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關稅相關的價格壓力、全球緊張局勢、通膨成本、對潛在供應鏈中斷的擔憂——有哪個時刻比現在更「不確定」嗎？然而，根本不存在完全確定的時刻。swissQprint America 總裁 Erik Norman 為在不確定時期尋求成長的企業提供建議。   根本不存在完全確定的時刻。然而，當前的環境特別嘈雜：關稅相關的價格壓力、全球緊張局勢、通膨成本，以及因貿易政策變動而可能引發的供應鏈中斷憂慮。這足以讓最有經驗的企業領袖想要暫停，採取觀望策略。但真相是：不確定並非新事物，它只是換了一種形式出現。我們作為領導者的任務，是在不確定中導航成長。那些成長的企業與停滯的企業之間的差別，不在於不確定是否存在，而在於他們如何利用並駕馭它。 我經常與企業領袖交流，他們試圖做出「正確」決策——等待清晰的訊息、更多數據、更合適的時機。但通常，在等待的過程中，機會悄然溜走。不確定並不意味著「不要行動」，而是意味著「智慧行動」。   你專注的方向會擴大 如果我在領導經驗中看到一個反覆驗證的原則，那就是：你專注的方向會擴大。當領導者過度專注於風險時，他們會到處看到風險。當他們專注於可能性時，創意解決方案便會浮現。這並非一廂情願，而是關於取向。 專注於價值、服務、創新和動能，並不會消除挑戰。但它會以不同方式框架這些挑戰。它訓練你的團隊去尋找可能性，而非障礙。 那些能蓬勃發展的公司，不是等待可預測性來拯救它們，而是積極尋找新的成長方式和向客戶提供價值的方法——不管周遭有多少噪音。他們會投資讓公司和能力在不確定中更強，因為他們明白，不確定同時也帶來機會。 這並不意味著忽視風險；那是天真。這意味著有意識地將注意力放在你想要建立的事物上，而非想要避免的事物，並將精力和資源集中於實現這些目標。   困難之中孕育機會 愛因斯坦說過：「困難之中孕育機會。」這句話雖然適合印在咖啡杯上，但也非常真實。最具變革性的創新通常不會發生在一切順利、大家都清楚方向的時期。它們出現於企業被迫以不同方式思考、傳統道路被阻塞、必須開創新路的時候。 不確定是一個熔爐。它可以燒掉浮華與表面化的想法，迫使我們釐清真正重要的事，或是因猶豫和自滿而耗盡創意與精力。這就是為什麼有些公司崩潰，而有些公司能夠轉向、進化並加速。不確定的導航，不是關於勇氣或冒險，而是關於以目標為錨、保持對可能性的開放態度。   持續提供價值 當市場面臨不確定性、成本上升或競爭激烈時，企業容易向內收縮：保護利潤、暫停招聘、縮減行銷或產品開發，或延後資本設備採購。但長期成功來自於向外看。對外的投資——經過有意識的評估並與策略一致——可能開啟新的潛能。正確且智慧的投資，能打開通往新能力、新市場及新價值流的大門。 持續提供價值。持續解決客戶問題。持續投資於讓自己有用、相關且值得信賴的事物。那些在他人退縮時仍能提供價值的公司，是塵埃落定後人們記得並依賴的公司。 價值是你的燈塔。無論周遭風暴如何，它都能讓公司保持正確方向。   培養韌性——你會需要它 韌性不僅是反彈。它是當事情不如預期時仍能堅強站立，並繼續前進。這是一種肌肉，像其他肌肉一樣，只有在壓力和重複中才能增強。利用不確定來鍛鍊這種肌肉。 這正是強大團隊發揮作用的地方。那些能在「我們不確定未來會如何」的壓力中仍每天發揮最佳表現的人——他們是改變局面的關鍵。將這種心態培養到整個組織中。鼓勵員工嘗試、調整、再嘗試。建立一個前進比完美更重要的文化。 有韌性的領導者和公司不僅能在不確定中生存，更能透過它成長。   不要放棄策略——調整它 有些領導者容易出錯：一遇到波動就放棄策略，或在情況根本改變時仍固守計劃。好的策略提供方向，但靈活性才能帶你到達目的地。當不確定出現、環境改變時，不要丟掉策略計劃，但要願意調整路線。保持願景與價值觀，但對新戰術、合作或商業模式保持開放。 你的策略應建立在深層洞察之上：了解價值能在哪裡創造，以及你如何獨特地創造它。這些基本原則通常不會因外部環境不確定而改變。事實上，不確定時期往往驗證了擁有清晰策略方向的重要性。 但戰術——執行策略的具體行動——絕對應隨環境變化而調整。也許你需要調整時間表、在計畫之間調整資源，或尋找新的方式接觸客戶。也許你需要加速某些計畫或採購，暫停其他計畫。關鍵是以實現長期策略目標為目的做出調整，而不是取代它們。對長期方向保持耐心，但對短期行動的調整保持緊迫感。   清晰來自行動 在高度不確定的情況下，導航成長需要清晰。如果想要清晰，就必須向前行動。不是魯莽行動，也不是被動反應，而是果斷前進。進展永遠勝於完美，而導航不確定的最佳方式是邊行動邊學習與調整。 市場領導者不是因為在不確定或困難時刻停滯而獲得地位。他們積極應對。做出與策略、願景和價值觀一致的精算行動。投資於支持長期策略並使其與競爭對手區隔的核心計畫與能力。培養韌性，專注於機會多於障礙。正因持續前進，他們學得更快、適應更快，並在他人猶豫時建立信任。 所以，如果你現在正面對不確定，不要等待條件完美。根據現有資訊做出最佳行動，然後邁出下一步。成長。 Erik Norman 是 swissQprint America 總裁，擁有多年印刷行業實務領導經驗，曾帶領全球多元化團隊在成長與挑戰中前行。他分享的見解實用且經驗驗證，旨在幫助他人達到最佳表現。他的經驗與觀點亦受其在營利與非營利組織董事會及高階同儕小組的影響。   內容來源: https://whattheythink.com/

Spencer Metrics Spencer Metrics 收集生產的即時分析數據，以確保生產線及所有相關人員都能了解瓶頸所在。有大量數據可以收集；那麼如何整理這些數據，才能讓最終使用者真正理解呢？該軟體從多個來源收集數據。最基本的數據來源是生產機器。「這是一個多供應商平台，所以我們可以連接到車間內的各種不同生產機器，」Spencer Metrics 執行副總裁 Vishal Sahay 說。該軟體還可以收集來自 MIS、ERP 或其他印前管理系統的數據。「所有這些資訊都會被收集，並在背景中無縫整合，讓你能全面了解生產狀況並將其放入上下文中，」Sahay 說。 雖然 Spencer Metrics 的背景是商業印刷，但他們也有包裝領域的客戶。「我們在那裡的成長相當顯著，」Sahay 說。他們還有印刷及包裝相關市場的客戶。「我們有只做模切的客戶，也有供應業界的客戶。」Spencer Metrics 可以監控任何機器。「所以它不必是印刷或包裝機器，」Sahay 說。 Spencer Metrics 如何整合所有這些機器？透過名為 Connect 的軟體。「我們的做法是與製造商開發智慧整合，這樣我們就可以利用機器已經提供的豐富數據，」Sahay 說。「所有這些新的數位生產設備都有很多關於正在運行作業、帳戶、材料類型、材料消耗等資訊。如果我們能獲取這些資訊，就能開發軟體來收集這些資訊。」但任何印刷商都知道，市場上仍有大量類比設備。對此，Spencer Metrics 可以使用其「邊緣」技術，安裝感測器、編碼器和條碼掃描器來輔助數據收集，將數據帶入平台，並添加邏輯，使其更智慧、分析更容易。 該軟體以儀表板為驅動，一旦系統擁有數據，就可以提供各種可視化效果。即時生產儀表板可監控實時生產。「這能顯示當前發生的狀況，使生產團隊能以更主動的方式管理，」Sahay 說。所有數據都會上傳到雲端。「這樣你就有歷史分析和趨勢，可用來了解各種情況，例如停機問題在哪裡、操作員效率、作業層級追蹤等，」他說。 「我們還發現很多人收集了數據，但沒有方法真正利用它，」他補充。「我們專注於消除數據收集的努力，讓使用者專注於使用這些資訊。我們可以發送報告，可以以多種方式可視化，現在我們也在開發下一代體驗，在背景中運行 AI 驅動分析，生成洞見，讓使用者能更快理解這些資訊。」 （觀看完整訪談請點此。）   Neos 在硬體方面，Neos 是專業噴墨解決方案的整合商，為最終客戶的特定需求量身打造其專屬機器。「我們透過使用不同的噴頭技術、不同的墨水類型及不同寬度，來適應客戶需求，」Neos 商務總監 Frank de Jonge 說。「我們可在卷材上印刷，也可在紙張上印刷，我們有非常靈活的方法來應對不同客戶需求。」 Neos 的機器不僅可在不同紙張上印刷，也能在不同媒材上印刷——有時與紙張完全不同。「一個好例子是金屬片，我們與 Koenig 和 Bauer 金屬印刷組織合作。我們將噴墨技術整合到他們的塗佈和運輸線中。」其他例子還有塑膠薄膜，Neos 也建造了寬度超過兩米的印刷機用於柔性包裝印刷。 他們也建造了用於壁紙印刷的印刷機，不僅是紙質，也有非織布或 PVC 材料。金屬印刷機通常是單張進紙，而其他則是卷對卷。「我們對運輸機制也保持獨立，並依製程需求進行調整，」de Jonge 說。 該公司還生產用於地板材料噴墨印刷的設備，其品質與色彩一致性標準極高，對於如噴頭缺失等錯誤毫不容忍。「沒有缺失噴頭意味著我們每種顏色都安裝兩個噴墨條，並用第二個噴墨條補償缺失噴頭，」de Jonge 補充。他們使用印刷單元後方的攝影系統識別缺失噴頭並相應調整。「我們嘗試為每個挑戰找到解決方案，」de Jonge 說。 印刷機製造過程中一個關鍵部分是乾燥系統。「你必須了解你墨水顏料的吸收特性，」de Jonge 說。「你必須將乾燥過程與吸收特性匹配。我們喜歡在大規模運輸時使用 NIR 技術結合暖氣流。我們希望盡快將濕氣從基材中帶走，並盡可能有效啟動水分子。訣竅是時間越短，加熱基材越少。」 隨著噴墨技術的發展，它已應用到更多領域。它用於壁紙、家具、地板印刷。甚至許多新建築的窗戶或建築側面的外牆也採用噴墨印刷。 （觀看完整訪談請點此。）   OFS OFS（Operations Feedback Systems）已有 19 年歷史，總經理 Jonathon Newton 說，該公司幫助企業「以更少資源產出更多」。他們服務 40 個不同行業，包括食品、飲料、製藥、工程，當然也包括印刷。「我們從機器獲取數據，或在機器上安裝新的感測器，」他說。OFS 也提供數據收集工具，今年早些時候推出了名為 Mayvn 的 AI 解決方案。 對於印刷生產，OFS 「監測每一張紙或每一米線性長度在印刷機上的運行情況，評估機器每秒的表現——運行如何、是否運行緩慢等——並組織和創建可視化，讓業務中每個人都能洞察機器運行狀況以及如何幫助改善性能。」Newton 說。「我們以非常簡單、易用的方式整理數據，讓操作員能達到最佳表現，」他說，「還有所有支援功能，無論是工程師、電工、印前操作員、倉庫——他們都可以支援生產線並最大化產出。」而且不只是印刷機。OFS 可以查看企業內的所有資產——裁紙機、復卷機、折頁機、膠裝機等。最終，Newton 說，「只要有生產線，OFS 就能提供價值，這意味著我們必須非常靈活，從各種不同來源獲取訊號。」 在最基本層面，他們會在生產線上加裝感測器，可計算每次紙張或冊子經過，或每次一米線性長度通過印筒。在較複雜層面，會使用物聯網（IoT）閘道，作為網路的一部分。「我們的高階客戶擁有網路化機器，我們可以在那上面放置 IoT 參考檔，開始從機器獲取各種訊號，可能是機器狀態或故障代碼，」Newton 說。「我們可以自動將這些導入 OFS，並為操作員及企業中相關人員可視化。」在兩者之間，他們可使用簡單的可程式邏輯控制器（PLC）獲取電子脈衝。「我們只需要一個可靠訊號，企業信任它能準確計算線性長度或其他單位，其餘部分可以透過軟體設定完成，」Newton 補充。 OFS 收集的數據可依使用者及用途切割分析多種方式。工程師可能想知道平均故障間隔時間或平均維修間隔時間，或機器因機械問題停機的次數。另一方面，主管可能想比較不同班次的表現。夜班與日班相比如何？每班平均速度或產量是多少？ 「這全是為了向管理層和企業提供反饋，讓他們了解發生了什麼，」Newton 說。 （觀看完整訪談請點此。）   內容來源: https://whattheythink.com/

印刷產業正面臨人力短缺、顧客期待提升與設備老化等多重挑戰，但這些難題同時也帶來轉型契機。智慧自動化為印刷企業提供更聰明的營運方式，將分散的系統與原始資料轉化為最佳化流程、前瞻決策，以及在速度、品質與效率上的實質提升。從預測性維護、動態排程到即時品質控管，新一代的自動化不只是在加速，而是在提升品質、減少人工介入，並強化商業洞察。     印刷業對變革並不陌生。從數位化轉型到短版與按需印刷的興起，印刷商持續適應客戶需求與市場變化。然而，現今的挑戰更為深層。勞動力短缺加劇了本已精簡的營運壓力。客戶對速度、個性化服務與即時更新的期望不斷上升。利潤空間緊縮，工單類型、印刷量或材質的變化增加了排程與計畫的複雜性。再者，老化的員工結構、老舊設備以及孤立的軟體系統限制了工作流程效率與商業洞察。 好消息是，這些痛點同時也帶來機會。透過採用智慧自動化，印刷商可以從被動應對轉向主動管理。智慧自動化有助於消除工作流程摩擦、減少人為錯誤，並將原始數據轉化為可操作的洞察。它使印刷業能更快地適應變化、更精簡地運作，並為客戶提供更多價值。過去十年的自動化已不再足夠，今天需要的是能學習、反應並適應的自動化系統。   什麼是智慧自動化？ 對印刷業而言，智慧自動化超越了基本的腳本與排程。它是軟體、即時數據與機器學習的結合，能夠適應業務需求。可以將其視為具智慧的自動化。它不僅用於檔案預檢或將工作送往印刷，更可利用互聯系統進行學習、預測與行動。從報價、工單上單到生產優化與客戶溝通，智慧自動化幫助您以更少操作點、更少錯誤、更充裕的時間來拓展業務。 智慧自動化結合人工智慧、業務流程管理、機器人流程自動化及工業物聯網技術。它建立了一個互聯解決方案，讓機器、軟體與數據協作來管理任務、做出決策並持續改善運作。在生產印刷環境中，這包括監控印刷機性能的 AI 系統、處理重複性物理工作如搬運紙張的自動導引車（AGV）、以及能根據即時生產數據自動路由工單、觸發警示或調整排程的智慧工作流程。 關鍵在於，智慧自動化不僅遵循預定規則，它會利用機器學習與回饋循環隨時間變得更智慧。它能標示異常、建議流程改進，並提供洞察以提升整個工廠的表現。傳統自動化只是複製並自動化任務，而智慧自動化則是實時優化整個印刷作業的工作流程。   從概念到實際影響：帶來成果的真實應用 智慧自動化在印刷業的應用中，立即產生價值的一個例子是預測性維護。透過收集印刷機的電機負載、溫度與振動模式等數據，AI 模型能預測零件可能故障的時間點，減少非計畫停機，並允許印刷商在最佳的非高峰時段進行設備維護。當停機風險降低時，操作人員也能更有信心地規劃並執行排程。 另一個強大的應用是動態工單排程。平衡工作負載、注意截止日期、處理意外停機是一項艱鉅任務，但大多數工廠都有專人每日負責。問題是，當這個人不在時，即便有備援，生產仍可能受影響。智慧系統分析工單規格、印刷機可用性、操作人員能力及後加工需求，建立能最大化產出並最小化換版時間的排程。當緊急工單進來或印刷機下線時，系統自動重新排程並平衡隊列。這種即時敏捷性有助於在嚴格的交期下保持設備高效運作。 品質控制也在被改變。整合於印刷機與後加工設備的視覺系統，可即時偵測對位偏移、色彩變異及印刷缺陷。系統不需人工檢查就能自動檢測、識別並調整設定，或在無法自動修正時標示給操作人員審查。這提高了一致性、減少重印次數並提升整體印刷品質。結合 AI 驅動的分析，印刷商可利用這些數據發現趨勢、隔離重複問題，並為客戶提供可靠的一致性與認證信任。 這些應用帶來具體成果。停機時間下降，印刷機使用率提高，工單交期更快。品質透過自動檢查與即時反饋而改善。上單與開立發票等耗時的行政作業由機器處理，員工能專注於客戶與創新。最重要的是，透過整合原本孤立的系統（如 MIS 與生產軟體），智慧自動化能協助做出更聰明的決策，讓數據從被忽略的副產品轉變為強大的策略資產。   開始旅程：印刷商的實用路線圖 這一切聽起來像是某個遙遠的未來，喬治·傑森只要按按鈕就能完成生產？或者太不貼近現實？ 事實上，這些技術今天就存在，且已有印刷商在使用，並快速進步。挑戰在於建立一個可擴展的框架，將這些技術納入並整合至現有工具、團隊與生產環境中。 好消息是，開始智慧自動化不需要全面系統改造。最成功的實施始於清楚了解業務目標與痛點。先找出幾個核心流程，這些流程重複、易出錯或緩慢。常見起點包括自動化工單上單、改善檔案預檢與核准、或提升印刷機運作可見性。 確認目標後，下一步是試點解決方案。可能包括在關鍵印刷機加裝感測器、整合機器視覺系統、或實施與現有 W2P 前端、MIS 與生產工具連接的工作流程自動化軟體。此階段目標是以明確成功指標在受控環境中測試、衡量與精進。試點成功能建立內部支持與信心。 隨著團隊對自動化建立信心，更多機會將浮現。更多設備可被連接，流程可跨部門協調，從報價到生產再到出貨。業務流程自動化可處理行政作業，如建立工單或發送客戶更新。生成式 AI 工具可為客戶互動生成自然語言回覆，釋放客服資源。Agenic AI 可監控生產變數，並在需要時提醒管理者採取行動。 整個過程中，團隊能力提升至關重要。操作員、前印技術人員及客服人員必須理解自動化如何支持他們的角色。技術不應被視為替代，而應作為增強工具，讓員工從重複任務中解放出來，專注於品質、創意與服務。   Agenic AI—遊戲規則改變者 不同於傳統被動反應的 AI，Agenic AI 可自主行動，設定目標、做出決策、並在不等人類指令下採取行動。它就像一個數位團隊成員，不只是遵循規則，而是提前思考、預見問題並即時適應。對印刷商而言，這意味著系統可優化工作流程、自動重排工單，甚至主動發掘機會。雖然仍處於早期階段，Agenic AI 指向了一個自動化不僅智能、而且主動的未來。   更智慧的前進之路 最後，印刷商應建立治理機制，包括設定數據品質標準、確保整合穩定性，以及建立人類決策者與 AI 系統之間的回饋循環。明確的流程所有權與結果責任，確保自動化投資長期提供穩定價值。 未來的印刷生產不僅是更快，更是更智慧。智慧自動化提供了一條可行之路，使印刷商更高效運作、更快速適應、更有效服務客戶，並在更廣泛的媒體市場中競爭。從高影響力的用例開始，早期讓團隊參與，並謹慎擴展，印刷商可以建立能在動態市場中茁壯的韌性營運。 今天投資的人不僅能跟上腳步，更能領先。機會已在眼前，工具已可使用，現在正是行動的時刻。   內容來源: https://whattheythink.com/

先說明顯的一點：印刷正在變得更聰明。工作流程軟體已大幅進步。自動化如今能導入工作、預檢檔案、最佳化版面配置，甚至直接將作業送上印刷機。但如果你身在印刷業，你知道事情沒這麼簡單。 拖慢你工作的，不是軟體。而是那疊還沒有人拿走的信封、那要搬到印刷機旁的紙棧、還有那份做好卻還要推到裝訂部門的成品。這些不是數位問題，而是實體問題，光靠軟體無法解決。 這正是機器人登場的地方。   讓印刷領導者夜不能寐的事 勞動力短缺對任何印刷從業者來說都很清楚，市場研究也證實了這點。招聘更難、培訓更久，而許多有經驗的員工正在逐步退休。光是這點就足以令人擔憂……但壓力不只如此。 各項成本全面上升。從紙張、能源、運輸，到招聘、訓練與留住可靠人才的成本——全部都變得更昂貴。同時，客戶也習慣了更快的交期、更個性化的服務、更流暢的體驗與更永續的做法。這些期待的提升，迫使服務供應商在資源更少的情況下交付更多。毫無疑問，客戶本身也感受得到這些變化。 一些印刷廠試圖用更多軟體來解決問題（尤其是 AI 強化的方案）。但這只是答案的一部分，並不是全部。   為什麼印刷自動化仍需要人與機器人 如果你的團隊正被任務壓得喘不過氣，解方不是讓他們更拼命，而是減少任務量。自動化的核心就在於：把那些不需要技術、判斷或創造力的任務移除，讓你的員工專注在真正能創造價值的地方。 要做到這點，最好的方式是把你的印刷流程按步驟展開，找出重複性的部分。工作堆在哪裡？哪些步驟需要人力在部門之間搬運材料？若 AI 已經很有效率地規劃作業，但輸出仍然塞住，那真正的瓶頸還沒被解決。 這就是機器人的價值所在。AI 在規劃、排程、色彩管理與品質檢查方面表現大躍進，但它們不能搬一箱信封或一棧紙。然而，機器人可以。它們能處理軟體碰不到的實體工作。而現在，這些機器人還透過 AI 訓練、優化並持續改進。兩者結合後，問題被更快解決，工作流動也更順暢。   印刷產業已準備好迎接機器人 根據與 IPMA（In-Plant Printing and Mailing Association）合作進行的最新調查，將近一半的印刷作業正積極計畫投資機器人流程自動化。這清楚顯示：產業正在往前走。 根據這份調查，近一半的印刷作業在想到有移動式機器人在工作場域時，感到興奮、好奇與充滿希望。 在 Keypoint Intelligence 最近對企業內印刷中心的調查中，後加工與裝訂成為機器人最能發揮價值的領域。這很合理，因為這些工作最重複、最吃體力、又最講求時間，同時也是最難補足人力的職務。內部物流也是熱門選項，因為材料不會自己移動，但機器人可以。   率先進入印刷廠的機器人 來看看現在實際走進印刷廠的是什麼。現階段影響最大的機器人不是人形助手，而是 自主移動機器人（AMRs） 。AMR 是靈活、類似倉儲使用的移動載具，負責在廠內搬運物料。像 Sharko5 或 Konica Minolta 的 FORXAI 協作式機器人（cobot）系列，就是為生產環境設計的。 AMR 是製造業的重要突破。這些小型設備使用先進感應器與內建 AI，在無需固定軌道或電線的情況下自行導航。不同於需要固定路線的 AGV，AMR 能即時調整——適應流程變動與突發障礙。例如 MoviGo Robotics 的 Sharko10，就是為高速生產環境中的棧板搬運而設計。小巧、靈活、易整合，適用於製藥、食品生產與商業印刷。 協作機器人（cobots）也逐漸展現價值。它們能安全地與人類並肩工作，設計目的不是取代，而是增強人力。Cobots 可協助重複、精密的工作、替印刷機上料、支援後加工，甚至協助出貨準備，讓操作員能專注在更高價值的任務上。 接著是下一波： 人形機器人 。這些以類人形體態打造的機器，擁有手臂、雙腿與感測器，可執行在印刷環境中直覺的實體任務。雖然仍在發展中，但潛力已經明顯。它們能取紙、操作設備、把印件送到裝訂或出貨區，甚至處理分類、包裝與裝車。這些任務充分反映印刷業結合物流、實體勞動與品質要求的特性。 透過自動化低價值、重複性的工作，這些機器人不僅能解決人力短缺，也能讓現有工作更愉快、更專注、更有效率，並讓 PSP（印刷服務供應商）在不犧牲品質或速度的情況下做得更多。 這些機器人的動作仿照人類，是為了能自然融入現有環境。這不是假想。AMR 與機械手臂已在印刷廠裡工作。它們把紙送到印刷機、卸下輸出成品、將棧板移到裝訂區、補充物料，甚至準備出貨。這些不是原型，而是真正投入運作並創造價值的機器。   PSP 最關心的是什麼 根據調查，IPMA 成員已經很清楚機器人會在哪裡最有幫助。 他們想看到確實有效的證據。他們想知道系統如何與 MIS 或 DFE 整合。他們在乎安全、服務與投資報酬率（ROI）。 調查顯示，大家遲疑的主因是信任：這在我的環境中能運作嗎？值得嗎？誰來支援？他們希望廠商了解印刷，而不只是懂機器人。這對 OEM 與工作流程供應商來說是重大機會。 成本是另一個阻礙。但價格已降低。過去遙不可及的東西，如今對許多 PSP 來說都更容易入手。隨著更多廠商加入市場、技術成熟，成本變得可控，也更容易在不冒巨大風險的情況下試點導入。   結論：現在就開始探索 AMR 與機械手臂已經在印刷廠工作。它們搬運紙張、卸件、在部門間運送材料、補貨、準備出貨。它們正解決人力短缺、提升產能，並幫助 PSP 在競爭更激烈、節奏更快的市場中脫穎而出。從早期成果來看，這不是曇花一現。 根據 IPMA 調查，近半數印刷作業正計畫投資機器人自動化。這是一個明確訊號：產業正在前進。 人形機器人特別適合結合生產、倉儲與物流的印刷環境。這些場域需要靈活且可靠的勞動力，能處理多樣的任務。在典型的印刷廠中，員工會在不同角色間彈性切換——機器人也必須能做到。這意味著要能穿梭於推車與機台門之間、適應每日變動的動線，並能與人類並肩工作。以 AI 驅動的人形機器人正是為這類動態互動而誕生。 要在市場普及，這些機器人必須證明自己是可正式導入的產品。這意味著高可靠度、長時間運作能力，以及符合工業環境的維護體系。可自行更換電池、模組化維修等功能將成為關鍵。有了這些，人形機器人可能在三到七年內變得普遍。 在此之前，AMR 是更即時的解法。這些自走型機器人常被用來在部門間運送紙張、印件或物料，協助減少人工搬運並改善流程效率。它們已從概念走向量產並創造實質成果。部署容易，非常適合物料處理、運輸和內部物流。機器學習與 AI 將加速這股趨勢，重新定義自動化並提升稼動率。 先檢視你的印刷新流程。找出重複且吃體力的任務。辨識拖慢生產的痛點。重新思考哪些工作可以移交給機器人。保持好奇，關注有哪些新機器人問世，也看看業界其他人的導入經驗。你的競爭對手很可能已經在行動…… 聰明的做法不是等待完美，而是從現在開始，一步步導入真正有效的自動化。完美的系統不存在，但可行的系統已經在創造差異。從小規模試行開始、邊做邊學。當自動化導入得當時，所有人都受益：員工能從繁瑣中解放、專注更高層次的工作；企業主看到更高產能與利潤；客戶獲得更快、更精準的成果。 在任何投資前，徹底研究非常重要。你必須理解產品、了解它在你的流程中扮演的角色、以及它在現場的真實表現。花時間探索選項、與同行交流、並向工作流程專家尋求建議。 Mark Boyt 是 Keypoint Intelligence 的生產工作流程軟體首席分析師，擁有豐富的業務開發與流程自動化經驗。他專注於掌握市場趨勢、探索新技術並提供洞察，協助客戶優化生產流程。他曾任 Xerox 的全球軟體行銷主管，負責推出新軟體方案、制定市場策略並領導全球數位轉型。他擅長將複雜的軟體創新轉化為實際策略，並樂於交流想法。   內容來源: https://whattheythink.com/

在印刷產業中，招聘與人員流動始終是最大的挑戰之一。找到好員工就像大海撈針，更別說留住他們。有一家印刷廠老闆無奈表示，公司現在連兩週的離職通知都收不到：「員工就是某天不來了，你也不知道原因。不只我們這樣，我認識的廠商都遇到同樣問題。」 雖然科技無法替你填滿人才池，但在你成功招聘後，它能大幅減輕負擔。像薪資處理、福利管理、法規文件等行政任務非常耗時。時間卡管理更是麻煩，尤其是印刷業這種輪班環境。 這些工作不只耗時，也昂貴。根據 Gallup 調查，更換員工的成本約為該員工年薪的 50% 到 200%。[1] 由於許多 HR 任務重複又瑣碎，因此非常適合導入自動化。根據 Deloitte，導入 HR 自動化的企業 HR 行政成本平均減少 22%，流程效率提升 30%。[2] 其他「低垂果實」包括法規與文件相關的流程（例如持續更新 OSHA、勞動法規、工會協議），這些領域的人為失誤風險高，特別是在維護安全訓練紀錄與證照時。   自動化帶來多大差異？ 以某家「擁有 25,000 名以上員工的全球印刷設備製造商」為例，他們與 HCLTech 合作。隨著成長與併購，該公司的 HR 功能變得分散、低效，成本飆升。 透過與 HCLTech 合作，他們導入集中式共享服務模式，簡化 HR 諮詢、提升資料完整性並自動化流程。 成果如何？根據 HCLTech 的聲明，客戶達成： 數據準確度提升 100% 生產力提高 50% 處理時間減少 29% 舊案量減少 30% [3] 但自動化並非大企業的專利。例子如 Astute Communications（田納西州納許維爾），僅因改用 Gusto、整合薪資、福利與 HR，就節省 8,000 美元，讓內外部營運更順。[4] 這套系統甚至帶來更多 HR 彈性，例如轉向遠端工作、擴大招聘範圍。公司重新聘用一位搬到外州的創意總監就是起點。 Astute 的創辦人 Anna Stout 表示：「Gusto 提供很好的資源來協助我們。我自己就用 Gusto 完成跨州註冊流程。」 如今 Astute 的員工分布在四個州，人才來源更廣。   自動化「人性化」的部分 那麼像招聘與新進訓練這類強調人的工作呢？這些流程長期以來都是瓶頸，但 HR 自動化正讓它們變得順暢。工具如 Zoho Recruit、Workable、Gusto、Manatal、Recooty 能夠： 一鍵將職缺發布到多個平台與社群 用 AI 依據關鍵字、技能與經驗篩選履歷 整合行事曆，自動排面試 自動寄送通知與更新給應徵者 其他工具則解決新進訓練資料分散、全靠人工的混亂。Zoho Recruit 等甚至提供免費版本，讓小型企業也能導入。 沒時間處理履歷比對或排面試？AI 聊天機器人已在做這件事，包括初步篩選、確認時間、安排面試。大型雇主如 Chipotle、Lowe’s、FedEx、McDonald’s 已大規模使用。[5]   但在全力投入之前…… 在全面擁抱 AI 前，也要留意風險。例如 AI 履歷篩選器的效能取決於訓練資料。由於管理職長期由白人男性主導，演算法可能無意間優先這類背景的候選人，忽略同樣（甚至更）適任的人。 華盛頓大學資訊學院的研究發現，AI 更偏好帶有男性名字的履歷（52%），即使該職位女性為主（如 HR 或教師）。種族偏見更明顯。[6] 對於目前有約 36% 印刷廠表示難以找到員工的產業來說，[7] 這是警訊。企業必須檢視 AI 工具的訓練資料，避免錯失好人才。 此外，AI 聊天機器人雖然很快，卻可能讓人覺得「冷冰冰」。求職者反映它們會在對話中斷線、提不相干的問題等。如今大家對 AI 的期待還停留在現況——而現況其實還很「幼年」，但正在快速成熟。 根據 Resume Builder 的調查，一半企業已在招聘中使用 AI，68% 計畫年底前導入，其中 40% 已用聊天機器人進行初步篩選。[8]   適合立即導入的領域 雖然部分需「面對人」的技術仍需改善，但大量資料輸入與文件導向的 HR 工作已經非常成熟，可馬上導入。例如： 招聘與應徵者追蹤 新進人員訓練 出勤與工時追蹤 安全與法規訓練 電子簽署與數位文件管理 對於面臨缺工、高流動率、成本逐年上升的印刷產業來說，HR 自動化是最具成本效益的解方之一。它不只是減少文件或簡化法規，是讓人力從瑣碎工作中解放，專注在企業成長。 從 onboarding 減半，到降低法規風險、旺季快速補人，自動化工具不論企業規模都能帶來實質成果。印刷業講求效率，而自動化 HR 重複性任務，是少見的雙贏──更好的員工體驗，也更強的獲利能力。   內容來源: https://whattheythink.com/

在消費品產業，不斷存在著加快產品上市速度的壓力。這給整個供應鏈帶來了許多直接和輔助性挑戰。例如，當需要加快速度時，如何保證整個流程的高品質和高合規性？   背景 在消費品產業中，市場對更快速上市的需求持續存在。這對整個供應鏈帶來了許多主要與次要挑戰。例如，當你想加快速度時，如何保持流程的高品質與合規性？如何讓技能不高的人也能更快完成工作？此外，隨著市場變動，產品與包裝變化將增加。在全球範圍內，我們看到包裝新興市場的出現，這既帶來挑戰，也帶來機會。這正是引入智慧供應鏈自動化的完美時機。真正的目標是加速包裝創建並更新生產流程，同時在可持續性與熟練勞動力日益成為問題的環境中運作。   問題所在 目前，我們聽到平均上市時間可能為四到六個月。由於市場變化與擴張，消費品公司現在正尋求將這一時間縮短至兩個月，甚至兩週。最終，購買包裝或負責產品上市的人都有一個期望：整個流程需要加快。限制因素在哪裡？挑戰在哪裡？是盒子或標籤上的內容嗎？還是形狀問題？如果可選的形狀與選項有限，我需要花多少時間在這些選擇或整個流程上？ 在生產方面，如果是新的模具，無疑會有時間成本。如果不用模具而改用雷射，可能兩到三天就能完成，但目前主要適用於短版印刷。隨著市場與技術發展，這類決策正在改變。 一個主要限制是我們談論的是一個相當保守的產業。這真正涉及風險衡量與採購問題。這可能不會隨技術改變——畢竟我們還是在面對人。然而，重點是如何與客戶連接，所以有哪些決策與工具可以用來鞏固這種連接與 FMOT（首次購買決策時刻）？你仍然可以傳達信息並與消費者建立聯繫，而不需要大幅改變或挑戰製造限制。但我們如何將這種理解與知識向上游及整個價值鏈傳遞？ 這類決策每天都在發生，ESKO 必須開始思考如何通過一個平台——現代化的平台——將這些元素連接起來。如何幫助人們在意識到風險的同時，更早地做出決策並滿足需求？最終決策成為：我可以接受這些限制的妥協嗎？你能更快嗎？觀察產業挑戰的方式必須以端到端流程的視角來看。解決方案需要作為成熟過程不斷演進，包括技術與人員的成熟度。在這個旅程中，如何透過創新、工具、軟體、硬體推動每日進步。 先組織與優化，當方向與基礎明確後，再開始思考解決方案，甚至可以逐步將部分人員從流程中移除。在改進的同時，我們需認識到這是一個非常保守的產業，仍需要速度、可預測性、品質與標準合規，同時控制成本而不妥協。此外，還需考量環境與社會的可持續性，這也是不斷變化的目標。在整個過程中，我們需要教育產業，傳遞資訊與知識。ESKO 將其 S2 平台與端到端流程視為這個故事的一部分。   S2 平台整合一切 憑藉 S2 及其歷史與未來的創新與軟體實施，ESKO 認為這是幫助產品與包裝供應鏈進化與成熟的關鍵。像許多其他解決方案提供商一樣，他們曾專注於自動化，但過去五年，他們發現自動化與智能正在融合。因此，他們開始在路線圖與創新中結合自動化與智能，並隨時間同步發展。自動化與智能正在融合。智能源自我們對產業的現有認知，ESKO 與其他解決方案提供商正朝同一方向前進。 他們將平台命名為 S2，以反映客戶需求。客戶尋求業務可持續性，包括可持續的盈利增長與環境可持續性，這是當前產業最熱門的兩個主題。雖然他們嘗試將 Microsoft 365 的協作模式與工具與 S2 結構進行比較，但這種比較低估了其解決方案。 那麼，如何將產品與包裝供應鏈中的不同領域透過自動化與智能整合起來？ESKO 已數十年開發並自動化各個流程領域的工具。例如，設計使用 ArtPro+、結構使用 ArtiosCAD、流程自動化使用 Automation Engine。他們也透過 WebCenter 收集數據並促進其使用。因此，S2 平台將這些領域整合並共享資訊，而背後還有另一個工具 S2-drive，負責收集、分析與共享智能。 智能與數據標準化 要充分利用 Agentic AI 並實現完整自動化，需要足夠的資訊進行分析。資訊越多，分析質量越高。若缺乏歷史數據，嘗試自動化的價值有限，儘管它可能對熟練人員在儀表板中評估仍有幫助。我們也知道數據結構至關重要。然而，目前大多數都是由單一客戶或流程領域實施的部落標準。若要在整個產業有效運作，需建立標準化結構，能夠翻譯集中數據以供參考、使用，並結合多個標準與自訂邏輯進行分析。此外，需要 API 優先架構，因為供應鏈中有數十個合作夥伴與客戶使用不同系統，必須連接以共享數據。 目前，ESKO 是印刷與產品包裝產業中少數擁有長期客戶作業數據以整合資源的公司之一，其他公司如 HP 與 Heidelberg 也開始使用部分資訊建立智能系統。雖然這些數據集中於 SaaS 系統，但仍帶有部落性質。因此，整個產業如何建立並共享標準化結構與翻譯，是核心問題。 首先談共享。大多數公司（品牌、生產商或供應鏈成員）通常不願分享專有開發或生產資訊。但產品上市後，幾乎任何人都可進行分析。ESKO 與部分 WebCenter 品牌與生產商客戶討論過共享這些資訊的控制與好處，以將智能導入各自流程。一旦充分理解整個流程範圍，客戶表現出高度興趣。 接著，即使分享，也要確保資訊具有標準化結構。如果所有資訊都以部落形式存在，來源間映射將很困難。這不僅關乎 XML、JSON 等數據格式，還包括內容結構與對齊。標準化印刷與包裝應用及流程分類，對機器學習與數據收集，以及 AI 支持未來成長與智慧供應鏈至關重要。好消息是，Unified Printing Taxonomy 已建立，提供真實世界分類，既代表當前產業，也可隨產業擴展演進，並涉及產品意圖。該結構允許分類跨應用領域，因為現代印刷系統可用於非原設計用途的應用。此外，GWG 開發的 Process Steps 及 CIP4 開發的 JDF/JMF 可提供標準化內容定義。當前真正挑戰在於各供應鏈領域的採用。 ESKO 正確認為，AI 驅動的包裝可行，AI 可透過專門代理執行有意義的任務。例如，可使用 AI 代理尋找相似設計簡報。思考某個專案時，可查詢現有歷史案例；結構、藝術、製程同理。系統會到相應資料庫尋找匹配或近似匹配，透過模式識別建議可用的包裝設計與創建方案。若歷史數據已結構化並可用，概念、設計、製程等領域皆可應用。但前提是所有領域必須共享，才能創造未來價值，因為 AI 無數據無法運作。 每個流程可設多個代理，如如何撰寫良好簡報、如何組合藝術作品、尋找相容結構等。一旦理解產品意圖，不僅能自動化流程，也能自動化品質控制與合規。理念是將檔案導入引擎，依照指定產品意圖的規則與指引執行。隨著實踐逐步整合，系統可持續學習並理解各種動態。   產品製造組件 這一概念適用於整個供應鏈。ESKO 的母公司 Veralto 最近收購了 TraceGains，以擴展業務。TraceGains 是領先的雲端供應鏈管理軟體提供商，主要面向食品飲料及消費品（CPG）公司。它幫助企業提升供應鏈敏捷性、改善品質與合規性，並透過先進的網絡平台加速新產品開發。 TraceGains 提供供應商合規、品質管理與產品開發解決方案，幫助品牌在供應鏈中高效協作。其協作平台連接數千供應商與品牌，即時共享滿足法規的關鍵文件與資訊，並提供獨特的網絡化原料市場，加速數據交換、供應商協作與採購效率。此外，還管理原料文件、供應商稽核、事件追蹤與風險管理，確保食品安全與法規遵循，並支援工作流程數位化、自動化合規與加快新產品上市。   總結 使用 AI 的包裝供應鏈自動化不僅可行，ESKO 是其中擁有明確計畫、積極推進以確保實現的公司之一。   內容來源: https://whattheythink.com/

人工智慧（AI）持續成為新聞焦點，其中大部分呈現為文字與圖像內容生成。然而，對於印刷與包裝生產及供應鏈來說，AI 在當前與未來的真正價值是什麼呢？ （務必觀看 David Zwang 的線上研討會「Intelligent Automation Reality Check」） 背景 隨著我們從工業4.0時代邁向工業5.0，雲端通訊與數據來源已相當普遍，而我們也開始利用這個平台建構分散式價值鏈、遠端生產與網絡物理系統，因此人工智慧（AI）成為討論熱點。毫無疑問，AI 在現今印刷供應鏈中已有一定應用，未來其價值將更加顯著。然而，不同印刷應用與其供應鏈各自差異極大，AI 的效益也將依賴機器學習（ML）數據的累積以及印刷應用的新需求。   市場需求 目前市場面臨不少逆風，但歷史告訴我們，這些挑戰終將過去。只要經濟持續成長，印刷尤其是包裝印刷仍會持續增長。過去十年，消費主義呈現空前擴張，目前全球消費年增長約 35 兆美元，預計到 2030 年將達約 64 兆美元（根據布魯金斯研究）。這一增長由全球中產階級擴張驅動，約占全球經濟的三分之一。 隨著消費習慣改變，市場也將持續變化。雲端應用正在快速擴張。Grandview Research 指出，「2022 年全球雲端運算市場規模達 4,839.8 億美元，預計從 2023 到 2030 年的年複合增長率（CAGR）為 14.1%。」 線上購物持續成長，預計到 2025 年將占所有零售的 24%，影響全球 85% 的消費者。若再加上商品品項增加，因應更細分的消費者群體，現有生產與供應鏈模式面臨挑戰。所有這些因素驅動企業需精簡與自動化生產及業務系統，以滿足新市場需求，對印刷尤其是數位印刷有利。不同印刷與包裝應用的成長率將有所不同。 例如，數位印刷直郵等商業印刷應用預計將呈現中等雙位數增長，而數位印刷書籍則預計持續高雙位數增長。其他領域則可能增長較溫和。隨著消費主義持續增長，包裝生產也會隨之上升。2024 年包裝市場規模預估為 1.14 兆美元，預計到 2029 年達 1.38 兆美元，年複合增長率為 3.89%。 雖然線上購物正在取代實體零售，但展示圖像市場仍保持穩定。預計 2024 年估值 418.8 億美元，到 2029 年將達 452.6 億美元，年複合增長率 1.56%。 另一方面，裝飾性與服裝印刷正逐漸吸收部分市場容量。例如，全球裝飾服裝市場 2023 年規模為 289.8 億美元，預計 2024–2030 年年複合增長率為 13.0%，為工業印刷生產提供新機會。 整體而言，印刷各領域需求仍強勁，但市場變化與逆風要求生產彈性。雖然辭職率持續高於新聘人數，但也提供了重新調整的機會。   自動化是關鍵 AI 持續成為新聞焦點，大多以文字與圖像生成呈現。然而，對印刷與包裝生產及供應鏈而言，AI 在當前的真正價值是什麼？智能自動化正逐步進入印刷與包裝生產系統，無論是機器或生產系統學習、流程自動化擴展、機器人流程，甚至供應鏈整合，我們已看到越來越多解決方案出現並產生影響。 目前大多數 AI 都依賴機器學習（ML）。在 ML 中，機器或軟體可以在接觸更多數據時動態修改行為。「學習」指的是 AI 演算法試圖在某個維度上優化行為，例如最小化錯誤或最大化預測的準確性。新興的雲端數據科學平台與框架專門設計來擴大可用數據量，並利用「深度學習」優化演算法。隨著收集數據量增加，比對與預測的準確性也會提高。 然而，印刷與包裝應用生產帶來一些挑戰。印刷應用大致可分為兩類：印刷服務與印刷產品。印刷服務依賴臨時設計與可變化生產技術，而印刷產品則有固定設計與預定產物。在此情況下，印刷服務通常要求較高利潤率，但 ML 數據量與價值也會受到影響。 完全 AI 生產系統並非不可能，但目前 AI 實際應用價值主要體現在預測性維護、品質/色彩表現、內部生產效能、比較生產效能與機器控制。隨著歷史 ML 數據累積，將開啟更多自動化機會。   數據標準化的重要性 自數位技術引入以來，印刷產業經歷重大變革。這不僅體現在新設備的開發，也改變了印刷的生產方式、使用方式與應用範疇。過去，印刷主要由專業印刷公司、出版社及包裝加工商完成，而現今許多行業也將印刷作為製造流程的一部分。 標準化印刷與包裝應用及流程分類，對於 ML 與流程數據收集及 AI 支持未來成長與智慧供應鏈至關重要。PRINTING United Alliance 成員與教育機構合作，建立了統一印刷分類法（Unified Printing Taxonomy, UPT），提供真實世界的分類體系，並可隨印刷產業擴展而演進。該分類可跨領域應用，因為現代印刷系統可用於原先非設計用途的應用。 分類法目前可於 https://taxonomy.printing.org 獲取，已有 100 多個組織下載。為協助從專有數據轉換至 UPT 標準化數據，PRINTING United Alliance 正內部測試 AI 標註工具，可將組織內容輸入 AI 後自動套用 UPT 節點作為元資料。尚未公布正式發布日期，但隨 PRINTING United Expo 到來，可能成為自然目標。   當前可行的 AI 應用 目前印刷與包裝中有兩個適合 AI 的領域： 行銷 ：現有超過 100 個數據來源，涵蓋 98% 美國人口，共 3 億筆記錄以上。行銷 AI 利用數據收集、數據驅動分析、自然語言處理（NLP）及機器學習，提供客戶洞察並自動化關鍵行銷決策。AI 在直效行銷中可提升活動成效與整體結果，關鍵在於預測分析，能根據歷史數據預測消費者行為，幫助行銷人員更精準地鎖定受眾，創造與特定市場細分共鳴的直郵活動。 供應鏈自動化 ：全球供應鏈經常面臨挑戰與中斷。勞動力短缺與地緣政治衝突持續影響供應鏈，且電子商務平台增長擴大貨物流通量。供應鏈自動化利用 AI、ML 與數位流程自動化，執行並監控供應鏈任務，減少人工介入。這項技術可優化印刷商品與服務管理，幫助組織擴展規模。新技術如自動化與 AI 工具，為企業提供應對、規劃與預測市場變化的新方法。   智能自動化（IA）作為起點 在 ML 應用、流程與生產數據尚不充足前，基於規則的自動化解決方案提供更高靈活性與內建智慧，可支持更廣泛應用的自動化。這類系統超越模板化產品與頁面生產，處理日常生產變異，採用基於規則的流程自動化模型。該系統可使用任務、觸發器、動作與過濾器，透過規則引擎配置，提供幾乎無限的流程變化與控制。支持印刷與行銷服務提供商的流程自動化系統日益普及，導入者在減少生產時間與成本方面取得顯著成效。 流程工作流解決方案可由硬體製造商開發，或採通用模式以與不同系統整合。需要注意的是，一些硬體製造商開發的基於規則解決方案，也可能與第三方系統兼容，但在選型時需明確需求。   內容來源: https://whattheythink.com/

數位化印刷能走多遠，才能真正拉近消費品品牌與消費者之間的距離？或者說，數位包裝印刷是否已經達到頂峰？ 無論對錯，算法與 Cookies 已深刻影響現代社會的互動方式。 不論是 Instagram 貼文中的相關短片、TikTok 商店推薦，或是 Pinterest 上的贊助 Pin，數位體驗都高度個人化，旨在引發最直接的情感反應。 然而，不可否認的是，人們並不能完全掌控自己在 TikTok（#FYP）、Instagram、X、Facebook 甚至 LinkedIn 上看到和互動的內容。每一次接受 Cookies、按讚或留言，都會改變算法對使用者偏好的判斷，進而影響接下來呈現的內容。 對品牌和零售商而言，駕馭如此複雜的數位世界充滿挑戰與陷阱。我的品牌是否夠可見？是否被正確的人群看到？互動是否能轉化為銷售？銷售是否呈現偶發性或波動明顯？   讓產品「活起來」 在現實世界中，標籤和包裝為品牌提供了完美的工具，能最大化消費者的參與度、建立品牌忠誠度，並將消費者轉化為回購者。從貨架上的「決勝一刻」，到家中使用與互動，甚至成為冰箱與櫥櫃中的品牌代言，包裝發揮著多重作用。 這也是為何 Packaging Innovations & Empack 2026 對產業未來至關重要的原因之一。從材料創新與新型結構，到影響包裝產業未來的法規，這個展會不僅是未來趨勢的平台，也反映市場持續演變的需求。 其中，數位標籤與包裝印刷已迅速成為展會亮點。越來越多的印刷商提供數位印刷與工作流程服務，而參觀者也越來越關注數位印刷解決方案。 隨著技術成熟，品牌能夠快速應對消費者行為的變化，擁抱敏捷供應鏈，並以創意包裝吸引消費者、保持其注意力。 最典型的例子是可口可樂的「Share-a-Coke」活動，透過數位印刷生產數百萬張不同姓名的標籤，促使消費者在貨架上尋找屬於自己的瓶子。 雖然這不是完全數位化的活動，但「Share-a-Coke」讓消費者感受到產品可以與自己產生個人化連結，更重要的是，它讓品牌看到了數位印刷的價值與潛在回報。 自首波「Share-a-Coke」已超過十年之後，2025 年夏天，這個活動在部分歐洲市場再次上線。 近年來，數位印刷標籤與包裝的例子不勝枚舉，Amberley Labels 執行董事 David Richards 表示： 「自『Share-a-Coke』活動以來，數位印刷已經有了飛躍性的發展。今天的客製化已遠超標籤上的名字，品牌可以根據地區、季節、活動，甚至個人偏好來量身設計。 「可變數據印刷允許即時修改整體設計、文字，甚至印刷材質，使大規模個人化不僅可能，而且具備可擴展性。『Share-a-Coke』只是開始，曾經的新奇，如今已成為策略性能力。」 Harkwell 執行董事 Andrew Mansfield 以一款蜂蜜蘭姆酒為例：「在設計中加入蜂巢，再加上一隻蜜蜂，透過 HP Indigo Collage 軟體，蜜蜂會在不同標籤上落在不同位置。從 100 份到 10 萬份，每一個標籤都是獨一無二的。」 Richards 接著說：「品牌不再問能否個性化，而是問『多快、多靈活』可以做到。數位印刷消除了製版與長時間設置的需求，實現短版印刷、快速周轉與動態內容。這種可擴展性對於季節性促銷與網紅合作尤其重要，我們的客戶在創新展示中也經常提到這一點。」 Smirnoff 與 Nutella 也是成功運用個性化標籤與包裝的品牌，但 Mansfield 提醒，並非所有品牌都適用數位印刷，成效因品牌而異。 「有些品牌仍不懂如何運用數位技術，固守傳統模式。」Mansfield 表示。「至今仍有設計公司不了解數位印刷。」 他舉例，最近一些設計公司參觀 Harkwell 的工廠時，對測試印刷、藝術品修改與審核的速度感到震驚。「他們原本以為需要在現場過夜，但午餐後就結束了！」   無限可能 對於善用數位印刷的品牌，回報巨大。Mansfield 說：「願意投入數位的品牌將取得更大市場份額。可口可樂已經做到了，看看他們的銷售成長，所以他們再次推出此活動，投資是值得的。」 他還指出，小型品牌同樣可以從數位印刷中受益，因為它們更靈活、反應迅速，能抓住數位印刷帶來的機會。 Richards 說：「品牌需要理解數位印刷的全部潛力：不只是它能做什麼，更要明白如何將它整合到行銷與供應鏈策略中。 「數位包裝印刷讓小品牌也能生產高品質、個性化的產品，而不受傳統印刷高成本的限制。他們可以測試設計、做限量版，並快速擴大規模，投入最小，靈活性高。這讓小品牌在創意與消費者互動上，能與大品牌競爭。正如我們在 2025 倫敦包裝週展台上展示的，創業與小品牌對產品需求與大品牌無異，而數位印刷讓這一切成為可能。」 那麼，未來品牌如何運用數位印刷在標籤與包裝上？ Richards 表示：「我們正朝向能對數據作出反應的包裝，例如依據地點、天氣或使用者互動變化的智慧標籤。AI 驅動設計、擴增實境整合，甚至能隨消費者行為改變的包裝，都在未來視野中。限制不再是技術，而是想像力，設計公司也不斷提出這些需求。」 實務上，印刷速度、材質相容性與軟體整合的持續進步，將使個性化更加順暢。 Richards 指出：「要有效擴展，企業需要支持短版、快速周轉、且不依賴集中化生產的敏捷供應鏈。與合作夥伴外包與履行訂單，是小型活動成功的關鍵。」 他總結：「未來充滿無限可能。」 Mansfield 認為數位印刷的未來是：「有無限的創意空間：新技術、新印刷機，還有新一代的人才。」 技術與人才，是 Packaging Innovations & Empack 的基石，也包括從事數位印刷的人員。當 Packaging Innovations & Empack 於 2026 年 2 月 11–12 日重返英國伯明翰 NEC 展覽中心時，他們將成為展會的重要一部分。   內容來源: https://whattheythink.com/

薄型多層複合包材在全球供應鏈中依然是工程設計的成功案例，同時也是永續上的挑戰。多數零食、咖啡與寵物食品的包裝並非單一材質，而是由多層薄膜組成——例如提供封口與韌性的聚烯烴、負責阻隔的 EVOH 或金屬化層，以及提供視覺效果與結構的油墨與黏著劑。 這些複合結構帶來卓越阻隔性與輕量特性，卻使回收變得困難。 多層軟包裝的「終端命運」位在性能、回收基礎設施與經濟的交會點：如何在保留阻隔性與加工性之下，建立可信、可行的回收路徑。 對包裝產業而言，實務方向聚焦三點： 結構簡化、相容或可拆解設計，以及為回收料建立穩定應用市場 。   多層軟包裝難以回收的三大原因 1. 收集與分選困難 大多數路邊回收系統仍以回收硬質塑膠、金屬與紙類為主。軟膜容易纏繞設備、被風流帶走，最後多被歸入殘餘廢棄物。 即使有軟膜收集，分選機較容易辨識透明 PE；但 PE 與 PP、PA、PET、EVOH 或鋁複合的多層膜在 NIR（近紅外線）設備中會顯示成混合材質，使打包價值降低。大量油墨或含碳黑的顏料更會干擾讀取。 2. 再生料品質不穩 機械回收偏好單一材質。多層包材的異質層會造成污染，產生顆粒、氣味或脆化問題。 金屬化層會在熔融時剝落；強力黏著劑與油墨不易洗掉，形成雜質。 要製作可用於薄膜的 PCR（再生料），必須有乾淨一致的來源與已知添加物，而多層膜若不重新設計，很難達到這要求。 3. 市場需求決定最終去向 即使收集到，端市場仍會影響去留。 較乾淨的透明 PE 可重新變成垃圾袋或簡易薄膜；混合多層膜通常只能降階利用，做成低規格產品，甚至在需求疲弱時改作能源回收。 要建立能長期吸收再生料的市場，必須平衡品質、顏色容忍度與應用規格。   如何讓多層軟包裝更可回收？ 1. 儘可能使用單一材質（Mono-material） PE 或 PP 為主的複合結構是目前最可回收的方向。 常見案例： PE//EVOH//PE 結構 全 PP 複合 （鑄造 PP 做封口、OPP 做挺性） 以透明阻隔塗層取代 PET 或 PA 盡量讓主要材質佔 90–95% 以上 。 2. 讓多層結構可「拆解」 如果無法避免第二材質，讓其在清洗或熱處理中分離： 使用可在鹼洗中溶解的黏著系 使用可逆型熱黏著層，使清洗時層間分離 使用可漂浮、可脫墨油墨或可移除標籤膠 3. 讓分選機「看得見」主材質 避免碳黑，改用可被 NIR 辨識的顏料 保留透明區域，減少大面積印刷 在可相容薄膜背面反印，以利脫墨 4. 選擇更相容的黏著與阻隔技術 EVOH 在低比例下（如 <5%）仍可維持阻隔，且相容性較佳 可考慮塗佈型、分散型或 plasma coating 作為替代 金屬化層盡量超薄化，或改採透明阻隔 5. 以實測數據支撐「可回收」主張 必須做 NIR 測試、洗滌測試、熔融流動、異味、造粒顏色 與回收業者合作評估實際可行性   標準機械回收之外的替代回收策略 1. 溶劑法（Dissolution） 選擇性溶解目標聚合物（多為 PE、PP），過濾掉油墨、黏著與阻隔層，再沉澱出更乾淨的樹脂。 成品質比混合料更穩定，能重新用於薄膜或成型件。 2. 化學回收（熱裂解、解聚） 將塑膠轉為油品或單體，可在食品接觸領域透過「質量平衡」回到製程。 適用於機械回收不經濟的複雜膜材，但能耗與收率需納入考量。 3. 封閉式循環再利用（Reusable loops） 在 B2B（企業對企業）供應鏈中，耐用的軟袋可重複清洗使用，減少一次性包材消耗。   透過採購、治理與清晰標示避免漂綠 設定明確 KPI：回收料比例、可回收結構 SKU 比例、分選通過率、洗滌產率、熔融指數穩定度、氣味等級 報告實際回收流向（路邊回收、商店回收、回收廠、化學回收、能源回收） 遵循最嚴格市場的 EPR 規範與回收標示 使用低遷移油墨、黏著，並管理 NIAS（非預期物質） 與回收端共享材料清單、油墨系統、阻隔層資訊 在包裝上清晰標示回收方式（如「PE 薄膜｜請至店內回收」）   結語 多層軟包裝的永續改善關鍵在於設計要符合實際回收環境，而非理想狀態。 推動單一材質結構、選擇可相容或可拆解的阻隔與黏著系統、以實測數據驗證，再為無法機械回收的部分建立可信的替代路線，才能讓軟包裝在保有性能的同時，也能真正回到可循環體系。   內容來源: https://www.packaging-gateway.com/