Lorsque les grands modèles de l'IA rencontrent divers scénarios d'application dans l'industrie de l'impression d'étiquettes, quelle surprise peut-il apporter? Sa portée d'application s'est progressivement passée de l'intelligence des consommateurs au domaine de l'intelligence d'entreprise, à la conduite et à la création de productivité plus forte, et à avoir un impact profond sur de nombreuses industries. Dans l'industrie de l'impression d'étiquettes, l'application future de l'IA peut aider à étiqueter les entreprises d'impression à réaliser l'innovation des produits, la production intelligente, le contrôle de la qualité, la logistique intelligente, etc., améliorant l'efficacité de la production et la qualité des produits, tout en réduisant les coûts d'exploitation et la consommation de ressources.
Scène 1: Planification de production intelligente pour optimiser la planification de la production grâce à l'analyse des données, l'efficacité opérationnelle des lignes de production peut être améliorée. Les entreprises d'impression d'étiquettes sont souvent confrontées à des processus de production complexes et à diverses demandes de produits. En introduisant un système de planification d'IA, il est possible de surveiller l'état de production en temps réel, d'ajuster rapidement les plans de production, réduisant ainsi les temps d'arrêt et l'augmentation de la capacité. D'un autre côté, en cas de défaillances soudaines de l'équipement, il peut rapidement diagnostiquer les défauts, localiser les causes et fournir des solutions pertinentes. Actuellement, il existe des sociétés intelligentes industrielles combinant l'apprentissage en profondeur avec des microscopes 3D, améliorant la précision de la détection aux niveaux de nanomètre. Pour les produits détectés défectueux, le système peut automatiquement déterminer la réparabilité, le plan de réparation des chemins et les méthodes, qui sont ensuite exécutés par l'équipement pour effectuer les actions de réparation. Si le travail manuel est utilisé, il est lent et coûteux, et il nécessite également un environnement de température de travail approprié. Si les robots industriels sont utilisés pour le tri intelligent, les coûts peuvent être considérablement réduits et la vitesse peut être augmentée.
Scène cinq: Digital Twina Digital Twin est le miroir d'une entité objective dans un monde virtuel. Le processus de création d'un jumeau numérique intègre l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et les données des capteurs pour établir un modèle «réel» très immersif qui peut être mis à jour en temps réel pour soutenir les activités de prise de décision tout au long du cycle de vie des produits physiques. En termes de modélisation d'ordre réduit de l'objet jumeau numérique, la complexité et les modèles non linéaires peuvent être placés dans des réseaux de neurones, en utilisant l'apprentissage en profondeur pour établir une cible finie, et basé sur cette cible finie, effectuer une modélisation d'ordre réduit.Scene Six: la conception généative conception est une interaction humaine-machine et un processus auto-innovant. Lorsque les ingénieurs conçoivent des étiquettes, ils n'ont qu'à définir des paramètres attendus et des contraintes de performances telles que les matériaux, les couleurs, les formes et les scénarios d'application sous la direction du système, combinée à des algorithmes d'intelligence artificielle, qui peuvent ensuite générer automatiquement des centaines ou des milliers de solutions réalisables basées sur l'intention du concepteur. Ils peuvent ensuite effectuer indépendamment des comparaisons complètes pour sélectionner le schéma de conception optimal à présenter au concepteur pour la prise de décision finale. Scène sept: prévision de la demande et optimisation de la chaîne d'approvisionnement basée sur la technologie de l'intelligence artificielle, en analysant la demande du marché et les conditions d'approvisionnement, les modèles de prévision de demande précis sont établis pour aider les entreprises à mieux gérer l'inventaire et l'allocation des ressources, la prise de décisions orientées sur la demande. Face à un environnement de marché en évolution rapide, l'application de l'IA permet aux entreprises de réagir de manière plus flexible aux fluctuations de commercialisation, améliorant l'efficacité globale de la chaîne d'approvisionnement. De plus, la collecte, l'utilisation et le développement des données au sein des entreprises d'impression d'étiquettes sont toujours confrontées à certaines difficultés, et comme la base de données de l'entreprise est principalement privée et que l'échelle de données est limitée, il existe un manque d'échantillons d'apprentissage automatique de haute qualité pour les applications AI, qui, dans une certaine mesure jouent sans aucun doute un rôle important dans la promotion de ce changement. Les sociétés d'impression de labels devraient également déplacer rapidement leur réflexion, rechercher activement des scénarios de candidature pour l'intelligence artificielle au sein de leurs entreprises et promouvoir l'intelligence de la gestion interne.