هنگامی که مدلهای بزرگ هوش مصنوعی با سناریوهای مختلف کاربردی در صنعت چاپ برچسب روبرو می شوند ، چقدر تعجب آور هستند؟ در حال حاضر ، فناوری هوش مصنوعی (AI) به یک نیروی محرک مهمی برای دور جدید انقلاب تکنولوژیکی و تحول صنعتی در سطح جهان تبدیل شده است. دامنه کاربرد آن به تدریج از هوش مصرف کننده به حوزه هوش سازمانی ، رانندگی و ایجاد بهره وری قوی تر و تأثیر عمیق در بسیاری از صنایع گسترش یافته است. در صنعت چاپ برچسب ، کاربرد آینده AI می تواند به برچسب زدن بنگاه های چاپی در دستیابی به نوآوری محصول ، تولید هوشمند ، کنترل کیفیت ، تدارکات هوشمند و موارد دیگر ، بهبود بیشتر بهره وری تولید و کیفیت محصول کمک کند ، ضمن کاهش هزینه های عملیاتی و مصرف منابع.
صحنه 1: برنامه ریزی تولید هوشمند بهینه سازی برنامه ریزی تولید از طریق تجزیه و تحلیل داده ها ، می توان راندمان عملیاتی خطوط تولید را بهبود بخشید. شرکت های چاپ برچسب اغلب با فرآیندهای تولید پیچیده و تقاضای متنوع محصول روبرو هستند. با معرفی یک سیستم برنامه ریزی AI ، می توان وضعیت تولید را در زمان واقعی نظارت کرد ، برنامه های تولید را به سرعت تنظیم کرد ، در نتیجه کاهش خرابی و افزایش ظرفیت. Scene 2: مدیریت سلامت تجهیزات مبتنی بر نظارت بر داده های عملکرد تجهیزات ، با استفاده از تکنیک های یادگیری ویژگی ها ، از یک طرف ، می توان پیش بینی خرابی تجهیزات را قبل از بروز وقایع رخ داد ، کاهش تخفیف را کاهش داد. On the other hand, in the event of sudden equipment failures, it can quickly diagnose faults, locate the causes, and provide relevant solutions.Scene 3: Vision-based Surface Defect DetectionMachine vision-based surface defect detection can quickly identify smaller and more complex defects on labels in a matter of milliseconds, even under frequently changing environmental conditions, and classify them, such as detecting whether the label surface has white spots or contaminants. در حال حاضر ، شرکت های هوشمند صنعتی وجود دارند که یادگیری عمیق را با میکروسکوپ های سه بعدی ترکیب می کنند و باعث بهبود دقت تشخیص در سطح نانومتر می شوند. برای محصولات معیوب شناسایی شده ، سیستم می تواند به طور خودکار قابلیت تعمیر ، برنامه های تعمیر و روش های تعمیر را تعیین کند ، که سپس توسط تجهیزات برای انجام اقدامات تعمیر انجام می شود. صفحه 4: صنعت چاپ برچسب هوشمند دارای کارهای مرتب سازی زیادی در مدیریت موجودی است. اگر از کار دستی استفاده شود ، کند و پرهزینه است و همچنین به یک محیط دمای مناسب کار نیاز دارد. اگر از روبات های صنعتی برای مرتب سازی هوشمند استفاده شود ، می توان هزینه ها را به میزان قابل توجهی کاهش داد و سرعت قابل افزایش است.
صحنه پنجم: دیجیتال دیجیتال دوقلو دیجیتال آینه ای از یک موجود عینی در دنیای مجازی است. فرایند ایجاد یک دوقلوی دیجیتال ، داده های هوش مصنوعی ، یادگیری ماشین و سنسور را برای ایجاد یک مدل "واقعی" بسیار همهجانبه که می تواند در زمان واقعی به روز شود تا از فعالیت های تصمیم گیری در طول چرخه زندگی محصولات فیزیکی به روز شود ، ادغام می کند. از نظر مدل سازی مرتبه کاهش یافته از شیء دوقلوی دیجیتال ، مدل های پیچیدگی و غیرخطی را می توان در شبکه های عصبی قرار داد ، با استفاده از یادگیری عمیق برای ایجاد یک هدف محدود ، و بر اساس این هدف محدود ، انجام مدل سازی مرتبه کاهش یافته. شش: طراحی طراحی تولیدی یک تعامل انسان و فرایند خودآموز است. هنگامی که مهندسان در حال طراحی برچسب هستند ، آنها فقط باید پارامترهای مورد انتظار و محدودیت های عملکردی مانند مواد ، رنگ ها ، شکل ها و سناریوهای کاربردی تحت هدایت سیستم ، همراه با الگوریتم های هوش مصنوعی را تنظیم کنند ، که پس از آن می تواند بر اساس هدف طراح صدها یا هزاران راه حل ممکن را تولید کند. آنها سپس می توانند به طور مستقل مقایسه های جامع را برای انتخاب طرح بهینه طراحی برای ارائه به طراح برای تصمیم گیری نهایی انجام دهند. هفتم: پیش بینی تقاضا و بهینه سازی زنجیره تأمین مبتنی بر فن آوری هوش مصنوعی ، با تجزیه و تحلیل تقاضای بازار و شرایط عرضه ، مدلهای پیش بینی دقیق تقاضا برای کمک به شرکتها برای مدیریت بهتر موجودی و تهیه منابع مورد نیاز ، ایجاد تصمیمات مورد نظر ، ایجاد شده است. در مواجهه با یک محیط بازار به سرعت در حال تغییر ، استفاده از هوش مصنوعی شرکت ها را قادر می سازد تا انعطاف پذیر تر به نوسانات بازار پاسخ دهند و باعث افزایش کارایی کلی زنجیره تأمین می شوند. به طور خلاصه ، در حالی که AI دارای پتانسیل کاربرد قابل توجهی در صنعت چاپ برچسب است ، اکثریت قریب به اتفاق شرکت های چاپی برچسب به خوبی برای برنامه های هوش مصنوعی آماده نیستند و عدم درک کلی از AI را نشان می دهند. علاوه بر این ، جمع آوری داده ها ، استفاده و توسعه در شرکت های چاپ برچسب هنوز هم با مشکلات خاصی روبرو هستند ، و از آنجا که پایگاه داده این شرکت در درجه اول خصوصی است و مقیاس داده محدود است ، کمبود نمونه های یادگیری ماشین با کیفیت بالا برای برنامه های هوش مصنوعی وجود دارد ، که تا حدودی مانع از پذیرش AI در شرکت ها می شود. بدون شک نقش مهمی در ارتقاء این تغییر ایفا می کند. شرکت های چاپی برچسب همچنین باید فوراً تفکر خود را تغییر دهند ، به طور فعال به دنبال سناریوهای کاربردی برای هوش مصنوعی در شرکت های خود باشند و هوش مدیریت داخلی را ارتقا دهند.