Quan els models grans de l'AI es troben amb diversos escenaris d'aplicacions a la indústria d'impressió d'etiquetes, quina sorpresa poden aportar? Actualment, la tecnologia Intel·ligència Artificial (AI) s'ha convertit en un impuls important per a una nova ronda de revolució tecnològica i transformació industrial a nivell mundial. El seu àmbit d’aplicació s’ha expandit gradualment des de la intel·ligència del consumidor fins al camp de la intel·ligència empresarial, impulsant i creant una productivitat més forta i té un impacte profund en moltes indústries. A la indústria d’impressió d’etiquetes, l’aplicació futura de l’IA pot ajudar a les empreses d’impressió d’etiquetes a assolir la innovació del producte, la producció intel·ligent, el control de qualitat, la logística intel·ligent i molt més, millorant encara més l’eficiència de producció i la qualitat del producte, alhora que redueix els costos operatius i el consum de recursos.
Escena 1: Programació de producció intel·ligent Optimització de la programació de producció mitjançant l’anàlisi de dades, es pot millorar l’eficiència operativa de les línies de producció. Les empreses d'impressió d'etiquetes solen afrontar processos de producció complexos i demandes de productes diverses. Introduint un sistema de programació d’AI, és possible controlar l’estat de producció en temps real, ajustar els plans de producció ràpidament, reduint així els temps d’aturada i la capacitat d’augment.Scene 2: Els equips de la salut de la salut basats en el control en temps real de les dades d’operació d’equips, mitjançant l’anàlisi de funcions i les tècniques d’aprenentatge de màquines, d’una banda, és possible predir els fracassos dels equips abans que es produeixin incidents, reduint el temps d’inici. D’altra banda, en cas de fallades sobtades d’equips, pot diagnosticar ràpidament les falles, localitzar les causes i proporcionar solucions rellevants.Scene 3: Detecció de defectes de superfície basada en la visió La detecció de defectes de superfície basada en la visió pot identificar ràpidament defectes més petits i complexos en les etiquetes en una matèria de mil·lisegons, fins i tot en canviant freqüentment condicions ambientals i classificar-les, com ara detectar si la superfície de l’etiqueta té taques blanques o contaminants. Actualment, hi ha empreses intel·ligents industrials que combinen aprenentatges profunds amb microscopis 3D, millorant la precisió de la detecció als nivells de nanòmetres. Per als productes defectuosos detectats, el sistema pot determinar automàticament la reparació, el pla de la reparació i els mètodes de reparació, que després són executats per l'equip per realitzar les accions de reparació.Scene 4: Sorting intel·ligent La indústria d'impressió d'etiquetes té moltes tasques d'ordenació en la gestió d'inventaris. Si s’utilitza un treball manual, és lent i costós i també requereix un entorn de temperatura de treball adequat. Si els robots industrials s’utilitzen per a una ordenació intel·ligent, es poden reduir significativament els costos i es pot augmentar la velocitat.
Escena cinc: Twina Digital Digital Twin és un mirall d'una entitat objectiva en un món virtual. El procés de creació d’un bessó digital integra la intel·ligència artificial, l’aprenentatge automàtic i les dades del sensor per establir un model “real” altament immersiu que es pot actualitzar en temps real per donar suport a activitats de presa de decisions durant tot el cicle de vida dels productes físics. En termes de modelat d’ordre reduït de l’objecte bessó digital, la complexitat i els models no lineals es poden col·locar en xarxes neuronals, l’ús d’aprenentatge profund per establir un objectiu finit i, basat en aquest objectiu finit, realitzar modelatge d’ordre reduït. Quan els enginyers dissenyen etiquetes, només han d’establir paràmetres esperats i restriccions de rendiment com ara materials, colors, formes i escenaris d’aplicació sota l’orientació del sistema, combinats amb algoritmes d’intel·ligència artificial, que poden generar automàticament centenars o milers de solucions factibles basades en la intenció del dissenyador. A continuació, poden realitzar comparacions integrals de manera independent per seleccionar l’esquema de disseny òptim per presentar-se al dissenyador per a la presa de decisions final. Setcene Seven: La previsió de demanda i l’optimització de la cadena de subministrament basada en la tecnologia d’intel·ligència artificial, mitjançant l’anàlisi de les condicions de la demanda i l’oferta, s’estableixen models precisos de previsió de demanda per ajudar a les empreses a gestionar millor l’inventari i a l’assignació de recursos, a les decisions d’orientació a la demanda. Davant d’un entorn de mercat que canvia ràpidament, l’aplicació de l’IA permet a les empreses respondre de manera més flexible a les fluctuacions del mercat, millorant l’eficiència global de la cadena de subministrament. En resum, mentre que l’IA té un potencial d’aplicació important en la indústria d’impressió d’etiquetes, la gran majoria de les empreses d’impressió d’etiquetes no estan ben preparades per a les aplicacions d’AI i mostren una manca general de comprensió de la IA. A més, la recollida de dades, l’ús i el desenvolupament de les empreses d’impressió d’etiquetes encara s’enfronten a certes dificultats, i com que la base de dades de l’empresa és principalment privada i l’escala de dades és limitada, hi ha una manca de mostres d’aprenentatge de màquines d’alta qualitat per a aplicacions d’AI Sens dubte, té un paper important en la promoció d’aquest canvi. Les empreses d’impressió d’etiquetes també haurien de canviar ràpidament el seu pensament, buscar activament escenaris d’aplicació per a la intel·ligència artificial dins de les seves empreses i promoure la intel·ligència de la gestió interna.