AI stroomlijnt digitaal printen

AI, Machine Learning en Deep Learning: Een definitie van de termen

In feite houden alle drie de termen verband met elkaar.  

Kunstmatige intelligentie is het resultaat van het inzetten van technieken voor machine learning en deep learning. Het gevoel van 'intelligentie' komt voort uit het feit dat machines bijleren en zich aanpassen zonder menselijke tussenkomst. Hoewel de principes niet nieuw zijn, hebben de toegang tot grote datasets en de verlaging van de kosten van high-performance computing de opkomst van een nieuw soort wetenschap mogelijk gemaakt. De twee belangrijkste bijdragende factoren aan kunstmatige intelligentie zijn: 

Machine learning maakt gebruik van algoritmen om te 'leren' van afbeeldingen of andere gegevens. Machine learning omvat meestal menselijke tussenkomst, handmatig labelen van voorbeeldbeelden om op basis daarvan daaropvolgende beelden in grotere getale te kunnen classificeren. Een mens markeert beelden zodat de belangrijkste kenmerken door een computer worden herkend en vervolgens wordt een model gebouwd om de kans te voorspellen dat een beeld overeenkomt met gepresenteerde gegevens. Voorbeelden van het gebruik van machine learning zijn gezichtsherkenning of het analyseren van de inhoud van complexe beeldscènes. Machine learning is een snelle manier om een gegevensmodel te bouwen op basis van een relatief kleine dataset. 

Deep Learning is een deelgroep van machine learning. Hiervoor is geen menselijke tussenkomst meer nodig om gegevens te labelen om beeld-, geluids- of tekstelementen te herkennen. In plaats daarvan bouwt Deep Learning automatisch het herkenningsmodel op. Hiervoor zijn veel grotere datasets nodig en ook veel meer tijd om de modellen te bouwen. Er worden vaak 'neurale netwerken' ingezet die bedoeld zijn om menselijke methoden voor het aanleren van nieuwe gegevens en het aanpassen aan nieuwe kennis na te bootsen. Deep Learning kan niet alleen gegevenselementen zoals afbeeldingen herkennen, maar herkent ook taken. Daarom wordt deze technologie belangrijk voor procesintensieve bewerkingen. De taken die in de dagelijkse werkzaamheden worden ingebed, bieden mogelijkheden voor intelligente automatisering van zowel softwaresystemen als fysieke systemen zoals robotarmen. 

Konica Minolta gebruikt alle drie de elementen in haar portfolio met verschillende mate van intelligentie en verfijning, te beginnen met basisintelligentie voor printactiviteiten. 

Hoe printbedrijven profiteren van AI

Momenteel wordt AI gebruikt om de werkplek en de productieomgeving veiliger en betrouwbaarder te maken en het leven van productiepersoneel te vergemakkelijken. 

Voor printshops worden de personeelskosten door middel van AI geoptimaliseerd via automatisering. Daarnaast maakt AI het mogelijk om middelen beter te plannen en duurzaamheidsdoelen sneller te bereiken. Drukkerijen kunnen meer taken op afstand besturen en 24 uur per dag werken voor een betere benutting van productieprinters en een optimalisatie van het geplande onderhoud.  

Drukkerijen die door AI worden ondersteund, zullen niet volledig worden geautomatiseerd. De AI-systemen zorgen wel voor ondersteuning van de mensen, vergemakkelijken de planning, verbeteren de benutting en helpen de productiemanager bij het efficiënt plannen van jobs en het gebruik van voorraadmaterialen.  

Dit maakt een intelligente planning mogelijk die afwijkt van het voorheen gangbare principe van 'first in, first out'. De moderne planning wisselt minder vaak van machine, substraat en formaat. Dit alles betekent echter niet dat mensen worden vervangen: Werknemers krijgen een veiligere en betere werkplek waar ze duidelijke, intelligente instructies krijgen over hoe ze te werk moeten gaan tijdens hun productiedienst om orders sneller en efficiënter uit te voeren. Hierdoor kunnen geschoolde mensen zich concentreren op de taken van de drukkerij die het beste door mensen kunnen worden uitgevoerd. Gebieden waar het beste mensen kunnen worden ingezet zijn bijvoorbeeld creativiteit, klanttevredenheid, procesoptimalisaties zoals fijnafstemming, het creëren van nieuwe zakelijke kansen of voorgestelde printproducten.  

Intelligente oplossingen van Konica Minolta  

• Intelligente algoritmen die verschillende documentindelingen bepalen en printafval minimaliseren. Voor direct mail en catalogi kunnen automatisch persoonlijke mailings worden gemaakt met variabele inhoud die wordt bepaald aan de hand van een individueel klantprofiel. AI maakt dit proces efficiënter en minder foutgevoelig. 

• Als het gaat om het aanbieden van jobs, stuurt intelligente software nieuwe taken direct door naar productieprinters die op dat moment beschikbaar zijn, omdat het kan controleren welke productieprinters bezet zijn en welke niet. Zelfcontrolerende productieprinters bewaken zichzelf constant met tal van sensoren. Op basis van de gemeten gegevens kunnen algoritmen in realtime aanpassingen maken, bijvoorbeeld wat betreft de afdrukstand van het papier en de beeldkwaliteit. Het resultaat is het best mogelijke printresultaat zonder menselijke tussenkomst. Operationele gegevens over de productieprinter kunnen rechtstreeks naar Konica Minolta worden gestuurd. Gespecialiseerd personeel analyseert deze feitelijke gegevens van de productieprinter met hulpmiddelen en algoritmen en vergelijkt deze met de verwachte prestaties. Een technicus kan dan software-updates of -aanpassingen identificeren en aanbevelen. Voorspellende analyse identificeert servicebehoeften en initieert onderhoud, zelfs nog voordat de service wordt onderbroken en uitvalt. 

• De Intelligent Quality Care (IQ-501) van Konica Minolta bespaart tijd tijdens het printen met krachtige en geautomatiseerde aanpassingen voor beeldpositie, registratie en absolute kleurcontrole, inclusief hybride kleurmeting en realtime correctie voor printuitvoer. Met Intelligent Quality Care kunt u in een mum van tijd veelzijdige en nieuwe printproducten maken.  

• Het is ook mogelijk om papierregistratie automatisch te detecteren en te corrigeren en problemen in afzonderlijke printtaken te corrigeren terwijl het printen wordt uitgevoerd zonder tussenkomst van mensen. Deze toevoeging vereenvoudigt het printproces aanzienlijk.

 

Toekomstige scenario's van AI voor professioneel printen 

Het volgende gebied waar kunstmatige intelligentie bij komt kijken is de beoordeling van de kwaliteit van de output van een object, in het bijzonder een oppervlak of rand. Als we bijvoorbeeld kijken naar het snijden, dat plaatsvindt na het printen, kan de nauwkeurigheid van de sneden worden beoordeeld door cameratechnologie die is aangesloten op een kwaliteitscontrolesysteem. Dit is waar AI kan worden toegepast en voortdurend bijleert, zodat het een aantal van de handmatige processen overneemt van mensen die dan weer kunnen worden ingezet voor meer winstgevende taken.  

Een ander toekomstscenario is materiaalhantering door onderling verbonden robots. = AI kan bijvoorbeeld berekenen hoe lang een afdruktaak zal duren en hoeveel papier er tijdens het proces zal worden verbruikt en het herladen dienovereenkomstig regelen, waarbij de juiste benodigdheden vanuit een magazijn naar de machine worden gebracht voor handmatige bijvullen. Het in-line laden van papier door robots wordt momenteel onderzocht. De grootste uitdaging is het nauwkeurig afstemmen van het papier in de papierladen van grote printers.  

Een derde gebied is het gebruik van een AI zoals ChatGPT om de interactie te verbeteren en bijvoorbeeld snel de technische kennis op te halen en te gebruiken die nu in handleidingen en documentatie is opgeslagen. De AI-technologie die Konica Minolta haar klanten tegenwoordig kan bieden, neemt toe. De oplossingen variëren van hardware voor automatische kwaliteitsinspectie en correctiemogelijkheden van de IQ-501 Intelligent Quality Care-oplossing tot AI-systemen die zijn aangesloten op het Internet of Things, zoals de industriestandaard collaboratieve robotarmen. Camerasystemen kunnen ook automatisch omgevingsfactoren zoals luchtvochtigheid of temperatuur analyseren en gezondheids- en veiligheidsaspecten van de werkplek volgen, ongeacht of deze worden veroorzaakt door mensen, machines of milieuomstandigheden.  

Konica Minolta kan deze soorten IoT-technologieën ook combineren om nieuwe en bruikbare inzichten te genereren voor de printindustrie en in de productieprintomgeving. We werken ook aan de integratie van oplossingen voor printvoorbereiding (prepress), productieprinten en post-press als een end-to-end oplossing. Ons doel is om alle verbanden te leggen en zo de handmatige tussenkomstpunten te verminderen volgens de 'Industry 5.0'-principes.

Onze klanten kunnen met Konica Minolta een heel nieuw hoofdstuk openen van inline-mogelijkheden in productieprinten en industrieel printen, dat prepress, productieprinten en post-press omvat als één systeem dat harmonieus samenwerkt en kan worden bestuurd door geautomatiseerde besluitvormingsprocessen zoals AI- en ERP-systemen die samenwerken.