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  在本系列的前三部分中，我們探討了功能性印刷的基礎、技術與挑戰。現在我們已經完成了全程回顧，看看哪些市場領域增長最快、哪些應用已經商業化成功，以及企業如何從這項技術中受益。從實驗室到大規模生產的道路已經鋪好，現在關鍵在於規模化、合作夥伴關係和新商業模式。 印刷電子：從原型到十億美元產業 其中一個最具動態增長的市場是印刷電子。根據 IDTechEx 的數據，預計到 2033 年，該領域的市場規模將達到 120 億美元，年增長率為 10%。這遠超過許多傳統印刷市場的發展速度，也顯示功能性印刷早已不只是承諾。 以下領域提供了特別強勁的推動力： 汽車與電動出行：印刷傳感器、天線和電池管理系統可實現重量減輕和能源效率提升。 醫療技術：具備整合傳感系統的可穿戴印刷設備可持續監測生命參數。 包裝與消費品：具備印刷 NFC 或 RFID 標籤的智慧包裝提升產品安全性與可追溯性。 能源供應：柔性太陽能電池與印刷儲能解決方案創造移動能源的新方式。 技術推動規模化成功 功能性印刷已克服了許多障礙，但工業化實施仍需針對技術做出明智選擇。正確的印刷技術會影響成本結構、設計自由度與生產量。 噴墨：適合高解析度應用，並可最小化材料使用 網版：適合厚導電結構，堅固且高效 柔版與凹版印刷：適合高產量應用，如電池與太陽能薄膜 同時，導電墨水與柔性基材的進步正在推動商業化。結合可靠的在線檢測系統，正在建立可支援大規模生產的環境。 印刷產業的新商業模式 市場潛力不僅限於科技公司。印刷服務供應商與材料供應商現在也可以積極進入這一面向未來的領域： 專業製造服務：作為功能性印刷解決方案的服務提供者 技術合作夥伴關係：與材料及設備製造商合作，以縮短開發周期 按需與定制印刷：小批量個性化電子產品 那些現在就布局的企業可以獲得先行者優勢——尤其是在仍未開發的利基市場中。 未來觸手可及 功能性印刷已不再只是願景，而是在許多產業中成為現實。關鍵步驟已經完成：印刷技術、材料與試點應用已經到位。現在的重點是將潛力轉化為具體項目。 對於想親身體驗技術發展、與合作夥伴交流並測試技術的人來說，drupa 2028 將是理想的平台。   內容來源: https://www.drupa.com/

印刷產業正面臨一連串複雜挑戰：人力短缺、客戶期望提升，以及老化的生產基礎。然而，這些挑戰同時也是轉型的契機。 智慧自動化（Intelligent Automation） 正在為印刷業帶來更聰明的營運方式──將分散的系統與原始資料轉化為最佳化的工作流程、前瞻性的決策，以及在速度、品質與效率上的實質提升。 從 預測性維護（Predictive Maintenance） 、 動態排程（Dynamic Scheduling） 到 即時品質管控（Real-time Quality Control） ，新世代的自動化不只是為了「更快」，而是要「更好」──更少人為介入，更多洞察，更高價值。   產業轉變的臨界點 印刷業對變化並不陌生。從數位印刷的崛起到短版、客製化需求的普及，印刷商不斷適應市場與顧客的新要求。 但如今的挑戰更深層： 人力短缺讓原已緊縮的營運更加吃緊； 客戶期待更快、更個人化、且能即時更新的服務； 毛利持續壓縮； 多樣化的訂單類型與材料選擇讓排程與規劃愈發複雜； 同時，許多印刷廠仍依賴老舊設備與各自為政的軟體系統，導致資訊無法串接。 好消息是，這些痛點正好為 智慧自動化 創造了空間──讓印刷廠從被動反應轉為主動出擊。 它能消除流程摩擦、降低錯誤、並將數據轉化為可行洞察，幫助企業更快適應市場、精簡人力、並提供更高的客戶價值。   什麼是「智慧自動化」？ 對印刷業而言，智慧自動化不只是設定腳本或自動排程，它是 軟體、即時資料與機器學習的結合 ，能隨企業需求不斷調整──也就是「有腦袋的自動化」。 它不僅能進行檔案預檢或派工到印刷機，還能讓系統「學習、預測與行動」。 從報價、接單、排產、到客戶溝通，智慧自動化能用更少的接觸點、更少的錯誤，完成更多工作。 它融合了： 人工智慧（AI） 商業流程管理（BPM） 機器人流程自動化（RPA） 工業物聯網（IoT） 這些技術整合後，讓機器、軟體與資料協同合作，主動管理任務、做出決策、並持續優化生產流程。 在實際應用中，智慧自動化可包含： AI 監控印刷機運作，預測零件異常； 自動搬運車（AGV）負責紙材運送； 智慧工作流程可依即時資料自動排程、觸發警示或重新分配工作。 它最大的特點是 會學習、會成長 。透過回饋迴路（feedback loop），系統會越用越聰明，能主動發現異常、提出改進建議，甚至預測潛在瓶頸。   從概念到實效：真實應用案例 智慧自動化最直接的應用之一是 預測性維護 。 透過蒐集印刷機的馬達負載、溫度、震動等資料，AI 能預測零件可能的故障時間，讓廠方提前維修，避免停機。這不僅減少非預期中斷，也讓排程更有信心。 另一項強大應用是 動態排程 。 排程通常由一位資深人員負責，但若那個人不在，整個生產效率可能大幅下降。 智慧系統可分析每筆訂單的規格、機台狀態、操作人員負載與後加工需求，自動生成最佳排程，達到最高產能與最少轉換時間。當突發急件進來或機器故障時，系統能即時重新分配任務、保持運作效率。 品質控管 也正在被改寫。 新一代視覺檢測系統能在印刷過程中自動識別套印偏移、色差或缺陷，並即時調整或提醒操作員。 結果是更高一致性、更少重印、也更穩定的品質。結合 AI 分析後，廠商還能從數據中發現趨勢、追蹤問題源，並以更高透明度向客戶保證品質。 這些應用帶來明確成果── 停機時間減少、產能利用率上升、交期加快、品質提升。 重複性的行政工作（如接單、開立發票）由自動化系統接手，讓員工能專注在客戶與創新。 最關鍵的是，智慧自動化能把原本孤立的系統（如印刷 MIS 與生產軟體）串聯起來，讓資料不再只是副產品，而是企業的戰略資產。   如何啟動智慧自動化之路 聽起來像未來科技嗎？其實，這些技術已經存在，也已被印刷廠採用並持續進化。 關鍵在於： 建立可擴充的框架 ，讓這些技術能逐步融入現有工具、流程與人員。 開始導入不需要全面重建系統。最成功的做法，是 從明確的商業目標與痛點出發 ： 找出重複性高、易出錯或耗時的流程，例如自動接單、預檢審核或機台稼動率監控； 設立試點（Pilot）專案，於小範圍測試與優化； 建立量化指標，確保可衡量成果。 成功的試點能建立團隊信心，也能為擴大應用奠定基礎。隨著熟悉度提升，更多設備可被連線、自動化流程可跨部門串接，甚至導入生成式 AI 來自動生成客服回覆、報價內容等。   主動式 AI（Agentic AI）：真正的遊戲改變者 與傳統被動回應的 AI 不同， Agentic AI 能自主設定目標、做出決策並採取行動──就像一位數位同事。 它不只是執行命令，而是能預測問題、優化流程，甚至主動發現新機會。 對印刷廠而言，這代表一個能自行調整排程、優化工作流程、甚至提前行動的智慧系統。 雖仍在早期階段，但這項技術預示著未來的自動化將不只是「聰明」，而是 主動的智慧 。   更聰明的未來 最後，導入智慧自動化需要 治理機制（Governance） ： 制定資料品質與整合標準； 建立人機決策回饋迴路； 明確界定責任與流程所有權，確保投資長期發揮價值。 印刷產業的未來不只是更快，而是更聰明。 智慧自動化讓印刷商能更有效率地運作、更靈活地應變、更精準地服務客戶，並在競爭激烈的媒體市場中脫穎而出。 現在就開始，才能領先。 機會已經出現，工具已經成熟，行動的時機──就是現在。   內容來源: https://whattheythink.com/

  在之前一篇文章中( 創業紀事：一家新創公司的故事 )，我提到「Print Profit」如何誕生──這是印刷產業第一個專注於「獲利分析」的軟體平台。它源自我十年來在產業中的挫折、一篇碩士論文，以及一個信念： 全球印刷產業應該擁有更好的工具，來理解與提升財務表現。 自軟體推出八個月以來，我們的願景正逐步成形。至今我們已與 25 間印刷公司合作，從地方的服飾印製商到大型商業印刷廠都有。這些企業的規模、設備與市場雖各不相同，但他們有一個共同點── 都渴望釐清「獲利」的真相。   大多數印刷廠都在「盲飛」 最明顯的發現，是許多印刷廠對自己的真正獲利狀況一無所知。並非他們不在乎，而是因為他們使用的管理資訊系統（MIS）和成本計算方法早已過時，無法提供現代企業經營所需的數據與策略。 在我們合作的 25 間印刷廠中，大多數無法明確指出哪些客戶或訂單最賺錢、哪些最虧錢。許多業主以為營收最高的客戶就是最有利潤的對象，但實際上那些訂單幾乎沒貢獻利潤，有些甚至倒賠。 不少業主每個月都辛苦忙碌，卻只能「祈禱本月有賺」，直到財報出來才知道結果。當他們第一次看到即時數據、真實毛利時，那一刻才是改變的開始。   銷售成長有用，但策略更關鍵 許多人常說「多賣一點就能解決所有問題」。然而若不理解利潤結構，盲目追求營收只會讓人更疲憊、而非更賺錢。 有一家印刷廠每月營收超過 30 萬美元，卻依然無法穩定獲利。深入分析後，他們做了三件事： 提高低毛利客戶的價格； 停止一條成本過高、回報過低的產品線； 讓業務團隊聚焦高毛利項目。 短時間內，他們的利潤率就提升了兩位數。結果證明， 獲利不一定靠成長，而是靠清晰與聚焦。   價格是情緒化的，數據讓它變理性 在所有領域中，「定價」是最能立即見效的地方。多數時候，定價被恐懼主導──害怕丟單、得罪老客戶，或是報價太高失去市場。 但當業主清楚掌握每筆工作的實際毛利時，定價就從情緒變成策略。 印刷產業的多數 MIS 平台仍採用靜態輸入、自動輸出的模式，缺乏「背景脈絡」──例如當月企業的財務狀況、客戶屬性、市場特性，以及對方願意支付的合理範圍。 真正的智慧定價 不是一味漲價，而是知道自己何時少收錢、何時已超出市場容忍度。當定價能以真實成本為依據，而非帳面幻象，決策就更簡單、更有依據。   老舊系統正誤導業主 許多印刷廠仍沿用「預算時薪率模型」（Budgeted Hourly Rate）──那是工業革命時期為分攤人工與間接成本而設的制度。當年或許實用，今天卻早已不合時宜。 在 2025 年，用這種方法將固定成本分配到每筆訂單， 不僅過時，更具誤導性。 這些系統讓人產生精準的錯覺，卻掩蓋了工作的實際表現。 更好的做法是以「貢獻毛利」（Contribution Margin）為核心──著重變動成本，直接反映每筆工作或客戶對淨利的實際貢獻。這種方法更真實、更易理解，也更能轉化為行動。若我們想以清晰為導向，就該用符合現代企業運作邏輯的工具與方法。   聚焦，是被低估的關鍵 當企業真正了解利潤來源後，決策自然變得果斷。 導入 Print Profit 的廠商，最常說的一句話不是「我們需要更多客戶」，而是「我們要更聰明地經營現有客戶」。 有人重新平衡產品組合，有人調整業務分工，甚至有人退出整個低效市場。 這些決策雖不容易，但都清晰明確。結果也一致── 聚焦帶來更高利潤與更穩健的方向。   軟體只是起點，關鍵在人 我們很快發現： 改變企業的不是軟體，而是人。 最能發揮工具價值的業主，不只是看報表，而是用它來領導。他們把洞察帶進會議，把數據轉化為策略，把資訊化為行動。 有家公司將「獲利檢視」列為每月會議固定議題；另一家則用報表重新定義接案標準。最終改變成果的，不是工具本身，而是使用方式。   接下來的路 八個月過去，我們仍在起步階段，不斷傾聽、學習與改進。但有一點非常明確── 市場對「清晰」的需求是真實且迫切的。 每一間合作的印刷廠都發現了隱藏的成長機會，並將洞察轉化為行動與成果。 我們原本的目標是建立一套「理解印刷獲利」的新標準，但現在看來，它正在成為一種更大的轉變── 一種新思維、新掌控力，與企業領導人全新的自信。 而這場革命，才正要開始。   內容來源: https://whattheythink.com/

概述 我很喜歡引用名言，其中一句常用於談自動化的就是愛因斯坦說的：「一切應該盡可能簡單，但不要過於簡單。」這句話的意思是：在追求智慧工廠的過程中，我們試圖簡化業務流程，但必須完全理解每一個環節。另一句相關名言是：「如果你不能簡單地解釋它，你就不夠理解它。」 智慧工廠（Smart Factory）這個概念自 1990 年代末就存在，並在 DRUPA 2016 後被印刷業界廣泛接受。它的核心是：將資訊技術（IT）應用於印刷企業的各個層面，包括客戶系統、企業系統及生產系統。   智慧工廠的組成要素 要建立智慧工廠，關鍵在於 MIS/ERP 系統整合 ，以實現印刷生產流程的全自動化。這通常還需要整合 CRM（客戶關係管理）系統以及 Web-to-Print 系統。 智慧工廠應涵蓋的主要流程包括： 銷售 Web-to-Print 下單 報價 排程與作業規劃 生產現場數據收集 倉儲管理 物料管理（紙張、墨水等） 檔案管理（含前製/媒體準備） 印刷生產 檔案再利用與網路應用 裁切、折頁、裝訂、手工作業 包裝、出貨與配送 計費 數據分析 此外，若企業有多個據點或跨國經營，排程與數據同步會更加複雜。大多數流程都涉及 電子資料交換（EDI） ，這需要注意檔案安全與標準符合性。   如何開始？──逐步實施 智慧工廠的實施需要 分階段、循序漸進 。建議做法包括： 確立「單一真實資料版本」（One Version of the Truth） ：確保所有系統讀取同一份正確資料，避免多版本數據導致混亂。 挑選可整合的流程群 ：例如將銷售、Web-to-Print、報價與作業規劃整合，以提升這些流程的效率。 試點專案 ：先在可控範圍內測試自動化整合，並量化效果。 避免形成孤立的自動化島 ：所有自動化系統應能整合、共用資料，遵循「單一真實資料版本」原則。 CIP4 標準提供了 JDF（Job Definition Format）與 JMF（Job Messaging Format），許多設備已支援，方便不同設備或系統之間溝通與整合。   AI 的角色 AI（人工智慧）在智慧工廠中扮演愈來愈重要的角色，例如： 分析 CRM 與報價資料，找出成交或失敗原因 監控數位印刷機表現，預測維護需求 自動轉錄銷售通話並更新 CRM 協助校對報價文件，提高效率與專業度 AI 可透過「Agent」專屬任務分析資料，並連結「單一真實資料版本」，避免違反資料一致性原則。隨著 AI 能力擴展，部分商業工具將整合這些智能功能，簡化企業自建 AI Agent 的需求。   PSP（印刷服務提供商）的心態 許多小型印刷商進入行業，是因為熱愛印刷本身。他們願意投入數十萬甚至上百萬購置印刷機，但對 ERP 系統或 MIS 的投資卻猶豫不決。缺乏專業的生產 IT 團隊，也可能導致系統導入不完全、員工挫敗、智慧工廠潛力未發揮。 因此，建立智慧工廠不只是技術挑戰，也涉及文化與心態的轉變。   智慧工廠的核心是 整合、簡化、智能化 ： 將各業務流程、設備與系統串聯 利用 AI 與自動化提升效率與精準度 保持資料一致性，支援智慧決策 逐步推進，避免一開始就追求全盤整合 結論：智慧工廠不是一次性工程，而是循序漸進的策略實施。透過逐步整合與 AI 應用，印刷廠能真正做到「以更少資源，產出更多價值」。   內容來源: https://whattheythink.com/

品牌必須找到永續解決方案以符合消費者期望 茶包因塑膠使用、可回收性、可堆肥性與生物分解性問題而受到關注。雖然茶包因便利性仍具吸引力，但品牌需找到可行的永續方案以滿足消費者需求。 德國 ：39% 消費者表示，永續包裝會促使他們更換茶品牌。 美國 ：43% 消費者認為咖啡／茶品牌應優先考慮永續包裝。 茶包製造商正尋求各種方法以終止塑膠使用。傳統茶包封口多使用石油基塑膠（如聚丙烯）。 消費者現在期望茶包無塑膠，以避免茶葉中出現微塑膠， 泰國 25% 消費者願意為無塑膠茶包支付更高價格 。   生物基可分解聚合物的應用 對無塑膠茶包需求的一個回應是使用生物基可分解聚合物（如聚乳酸 PLA），由玉米等可再生資源製成。許多 PLA 茶包因使用生物基原料而被標示為植物基、可分解或可堆肥。 然而，PLA 茶包並不會在自然環境中自行降解，需要工業堆肥處理才能分解，符合聯合國環境規劃署《一次性塑膠：永續路線圖》的規範。   無茶包茶浸的新選擇 考量到 PLA 茶包的有限生物降解性，品牌可探索 無茶包茶浸 的替代方案。 印度 Woolah 推出無塑膠、無茶包的茶浸產品，仍保有便利性。未破碎的整葉茶以繩子綁住壓縮，熱水浸泡時茶葉展開。 Woolah 表示茶葉可沖泡三次或至風味減弱，茶葉可自然分解。   澄清「可堆肥茶包」的概念 茶包生產商在宣傳環保茶包時，經常將「可堆肥」（compostable）與「可生物分解」（biodegradable）混用。 印度 ：70% 消費者明白，大部分標示「可堆肥」的包裝只能在工業設施處理，無法在家中（如庭院）完成。 約 69% 消費者理解「可降解」與「可生物分解」是不同概念。 這凸顯品牌需透明說明包裝在何種條件下才能真正可堆肥。例如，紐西蘭 Dilmah 官方網站及包裝清楚標示其 PLA 茶包必須經工業堆肥。   推廣家庭堆肥 茶品牌可專注於 確保茶包可在家堆肥 ，迎合已進行家庭堆肥的消費者。 家庭可堆肥茶包適合那些地區無工業堆肥、垃圾不收集可堆肥包裝的消費者。 根據 Mintel GNPD，截至 2023 年 7 月，全球不到 1% 新推出茶包聲稱可家庭堆肥。 英國 Duchy by Waitrose 與 紐西蘭 Healtheries 已取得家庭堆肥認證，並在網站提供相關資訊。   強化永續茶包的吸引力 茶包包裝上的訊息對展現其永續性至關重要。 印度 ：70% 消費者在 2022 年 10 月前六個月曾購買永續包裝產品。 隨著越來越多茶包在包裝上強調環保訴求，有效傳達永續特性變得更重要。   內容來源: https://www.mintel.com/  

  根據全球包裝產業權威機構 Smithers 最新研究，全球剛性塑膠包裝市場在 2025 年的規模為 2,202 億美元，預計到 2030 年將以年複合成長率（CAGR）3.6% 成長至 2,627 億美元。 Smithers 發布的最新專業報告 《2030 年剛性塑膠包裝的未來》 指出，提升回收效能、管理原料成本波動，以及整合新技術，將是未來五年剛性塑膠瓶、托盤、盒、罐及其他包裝形式的主要優先事項。 儘管在成熟市場（特別是西歐）需求成長將放緩，但隨著開發中國家現代零售基礎設施的擴張與包裝商品消費的增加，整體市場將保持平衡。 在 Smithers 的預測期間內，用於剛性包裝的塑膠總量將從 2025 年的 6,790 萬公噸增加至 2030 年的 8,080 萬公噸。其中，聚對苯二甲酸乙二酯（PET）仍是最廣泛使用的聚合物，2025 年佔全球需求的 36.9%，其次是聚乙烯（PE）25.8%，與聚丙烯（PP）24.4%。由於瓶裝飲料、熱充填食品瓶與罐、即食餐盒、藥品與個人護理包裝需求上升，PET 的市場占比預計將持續擴大。 Smithers 預測，剛性 PP 包裝需求也將提升，因其在多種射出成型應用中，比高密度 PE 與聚苯乙烯（PS）更具成本效益。PP 正逐漸在多個食品包裝領域增加市占，且隨著透明化 PP 等新材料與改良製程技術的發展，未來將進一步滲透吹塑瓶市場。儘管 PE 與 PP 的回收難度高於 PET，但隨著第一代先進（化學）回收產線投產，預期可望生產出食品級再生樹脂。 為提升整體可回收性，單層剛性塑膠包裝的使用將更為普遍。這也將推動具高阻隔性能塗層的需求，用以取代過去多層瓶在果汁、牛奶、葡萄酒與熱充填食品包裝中的阻隔功能。 在飲料包裝領域，大型瓶製造商正將生產轉移至主要品牌商的生產基地或其附近，以整合技術並降低物流成本。越來越多飲料品牌商將 PET 瓶的預成型與吹瓶作業內部化，採用吹瓶–灌裝–封蓋一體化流程。這樣不僅省去棧板堆疊、綑綁、包膜、倉儲、運輸、拆棧與輸送等工序，也節省倉儲空間並帶來多重成本效益。   2025 年全球剛性塑膠包裝：各材料消費比例 (%) 資料來源：Smithers Smithers 的《2030 年剛性塑膠包裝的未來》報告現已開放購買，售價為 6,750 美元（約 6,350 歐元／5,475 英鎊）。   內容來源: https://www.smithers.com/home

  新一代紡織印刷技術正幫助企業向更永續的模式轉型。 數位印刷也可減少墨水使用、降低化學品依賴，並簡化工作流程。 除了減少排放，水性墨水配方可生物降解，並創造更健康的工作環境。 向更優質材料轉型反映了產業對負責任採購與供應鏈透明化的整體趨勢。 作者：Bridget Dedian   介紹 永續性已成為不斷變化的紡織與服裝產業的重要驅動力。為符合當今環保目標，新技術正在重塑服裝設計、生產與交付方式。環境影響的審視持續加劇，因此供應鏈每個環節都面臨改進壓力。雖然紡織印刷業長期以來與水污染及過量廢棄物相關，但如今正進行多項改革，以提高環保意識。 傳統印刷技術歷來造成產業最迫切的環境問題，包括過度用水、有毒化學排放及過量生產。如今，新一代紡織印刷技術正在幫助企業向更永續模式轉型。紡織業正在迅速調整，以滿足地球與消費者需求。近期創新包括無水印刷、數位技術運用增加、環保材料開發及循環生產模式。以下將對部分做法進行詳述。   新策略應對新世界 無水印刷減少源頭環境負擔 不可否認，傳統紡織印刷通常需要大量水，有時每米布料需數十公升，且在生產過程中，水常被染料與化學品污染。無水印刷技術因而受到關注，如昇華染料與顏料印刷可直接以熱固定墨水於布料，無需沖洗或蒸氣處理。此舉不僅大幅減少用水，也幾乎消除了污染排放。 數位直噴服裝印刷實現按需生產效率 數位直噴（DTG）支持更靈活、負責任的生產模式。與網版印刷相比，DTG 需設置最少，可進行小批量甚至單件生產，實現真正的按需製造。數位印刷減少墨水使用、降低化學品依賴，並簡化流程，使企業能快速應對新興趨勢、降低庫存風險，消除過量生產帶來的浪費。 清潔化學提升印刷安全性 傳統紡織印刷墨水通常含有聚氯乙烯（PVC）、鄰苯二甲酸酯及揮發性有機化合物（VOC），對環境及人體健康有害。水性墨水提供更安全、永續的替代方案，不僅減少排放，且可生物降解，改善工作環境。隨著環保法規擴展，使用環保墨水已不僅是合規需求，也成為品牌差異化的標誌。 選擇更優質材料 印刷紡織品的永續性也受布料影響。越來越多印刷商選用低環境影響的材料，如 GOTS 認證有機棉與再生聚酯（rPET）。結合乾淨墨水與無水印刷技術，這些材料可大幅降低服裝整體生態足跡。向更優質材料轉型反映了產業對負責任採購與供應鏈透明化的整體趨勢。 循環生產設計：再利用與再生 除了改善單一流程，紡織印刷業開始採用循環生產模式。傳統線性模式遵循「製造/使用/丟棄」流程，而循環模式則著重延長材料壽命，透過再利用、回收及負責任處理。一些領先業者設計可回收服裝或實施回收計畫。印刷技術亦在變化，以支持低衝擊重印或更好適應閉環材料系統。 自動化、AI 與機器人提升效率、減少浪費 先進技術如人工智慧（AI）、自動化與機器人正幫助簡化印刷作業。AI 可精準預測需求，降低庫存過量風險。自動化提高一致性、減少錯誤，而機器人可接手布料對位與搬運等重複任務。結合這些創新，可提升效率、降低資源消耗，並實現可擴展、永續的生產方式，符合當今期望。   總結 永續性在環保意識高漲的世界中已非附加計畫，而正逐步融入領先紡織與服裝企業的核心策略。頂尖品牌正投資系統性變革，從設計到生產與物流的各階段皆納入永續考量。 雖然產業法規重要，但並非唯一驅動力。越來越多現代消費者期待或要求透明、倫理採購與降低環境影響。他們不僅想知道購買了什麼，也想了解其製作過程。採用永續印刷的品牌因此能贏得更深信任，並取得競爭優勢。 未來紡織生產正從大量生產轉向有意識、負責任的設計。希望在快速演變市場中保持競爭力的企業，必須落實智慧且永續的印刷做法。考慮環境不僅是道德責任，也是策略決策，能幫助企業脫穎而出。 Bridget Dedian 為 Keypoint Intelligence 的新聞摘要員與編輯，負責彙整新聞稿供出版與客戶使用，並撰寫行業相關部落格、文章及短篇內容。   關於 Keypoint Intelligence 自1961年以來，數位影像產業一直依賴Keypoint Intelligence進行獨立的實際測試、實驗室數據和市場調查，以推動產品和銷售的成功。 Keypoint Intelligence被公認為業界最值得信賴的資源，提供客觀的資訊、分析和獎項。客戶利用這些知識進行策略決策、日常銷售支援和營運效率提升。 Keypoint Intelligence持續與產業發展同步，不斷擴展其產品線，並深入了解數位印刷和影像領域正在發生的變革。   內容來源: https://whattheythink.com/

當我第一次聽到 RFID（射頻識別）時，我以為它只是某種高級條碼而已。但事實上，它更有趣。想像物品有一個小小的聲音——它們不需要被看到，就能「跟系統說話」。這基本上就是 RFID 的原理。   RFID 的三個主要角色 要真正理解 RFID，需要從三個部分來看： 標籤（Tag） – 由微小晶片加天線組成。晶片儲存資訊，比如身份 ID；天線則讓標籤能發送訊息。 讀取器（Reader） – 發射無線電波並聆聽標籤回應的裝置。可以把它想像成主持人，想讓客人開口說話。 後端系統（Backend System） – 只有讀取器還不夠，資料必須有地方去。後端軟體負責更新庫存、檢查病患資訊或管理進出。 幾乎就像一場小劇：讀取器主持、標籤演出、後端在背後記錄筆記。   「對話」是怎麼發生的 有趣的部分來了：讀取器發射無線電波。被動標籤（沒有自己電池的）會從這些電波中吸取能量，好像在抓取一次無線充電。一旦「醒來」，它就把儲存的資訊以調變訊號送回。 讀取器接收到訊號後解碼，並傳給後端系統。主動標籤則不同，它不需要等待，可以自行發送訊息。   標籤與讀取器互動的兩種方式 感應耦合（Inductive Coupling） – 兩個線圈靠近，透過磁場傳遞能量。低頻與高頻 RFID 採用此方式，例如地鐵卡或辦公室識別卡。距離短，但可靠。 背向散射耦合（Backscatter Coupling） – 標籤反射讀取器的波，並在反射中「加上」自己的資訊。超高頻 RFID 使用這種方式，常見於倉庫或物流場景，可達數米距離。 日常生活中的 RFID 理論是一回事，但你會在生活中經常見到 RFID： 超市 ：推著購物車通過閘門，所有商品同時被掃描，不需要逐一掃條碼。 倉庫 ：拿著手持讀取器走過貨架，庫存自動更新。 醫院 ：護士掃描病患手環，快速驗證，避免錯誤。 交通 ：高速公路收費、地鐵卡，你可能每天都在使用 RFID 卻不自覺。   優點與注意事項 明顯優點： 不需要視線對準 可同時讀取多個標籤 儲存資料量比條碼多 耐用，有時可防篡改 限制與挑戰： 金屬或水可能干擾訊號 成本比條碼高 多個標籤可能互相干擾，需要防碰撞協定 隱私問題——標籤可能被偷偷讀取   總結 RFID 並不是魔法，它更像是一座連接實體與數位世界的橋樑。標籤是橋墩，讀取器是入口，後端系統則是高速公路。 正因為這套系統，商品能自動登記、病患可被追蹤，甚至走失的寵物也能找到。你可能每天不會想到 RFID，但它默默地在背後運作，讓生活更順暢。   內容來源: https://www.cykeorfid.com/

圖書館中 RFID 標籤的運作方式 RFID（射頻識別）標籤內含微晶片與天線，可與 RFID 讀取器進行無線資料交換。每本書都會貼上獨一無二的 RFID 標籤，儲存其識別資訊。當書籍靠近 RFID 裝置時，系統自動讀取標籤，實現即時借書、還書、庫存管理或防盜驗證，無需人工掃描。   相較傳統條碼系統的五大優勢 自動識別，提高效率 RFID 可同時讀取多個標籤，大幅提升借書、還書與盤點速度。 不需視線對準 與條碼不同，RFID 不需要對準，標籤方向不影響讀取，簡化使用流程。 精準庫存追蹤 工作人員只需手持 RFID 讀取器走過書架，即可即時檢測錯放或遺失的書籍。 加強防盜安全 RFID 標籤可內建防盜功能，未授權移除書籍時，安全門會觸發警報。 系統整合更完善 RFID 可與圖書館管理系統無縫整合，實現中央化、即時資料處理及數位服務。 現代圖書館中的 RFID 應用 自助借還書機 ：讀者可自行借還書，無需工作人員協助。 智慧書架 ：透過整合 RFID 讀取器，即時追蹤書籍並提供搜尋指引。 行動盤點裝置 ：手持掃描器快速高效完成庫存檢查。 防盜閘門 ：自動化安全警示保護書籍資產，減少損失。 自動分揀系統 ：RFID 支援書籍自動分類與歸架，加快補貨流程。 為何圖書館應該投資 RFID 系統 在高流量、快節奏的圖書館中，傳統條碼系統往往無法滿足運營需求。RFID 不僅大幅提升作業效率、降低人力需求，還能減少書籍流失，是現代圖書館管理的明智投資。 無論是大學圖書館、公立圖書館或專門檔案館，導入 RFID 都能帶來服務品質與運營效率的可衡量改善，是圖書館數位轉型的重要一步。 結論 隨著圖書館系統持續走向自動化與數位化，RFID 成為智能書籍管理的重要工具。了解 RFID 標籤的運作方式及其實際效益，能幫助圖書館管理者做出更明智的採購決策。   內容來源: https://www.cykeorfid.com/