誤檢測。人工智慧演算法可用於在產品到達客戶之前檢測並修正顏色偏差、像素故障或模糊等錯誤。這不僅保證了質量,還最大限度地減少了浪費,從而顯著節省了成本。 這是透過使用人工智慧演算法來檢測顏色偏差來說明的。透過使用高解析度相機和影像處理技術,印刷機可以即時檢測顏色偏差並自動調整以確保一致的顏色品質。這不僅減少了人工監控的需要,也提高了整個列印過程的效率。 印刷過程的可持續性 在印刷業實施人工智慧驅動的工作流程優化也為減少產業的環境足跡和促進綠色實踐提供了重要機會。 人工智慧可以對永續發展產生直接影響的領域之一是資源消耗的最佳化。透過分析生產數據和參數,人工智慧演算法可以幫助最大限度地減少材料消耗,例如創建優化的列印佈局或減少浪費。此外,這些演算法還可以透過提高機器和設備的運作效率並識別節能潛力來幫助優化能源消耗。 另一個重要面向是促進循環利用和循環經濟。人工智慧可以幫助優化回收流程,例如幫助識別和分類材料或最大化回收機會。此外,人工智慧系統還可以幫助延長產品的生命週期,例如幫助識別可重複使用的材料或優化生產流程以提高產品的保質期。 整體而言,將人工智慧融入印刷流程不僅可以提高效率和生產力,還有助於減少產業對環境的影響,塑造更永續的未來。 結論 人工智慧驅動的工作流程優化的實施標誌著印刷業的轉折點。透過使用機器學習和電腦視覺等人工智慧技術,印刷商不僅可以自動化和優化其工作流程,還可以提高產品品質、提高生產力並促進更環保的做法。 從工作流程自動化和預測性機器維護到個人化印刷生產和自動化品質控制,人工智慧提供了許多機會來改變印刷行業並使其適應未來的挑戰。 但要強調的是,人工智慧在印刷產業的成功運用不僅需要技術創新,還需要對員工進行全面的培訓和教育,以及明確的策略和治理結構。只有透過整體方法,印表機才能充分發揮人工智慧的潛力,並充分發揮這項顛覆性技術的優勢。 總而言之,人工智慧驅動的工作流程優化在印刷產業的實施表明,人工智慧不僅可以提高效率和生產力,還可以創造一個更永續和麵向未來的產業。 是時候抓住人工智慧的機遇,引領印刷產業進入進步和創新的時代了。 內容來源: https://www.drupa.com/  
Tomra 利用人工智慧進行食品級塑膠分選技術
永續發展
2024-03-31

Tomra 利用人工智慧進行食品級塑膠分選技術

Tomra的回收業務部門宣布推出了三款被認為是「突破性」的應用程式,旨在利用深度學習技術將食品級塑膠與PET、PP和HDPE等非食品級塑膠分開。這些應用程式被認為是業界的首次創舉,利用了深度學習技術的最新成果。 這些解決方案得到了Tomra基於深度學習的專有技術「GAINnext」的支持,這些技術增強了其Autosort單元的分類能力,實現了大規模快速高效的差異化。Tomra將傳統的近紅外線、視覺光譜或其他感測器與深度學習技術相結合,開發出了目前市場上最準確的解決方案。 傳統的分類系統一直在努力區分食品級和非食品級塑膠,再加上衛生問題和回收過程中食物垃圾管理的嚴格監管標準,情況變得更加複雜。Tomra聲稱,其GAINnext技術在包裝應用的純度水準超過95%。 此外,Tomra的回收部門還推出了兩種非食品應用,以補充現有的GAINnext生態系統:用於清潔紙流的脫墨紙應用和用於更高純度PET瓶流的PET清潔應用。 Tomra Recycling執行副總裁兼負責人Volker Rehrmann博士表示,「幾十年來,我們一直在使用人工智慧技術來提高分類性能,但這一最新應用標誌著我們又一項行業第一。正如我們所知,人工智慧有能力改變資源回收,而我們最新的深度學習和人工智慧的複雜應用鞏固了我們作為該領域先驅的地位。」 Tomra的深度學習產品經理Indrajeed Prasad補充道:「深度學習技術的使用不僅可以實現手動分類的自動化,還使該行業能夠透過更精細的分類來實現高品質的回收品。由於能夠在幾毫秒內按材料和形狀檢測數千個物體,GAINnext甚至可以解決最複雜的分類任務。」 這些創新獲得了全球產業領導者的廣泛認可,並為回收業帶來了新的可能性。