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隨著人工智慧的大肆宣傳，企業內部領袖俱樂部 (IHALC) 希望深入了解內部創意團隊如何實際使用該技術、他們認為人工智慧帶來的機會以及充分實現該技術面臨的挑戰。所以我們問他們。我們與AdAdobe 合作的AI 調查分析了英國和歐洲、中東和非洲50 多個主要品牌和組織的內部機構領導者的回饋，涉及慈善機構、媒體、快速消費品、金融服務和零售等行業。 人工智慧的潛力不再受到質疑，但這種潛力伴隨著對道德、偏見、版權、智慧財產權及其對創意產業所依賴的攝影師、插畫家、電影製作人和其他專家生活的影響的主要擔憂。作為內部團隊的領導者，根據定義，他們在更大的公司結構中運作，而我們的社區正處於弄清楚如何協商這個新環境的最前沿。絕大多數人認識到 GenAI 帶來的令人興奮的機遇，但他們也認識到自己對團隊、合作夥伴、客戶和利害關係人的責任。 人工智慧和內部機構：測試和學習 雖然對我們的調查做出回應的絕大多數（78%）企業內部（IHA）已經在其營運中使用生成式人工智慧，但現階段這非常符合測試和學習的精神。大多數活動都發生在創意構思中，70% 的受訪者表示他們正在使用 GenAI 工具來快速提出想法、產生多種選項並視覺化不同的路線。 幾乎所有人（93%）都使用人工智慧來創建圖像； 62% 的人將其用於正文，40% 的人將其用於標題。 31% 的 IHA 使用人工智慧來製作配音，這反映了大多數 IHA 所承擔的改編工作量。在IHALC 最近的一次線上會議中，時尚轉售市場 Vinted 告訴我們，它一直在嘗試利用人工智慧在其營運的 21 個國家/地區創建本地語言適應版本。 資料來源：企業內部領袖俱樂部 (IHALC)和 Adob​​e，2024 年內部機構 AI 調查 移動圖像的使用不太常見，只有20% 的人使用它來創建“真人”視頻，11% 的人使用它來製作動畫——我們預計，隨著新工具的推出以及現有系統添加更複雜的移動影像功能，這些價值將會上升。 然而，使用 GenAI 來創建用於外部觀眾現場工作的資產的人相對較少——只有 28%。受訪者告訴我們，一年後這一比例可能會上升到50%，但是，如果以這種方式使用GenAI，IHA 認為讓消費者意識到這一點很重要：當我們要求受訪者告訴我們它有多重要時消費者意識到圖像或影片是使用人工智慧創建的，評分範圍為1 到10，其中60% 的人給出了8 分或更高的分數，28% 的人給出了10 分。 資料來源：企業內部領袖俱樂部 (IHALC)和 Adob​​e，2024 年內部機構 AI 調查 版權和智慧財產權是最大的問題 雖然該技術的存在使品牌能夠使用 GenAI 來創建其活動和內容，但法律和監管問題意味著，實際上，組織對其使用更加謹慎。 我們的調查顯示，58% 的組織制定了人工智慧政策（專門針對 IHA 的人工智慧政策或策略不太普遍，只有 28% 的受訪者表示他們擁有人工智慧政策或策略）。 這些政策通常涵蓋治理、合規性、法律和安全問題，重點是保護組織免受法律訴訟並確保其自己的智慧財產權和資料安全。一些組織報告稱全面禁止使用任何人工智慧工具，而另一些組織則指出，IHA 在部署任何工具之前都需要經過漫長的企業審批流程。 受訪者認為版權侵權和智慧財產權安全是最大的挑戰，但道德問題也在考慮範圍內，領導人對人工智慧系統公平對待藝術家表示擔憂。 創意人士也提到了他們自己對人工智慧對手工藝行業意味著什麼的道德擔憂，過度使用可能會「掏空」創造力，並導致「乏味、華而不實的工作，缺乏意義，因此容易被遺忘」。挑戰將是保持獨特性。 永續性問題也被提出，特別是對於有環境目標的組織。 資料來源：企業內部領袖俱樂部 (IHALC)和 Adob​​e，2024 年內部機構 AI 調查 自動化平凡的事情讓我們自由 儘管 IHA 對人工智慧感到擔憂，但他們普遍對其潛力持樂觀和熱情。這種樂觀態度也體現在他們的團隊中，我們的數據顯示出對人工智慧的廣泛正面態度。 受訪者中最重要的觀點是“人工智慧在創造力方面的作用將主要是作為人類創意團隊的助手”，而不是將人工智慧視為對就業的威脅（只有22% 的人認為人工智慧的引入會導致他們的團隊規模縮小）。這是 GenAI 作為副駕駛而非替代者的願景。 大多數受訪者認為，透過自動化目前佔用大量時間的日常任務，人工智慧將使內部團隊專注於更高價值的工作。正如一位受訪者告訴我們的：「作為一個團隊，我們一直很忙，而且資源總是不足。自動化日常任務對我們來說是一個很好的機會。它將把每個人從繁瑣的工作中解放出來，讓他們能夠專注於更具策略性、高價值的活動，從而推動真正的影響力和創新。這不僅使公司受益，也讓每個人都能充分發揮潛力，找到更有創意的解決方案。 當我們要求受訪者對人工智慧在多個機會中的潛力進行評分時，得分最高的人（即受訪者認為人工智慧將對其工作產生最大積極影響的領域）正在改進簡報、創意概念、自動化平凡的任務（81% 得分為 8 或更高），並且節省時間（74% 得分為 8 或更高）。 在節省成本方面，只有 50% 的受訪者對人工智慧的評分為 8 或更高，受訪者可能會注意到建立人工智慧系統的成本以及其承諾的影響與現實之間的潛在差距。受訪者同樣對人工智慧帶來新的工作風格或流派的潛力不感興趣。超過 50% 的人對此的 AI 評分為 5 或更低。 從遊樂場到生產 我們的調查表明，大多數 IHA 正處於人工智慧從實驗過渡到部署的風口浪尖。但還有一些重大問題需要解決。 各組織對版權和智慧財產權影響持謹慎態度，這是可以理解的。在某些情況下，這導致徹底禁止使用人工智慧系統。其他人則成立了道德委員會，通常由來自法律、人力資源、採購、行銷和 IHA 的代表組成，以確定和審查他們的方法，包括他們將使用哪些工具以及使用哪些工具。 IHA 領導人認為，讓消費者意識到人工智慧已被用來創建活動資產非常重要。然而，這將如何完成尚不清楚。一種途徑是透過 Adob​​e 在 2019 年宣布的內容真實性計劃，其成員包括 BBC、Getty Images、英特爾、微軟和紐約時報。它建議使用基於元資料的線上驗證系統。 「封閉」人工智慧系統的使用增加（我們的調查顯示，目前只有28% 的IHA 正在使用這些系統）似乎很可能會減輕對智慧財產權和版權的一些擔憂。訓練系統並確保這些系統創建的任何內容都不會進入這些工具的公共版本，但這將要求品牌擁有這些資產的使用權以及這些資產的可訪問性。 資料來源：企業內部領袖俱樂部 (IHALC)和 Adob​​e，2024 年內部機構 AI 調查 調查中強烈表明，人們希望人工智慧能夠讓內部團隊“自動化處理日常事務”，這將使他們能夠騰出時間專注於針對業務問題提供更高價值的創意解決方案。雖然大多數人認為這不會導致他們擁有較小的團隊，但全面部署的人工智慧系統的影響，特別是對目前負責較低層工作的角色的影響，可能會讓這種觀點顯得樂觀。 至少，角色可能會發生變化，需要獲得新技能，就像桌面出版影響老式印刷生產時一樣。 IHA 領導者有責任發揮影響力，確保人工智慧帶來更好的工作，而不僅僅是更便宜和更快的工作。但由於後者更容易量化，因此這可能很難維持。 雖然我們調查的重點是 IHA 本身的職權範圍，但我們也意​​識到一些品牌在更廣泛的組織中部署人工智慧並取得了驚人的成果。新產品開發尤其如此，一些品牌進行了測試，要求人工智慧提出品牌延伸，在幾分鐘內獲得從市場分析到命名、再到包裝的詳細結果。上游的行銷部門以及下游的內容製作和交付都會感受到人工智慧的影響。 最後，我們應該記住，與先前的科技革命一樣，人工智慧即將經歷一​​個「磨合」階段，即炒作與現實世界相遇。正如我們的一位受訪者所說：「我希望，借助人工智慧，我們正處於『旋轉標誌著火』的時刻，就像網路還是新事物時那樣。我們玩了很長時間，只是因為我們可以做一些事情，然後它安定下來，我們找到了利用它的力量的最佳方法。我希望人工智慧也會發生同樣的故事。 內容來源： https://www.creativereview.co.uk/  

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

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/  

在今年的drupa 展會上（2024年5月28日至6月7日），德國杜塞道夫展覽公司將首次舉辦drupa影像高峰會，作為「drupa下一代」(drupa next age)系列活動的一部分：來自知名企業的頂級演講者將發表20分鐘的主題演講以及有關成像技術和印刷之間最重要主題的小組討論。這尤其包括人工智慧的使用所帶來的潛力。 在過去的幾十年裡，成像產業取得了長足的進步。向數位攝影和工作流程的轉變，以及現在人工智慧的新的巨大挑戰，正在改變創作者、公司和產業的價值創造。除了諸多挑戰之外，新工具也創造了新的機會和業務領域。 在 drupa 成像高峰會上，主題之一將是成像人工智慧這一大趨勢主題，了解成像人工智慧的現狀和工具，討論新產品創意和增強圖像以獲得更好列印效果的方法。 所有這些演示和許多其他演示將於 5 月 30 日星期四和 5 月 31 日星期五在 7 號展廳的drupa dna舞台上進行。 內容來源： https://www.drupa.com/

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。

圖片來源：Bing 影像建立工具 當生成式 AI 席捲了全球各個產業，動搖了不只是工作流程、更包含了未來人才育成的方式。不過相對於其他探討比較多的熱門案例如軟體業，生成式 AI 在包裝產業又將帶來什麼樣的變革呢？本文小編精選了兩篇探討生成式 AI 與包裝產業的文章，帶各位進行導讀。 文章一：《  AI Print-on-demand（印刷按需）：未來就是現在，謹慎前行 》 文章二：《 印刷行業的 AI 運用：一場從 2023 年到 2032 年的產業革命 》   AI x Print-on-demand：釋放人力，加速生產靈活性 過去的客製化印刷下單模式雖結合了一定程度的自動化和人工作業，但人工參與仍然不可缺少。例如設計提案、將設計文件發送給印刷廠或將產品運送給客戶，種種前置作業依然非常仰賴人工處理。人工雖也能達到協助客戶跳脫標準品獲得高度客製化以展現品牌特色的目標，但可能耗時且勞力密集。   圖片來源： Pexels 透過結合 AI 人工智慧的力量，將可進一步自動化整個接單到生產的過程。從前端分析訂單、生成設計、印刷文件，再到管理生產和履行製造為止，AI 都將在裡面扮演必不可少的角色。有了 AI 的協助，印刷業將可以有效縮短前期磋商的作業時間，使企業能夠更快、更準確地消耗更多訂單，減少手動或重複性高的工作。而與此同時，客戶也能享受到更細緻的服務。 不過「導入 AI」對許多傳統產業來說仍然處在觀望的狀態。主因還是在啟動成本較高，且目前產業中尚未有非常劃時代的成功案例。並且除了軟硬體的投資，如何招募適合的人才也會是傳統產業的一大課題。成本總額如何計算、組織架構如何優化，都是讓許多傳統產業「AI 賦能」路上最大的隱憂。我們也期待在 AI 益加普及之後，能夠有效降低前期導入成本，讓更多產業能夠搭上 AI 賦能的列車。   小結：AI 可以為印刷產業帶來的價值 成本計算 推薦客戶個性化設計 分析客戶並預測銷售目標 取代重複性高的低階工作   AI x Packaging：不只賦能，還有增長 AI 帶來的變革不只在客製化印刷的領域，甚至延伸到包裝。在《 印刷行業的 AI 運用：一場從 2023 年到 2032 年的產業革命 》一文中，作者提及 AI 將重新定義包裝設計、製造、永續性，甚至回收利用的效率。AI 在包裝產業能帶來的價值將不只是賦能或效率改善，甚至能起到讓事業增長的效益。   協助包裝設計創新 圖片來源： pexel   小編認為：包裝是產品的門面，產品有了包裝才成為品牌。因此包裝很大程度左右了產品與消費者建立連結時的印象好壞。品牌在推出新商品時，也會非常著重包裝設計的易用性與新穎性。如今有了 AI，再搭配上大數據分析，品牌將可以很快地掌握到消費者對於包裝喜好的趨勢變遷，並且用 AI 迅速生成符合消費者喜好的包裝，從而加速包裝從 0 到 1 的設計過程。 優化製造過程，提升效率 使用配備鏡頭偵測的 AI 系統能夠快速檢測包裝材料的瑕疵，減少浪費或之後產品召回的風險。隨著環境問題日益受到重視，各國法規也將促使企業尋找環保的包裝解決方案，AI 可以介入評估包裝材料的生態影響，協助企業做出符合法規的採購選項。文中作者提及 Amazon 亞馬遜的例子， Amazon 運用 AI 來改善包裝材料，成功優化包裝重量，最終收穫運輸損壞率顯著減少24%，運輸成本降低5% 的碩果。 推動循環經濟 不只前述 Amazon 的範例，Recycleye 憑藉 AI 驅動的廢物揀選機器人系統，成功獲得 1700 萬美元的A輪投資。該系統的掃描速度是業界標準的兩倍，顯著提高識別準確度。AI驅動的回收系統對於減少廢物和提高永續性至關重要，不只是提升工作效率，其優勢甚至可以上升到促進整個發展、加速革新的程度。   AI 在包裝印刷界的未來發展大有可期 這兩篇文章帶我們看見了 AI 在包裝印刷業界發展的可能性，有別於目前 AI 熱門應用產業多在科技業和服務業，其實人工智慧能影響的產業是更全面性的。雖然我們現在仍然將 AI 的應用聚焦在「提供創意」和「減少重複性工作」這兩大塊，但生成式 AI 還在不斷優化，每一次的新版本優化也都比前一版本更令人驚艷，我們對 AI 在這個產業能賦能的價值，仍然抱持著正面態度。未來我們將持續為讀者們關注 AI 在包裝印刷界的最新應用，以期帶給讀者們更革新的趨勢觀點。   內容來源: https://www.packaging.media/