Giới thiệu
AI (Artificial intelligence) đã trở thành một nhân tố không thể thiếu trong các lĩnh vực khác nhau của ngành công nghiệp, AI cũng trở thành một yếu tố không thể thiếu trong ngành in. Trong bài viết này Prima sẽ kiểm chứng các thực tế ứng dụng AI trong sản xuất in, từ việc xem xét các ứng dụng AI trong hiện tại, những khó khăn và cân nhắc khi bắt đầu ứng dụng AI trong sản xuất cũng như những cân nhắc khi quyết định đưa AI vào sản xuất in.
Trí tuệ nhân tạo (AI), máy học (machine learning) và công nghệ biến đổi được đào tạo trước (GPT – generative pre-trained transformer GPT) được coi là những lực lượng cách mạng sẵn sàng chuyển đổi mọi ngóc ngách của kinh doanh hiện đại, bao gồm cả ngành in ấn. Với AI, chúng ta có viễn cảnh cho ngành sản xuất ở mức độ tự động hóa thông minh, cá nhân hóa hoàn hảo và khả năng sáng tạo thay thế sức lao động của con người. Hầu hết các báo cáo đều cho một tương lai mà AI giúp giảm chi phí, loại bỏ sự kém hiệu quả, tối ưu hóa chi phí lao động và mở ra những nguồn doanh thu mới.
Thực tế hiện nay —nơi giá trị đích thực của AI nằm ở các ứng dụng được nhắm mục tiêu, giúp cải thiện, chứ không phải thay thế, đội ngũ nhân viên và quy trình làm việc hiện tại. Trong ngành in, câu chuyện không phải là sự chuyển đổi toàn diện, chỉ sau một đêm, mà là hành trình vững chắc để tối ưu hóa các tác vụ như nắm bắt thông số kỹ thuật, ước tính, tiếp nhận công việc, công nghệ trước in, bảo trì và tương tác với khách hàng. Câu hỏi đặt ra cho các nhà in không phải là liệu AI có thực hiện được tất cả các mục tiêu trên hay không—mà là làm thế nào để loại bỏ những yếu tố gây nhiễu và triển khai các giải pháp mang lại lợi ích thực sự, có thể đo lường được.
Điều quan trọng cần nhớ là AI không phải một phép thuật. Nó là sự kết hợp giữa lập trình máy tính với các mô hình, mẫu và thuật toán. Khoa học đằng sau AI là một động lực chuyển đổi tác động đến nhiều ngành công nghiệp, và sản xuất in – một ngành công nghiệp sản xuất – cũng không ngoại lệ. AI đã là một phần của cơ sở hạ tầng trong nhiều năm! Từ việc tự động hóa các tác vụ cơ khí hoặc phần mềm thông thường đến việc cải thiện quy trình làm việc phức tạp, các kỹ thuật AI mang đến cơ hội nâng cao hiệu quả và đổi mới, nhưng cũng có những hạn chế. Điều bắt buộc đối với các Nhà in là học cách phân biệt giữa những tiến bộ thực sự và những kỳ vọng quá mức.
Để khai thác được giá trị thực sự của AI, ban lãnh đạo doanh nghiệp in cần có tầm nhìn chiến lược rõ ràng: (1) Xác định đúng điểm nghẽn trong quy trình và lĩnh vực ưu tiên ứng dụng; (2) Đầu tư vào đào tạo nhân lực và chuẩn hóa dữ liệu; (3) Lựa chọn giải pháp phù hợp, tránh kỳ vọng “thay thế hoàn toàn con người” hoặc tin tưởng tuyệt đối vào các công cụ plug-and-play. Quan trọng hơn, việc triển khai AI phải gắn liền với quản trị rủi ro, bảo mật dữ liệu và tuân thủ các quy định đạo đức, pháp lý trong ngành.
Bài viết này được xây dựng nhằm cung cấp góc nhìn quản trị toàn diện về ứng dụng AI trong ngành in, giúp lãnh đạo doanh nghiệp nhận diện cơ hội, kiểm soát thách thức và định hình chiến lược phát triển bền vững trong kỷ nguyên số. Đây không chỉ là câu chuyện công nghệ, mà là một quyết định quản trị mang tính sống còn, định hình vị thế cạnh tranh của doanh nghiệp in trong 5–10 năm tới.
- Những ứng dụng Ai có thể làm cho ngành in hiện nay
AI Giúp kiểm soát chuỗi cung ứng và quản lý sản xuất
AI đang được ứng dụng để tối ưu hóa chuỗi cung ứng ngành in – từ quản lý tồn kho nguyên liệu đến dự báo nhu cầu đặt in. Đây là lĩnh vực mới nổi trong in ấn, hiện còn ít nghiên cứu chuyên sâu. Tuy nhiên, các kết quả ban đầu rất hứa hẹn. Chẳng hạn, một nghiên cứu đã dùng mạng nơ-ron LSTM để dự báo lượng giấy in cần thiết dựa trên dữ liệu tiêu thụ nhiều năm, đạt độ chính xác khá (sai số ~21% trong dự báo). Nhờ phân tích dữ liệu đơn hàng và xu hướng thị trường, hệ thống AI có thể dự đoán trước khối lượng in, giúp nhà in điều chỉnh tồn kho và kế hoạch sản xuất kịp thời, tránh thiếu hụt hoặc lãng phí nguyên vật liệu. Thực tế cho thấy một số doanh nghiệp in đã bắt đầu ứng dụng AI vào quản lý vật tư: một công ty sản xuất bảng quảng cáo (~20–40 triệu USD doanh thu) triển khai AI để cải thiện khâu tiếp nhận vật liệu đầu vào và quản lý tồn kho hiệu quả hơn.
Về phía khách hàng, AI cũng hỗ trợ dự báo nhu cầu in theo mùa vụ hoặc sự kiện, từ đó tối ưu lịch sản xuất và chuỗi cung ứng. Theo báo cáo của Smithers năm 2025, AI giúp các nhà cung cấp in dự báo tốt hơn nhu cầu, theo dõi rủi ro đứt gãy chuỗi cung ứng và thậm chí đàm phán động với nhà cung cấp nguyên liệu để giảm thiểu chậm trễ. Nhờ đó, một số nhà in đã triển khai trung tâm hoàn thiện đơn hàng tự động (micro-fulfillment) kết hợp AI nhằm đảm bảo giao hàng trong 24 giờ và giảm tồn kho nguyên vật liệu dư thừa.
AI phân tích thị trường và xu hướng ngành in
AI đang hỗ trợ các doanh nghiệp in phân tích dữ liệu thị trường ở quy mô lớn, từ đó phát hiện xu hướng và cơ hội kinh doanh mới. Các thuật toán máy học có thể tổng hợp thông tin từ dữ liệu bán hàng, phản hồi khách hàng đến số liệu kinh tế để xác định thị trường mục tiêu tiềm năng, dự báo mức tăng trưởng và lợi nhuận theo phân khúc. Theo một khảo sát quý I/2024, khoảng 13% nhà cung cấp dịch vụ in đã ứng dụng AI vào phân tích thị trường (ví dụ: đánh giá quy mô và tiềm năng các thị trường ngách), và thêm ~26% khác cũng có kế hoạch áp dụng. Việc này giúp các công ty in hiểu rõ hơn nhu cầu theo khu vực, theo ngành để đưa ra quyết định chiến lược sát thực tế.
AI cũng có thể theo dõi dữ liệu mạng xã hội và xu hướng tiêu dùng để gợi ý các dịch vụ in mới (ví dụ: sự lên ngôi của bao bì cá nhân hóa, xu hướng in xanh bền vững) nhằm đón đầu thị trường. Ngoài ra, một số hệ thống AI cho phép điều chỉnh giá bán động dựa trên cung-cầu và chi phí – ví dụ: tự động giảm giá khi nhu cầu thấp hoặc nguyên liệu rẻ, và tăng giá khi cao điểm – giúp tối ưu lợi nhuận mà vẫn cạnh tranh. Những công cụ phân tích thông minh này đang dần trở thành trợ thủ đắc lực cho các nhà quản lý trong ngành in hoạch định kế hoạch kinh doanh.
Phát hiện gian lận trong chuỗi đơn hàng in
Với sự phát triển của thương mại điện tử trong ngành in (như in theo nhu cầu, in áo thun, photobook trực tuyến…), nguy cơ gian lận trong đơn hàng cũng tăng lên – ví dụ như dùng thẻ tín dụng ăn cắp để đặt hàng loạt sản phẩm in. AI đang được triển khai để đối phó vấn đề này. Các thuật toán machine learning phát hiện gian lận có khả năng phân tích hàng triệu giao dịch trong thời gian thực, tìm ra các mẫu hình bất thường và cảnh báo khi có dấu hiệu giao dịch giả mạo. Chẳng hạn, hệ thống AI của một dịch vụ in theo yêu cầu có thể tự động gắn cờ nếu phát hiện một tài khoản mới đặt số lượng lớn sản phẩm đắt tiền giao đến địa chỉ lạ, hoặc nhiều đơn hàng sử dụng cùng một phương thức thanh toán đáng ngờ. Nhờ việc thích ứng với chiêu trò gian lận mới, các hệ thống AI giúp giảm thiểu tổn thất tài chính do lừa đảo đơn hàng trực tuyến gây ra.
Song song đó, AI còn góp phần chống gian lận trong sản xuất in: ví dụ, các nhà in bảo mật hoặc in tiền đang nghiên cứu dùng AI thị giác để phát hiện sản phẩm in giả, in nhái (hàng giả mạo bao bì, tem nhãn) thông qua việc nhận dạng các đặc điểm in ấn vi sai so với hàng thật. Bằng cách phân tích hình ảnh và dữ liệu in, AI có thể chỉ ra những dấu hiệu tinh vi của hàng in giả mà mắt thường khó thấy, từ đó bảo vệ chuỗi cung ứng in và thương hiệu khỏi hành vi gian lận.
Robot tự động hóa logistic trong nhà máy in
Bên cạnh phần mềm, robot ứng dụng AI đang dần xuất hiện trong nhà xưởng in để tự động hóa các khâu vận chuyển và hậu cần. AI thị giác máy và điều hướng thông minh cho phép robot di chuyển vật liệu in ấn xuyên suốt dây chuyền, thay con người thực hiện các tác vụ nặng nhọc hoặc lặp đi lặp lại. Ví dụ, trong lĩnh vực in bao bì, AI đang đẩy mạnh việc sử dụng robot xếp hàng và đóng pallet nhằm tối ưu hóa việc sắp xếp thùng hàng, chồng xếp sản phẩm in một cách ổn định và hiệu quả.
Robot còn hỗ trợ phân loại, chuyển các khay giấy, cuộn giấy trong kho và đưa vật tư đến máy in đúng thời điểm, giúp giảm thời gian chờ và sai sót. Điều này đặc biệt hữu ích khi kết hợp với hệ thống sản xuất in tự động quy mô lớn. Chẳng hạn, các nhà máy in nhãn hàng và biển hiệu lớn đã kết nối cảm biến dây chuyền với AI để theo dõi trạng thái thiết bị và tồn kho theo thời gian thực, cho phép robot và con người phối hợp nhịp nhàng hơn trong sản xuất. Việc ứng dụng AI vào robot in ấn không chỉ tăng năng suất mà còn giúp giải phóng nhân lực cho các công việc giá trị cao hơn.
Ứng dụng AI trong in 3D (Additive Manufacturing)
Ngành in 3D cũng được hưởng lợi từ AI, mở ra những ứng dụng tiên tiến kết hợp giữa thiết kế số và sản xuất. Trí tuệ nhân tạo giúp tăng tốc và tối ưu hóa quá trình in 3D ở nhiều khâu. Thứ nhất, AI hỗ trợ khâu thiết kế và chuẩn bị in: các công cụ genAI có thể tự động tạo mô hình 3D (text-to-CAD) hoặc phân tích kho thiết kế có sẵn để đề xuất những hình dạng kết cấu tối ưu cho in 3D. Điều này cho phép tạo ra các cấu trúc phức tạp, tối ưu vật liệu mà con người có thể khó hình dung. Thứ hai, trong quá trình in, AI tích hợp với hệ thống mô phỏng và giám sát tại chỗ (in-situ monitoring) giúp đảm bảo sản phẩm in thành công ngay từ lần đầu (“first-time-right”). Cụ thể, các cảm biến camera và nhiệt độ trên máy in 3D được AI phân tích theo thời gian thực để phát hiện biến dạng hoặc lỗi trong quá trình tạo lớp, từ đó điều chỉnh tốc độ hoặc nhiệt độ in kịp thời nhằm tránh hỏng sản phẩm. Thứ ba, ở quy mô xưởng in 3D lớn, AI đóng vai trò quan trọng trong quản lý vận hành tự động: với một “đội” gồm hàng chục máy in 3D (ví dụ các farm in 3D trong công nghiệp), AI có thể lập lịch vận hành tối ưu, dự báo bảo trì cho từng máy (giống bảo trì dự đoán) và tự động điều phối sản xuất để tăng tổng năng suất.
Các chuyên gia nhận định AI sẽ là công nghệ hỗ trợ then chốt để sản xuất 3D đạt quy mô công nghiệp – giúp tăng thời gian máy hoạt động in thực tế và giảm thời gian “thử nghiệm chỉnh máy” thủ công. Ngoài ra, AI cũng thúc đẩy phát triển vật liệu in mới: bằng cách phân tích dữ liệu thí nghiệm, AI có thể gợi ý công thức vật liệu (hợp kim, polymer) tối ưu cho in 3D với tính chất mong muốn, rút ngắn quá trình thử-sai trong phòng lab. Tóm lại, AI đang được các công ty in 3D ứng dụng từ khâu thiết kế, sản xuất đến quản lý, hứa hẹn nâng cao năng suất, độ chính xác và tính linh hoạt của công nghệ in 3D trong những năm tới.
AI hiện diện và giúp giải quyết nhiều công việc trong ngành in
Ứng dụng AI trong Trước in và tự động hóa quy trình làm việc
Một bộ phận có nhiều công việc lặp đi lặp lại là quy trình Trước in. Giai đoạn này đóng vai trò then chốt trong sản xuất in vì nó thiết lập các công việc, thông số cho suốt quy trình sản xuất còn lại. Nó bao gồm chuẩn bị file/dữ liệu, hiệu chỉnh màu sắc, điều chỉnh bố cục, thiết lập các thông số,.., tất cả các lĩnh vực mà công nghệ học máy và GPT đều phát huy tác dụng. Các quá trình trước in có nhiều vòng lặp, đây là những lĩnh vực mà công nghệ AI có thể tối ưu hóa quy trình:
- Chuẩn bị file/dữ liệu tự động: Phần mềm sử dụng AI có thể phân tích các file/dữ liệu đến, xác định các vấn đề tiềm ẩn (ví dụ: thiếu fonts chữ hoặc hình ảnh có độ phân giải thấp) và tự động sửa chúng, giúp giảm thiểu sự can thiệp thủ công và lỗi.
- Quản lý Màu: Các thuật toán hỗ trợ AI có thể điều chỉnh cấu hình màu để đảm bảo tính nhất quán với điều kiện in trên nhiều loại vật liệu và thiết bị in khác nhau, từ đó nâng cao chất lượng sản phẩm cuối cùng. Tùy thuộc vào cách công cụ triển khai AI, các giải pháp này có thể học hỏi và tinh chỉnh cách tiếp cận đối với các thách thức về màu sắc cụ thể khi chúng tương tác với cấu hình máy và cấu hình màu. Tuy nhiên, không phải nhà cung cấp nào cũng sử dụng công nghệ này theo cùng một cách, vì vậy, điều quan trọng là phải tìm hiểu cách họ sử dụng AI và cách nó tác động đến quy trình in ấn của bạn.
- Tối ưu hóa bố cục (layout): Việc sử dụng các nguyên lý AI, bao gồm máy học, để tối ưu hóa bố cục, bình trang, sắp xếp tay và cách đóng cuốn nhằm nâng cao hiệu quả, giảm thiểu lãng phí và đảm bảo sử dụng vật liệu tối ưu đã có sẵn trong các công cụ phần mềm. Sự khác biệt ngày nay là sự ra đời của các công cụ tinh vi hơn và bộ xử lý nhanh hơn.
Tại sao điều này quan trọng: Tự động hóa giúp tiết kiệm thời gian, giảm lỗi và tăng cường tính nhất quán trong sản xuất, tác động trực tiếp đến lợi nhuận và hiệu quả.
Nhiều công ty sản xuất phần cứng và phần mềm in đã bổ sung công nghệ hỗ trợ AI vào các giải pháp quy trình làm việc của họ, cho phép tra cứu và điều chỉnh file/dữ liệu để nâng cao hiệu quả. Khả năng hợp lý hóa quy trình làm việc của AI—chẳng hạn như tiếp nhận công việc, chế bản và sản xuất—mang lại giá trị đáng kể cho các nhà in trong mọi công việc. Trước khi mua, hãy tìm hiểu xem họ sử dụng công nghệ nào, cách họ sử dụng, cách họ tinh chỉnh công nghệ để phù hợp với điều kiện thay đổi và cập nhật tính năng.
Bảo trì dự đoán và giám sát thiết bị
Hai lĩnh vực được nhiều nhà cung cấp phần cứng nhắm đến là bảo trì dự đoán và giám sát thiết bị, các quy trình ứng dụng AI có thể giúp tối ưu hóa thời điểm cần bảo trì, thời điểm thay thế linh kiện, và thậm chí cả thời điểm tốt nhất cho các quy trình bảo trì. Hãy tham khảo nhà cung cấp của bạn về chiến lược AI của họ vì nó có thể tác động đáng kể đến chi phí bảo trì của bạn. Một số hãng tuyên bố rằng việc chuyển sang các quy trình ứng dụng AI có thể giúp khách hàng tiết kiệm chi phí thay thế linh kiện trước thời hạn và giúp họ áp dụng thời gian bảo trì thông minh hơn.
- Bảo trì Dự đoán: Thời điểm nào là tốt nhất để bảo dưỡng máy trước khi nó hỏng? Việc sử dụng AI để phân tích dữ liệu từ các cảm biến được tích hợp trong thiết bị in cung cấp hướng dẫn dựa trên dữ liệu, vượt xa việc theo dõi trạng thái hiện tại. Công nghệ này sử dụng dữ liệu lịch sử và thời gian thực để ước tính thời điểm cần bảo trì nhằm tối ưu hóa việc sử dụng và thời gian hoạt động của máy. Tác động tài chính có thể định lượng được khi bạn tối ưu hóa tần suất thay thế linh kiện dựa trên dữ liệu, chứ không phải dựa trên lịch.
- Giám sát Thiết bị: Máy móc đang hoạt động như thế nào tại thời điểm này? Dữ liệu cảm biến có thể cung cấp cảnh báo ngay lập tức về những sai lệch so với điều kiện vận hành bình thường trước khi xảy ra sự cố, cho phép bảo trì kịp thời và giảm thời gian ngừng hoạt động. Việc giám sát hiệu suất thiết bị theo thời gian thực giúp tự động hóa việc điều chỉnh thông số để duy trì hoạt động tối ưu và kéo dài tuổi thọ thiết bị.
Tại sao điều này lại quan trọng: Thời gian ngừng hoạt động ngoài kế hoạch là một thách thức tốn kém đối với máy in. Bảo trì dự đoán đảm bảo hoạt động liên tục và kéo dài tuổi thọ thiết bị.
Tăng cường các ứng dụng in dữ liệu biến đổi
Một lĩnh vực đầy hứa hẹn để ứng dụng AI là phát triển và cải tiến các ứng dụng được cá nhân hóa. Một số nhà cung cấp đã bổ sung các tính năng hỗ trợ AI, chẳng hạn như liên kết đến các công cụ tạo hình ảnh và nâng cao văn bản. Nó cải thiện VDP (Variable Data Printing) bằng cách phân tích dữ liệu khách hàng và tạo nội dung cá nhân hóa ở quy mô lớn. Các công cụ dựa trên GPT thậm chí có thể tạo ra thông điệp động và thiết kế phù hợp với từng người nhận.
Tại sao điều này lại quan trọng: Cá nhân hóa và tùy chỉnh đã được chứng minh là tạo ra mức độ tương tác cao hơn và ROI tốt hơn cho khách hàng, đặc biệt là trong các chiến dịch tiếp thị và thư trực tiếp. Sử dụng các công cụ để phân tích CRM và các nhóm dữ liệu khác để tìm thông điệp tốt nhất gần hoặc trong thời gian thực có thể là một điểm khác biệt.
Tự động hóa tiếp thị hỗ trợ AI cũng đang thực hiện Cá nhân hóa lên tầm cao mới. Bằng cách tận dụng dữ liệu khách hàng cho tin nhắn phù hợp, tạo các chiến dịch được nhắm mục tiêu và đề xuất các sản phẩm dựa trên sở thích cá nhân, các doanh nghiệp in ở bất kỳ quy mô nào cũng có thể đạt được mức độ tham gia cao hơn và tỷ lệ chuyển đổi. Sự phù hợp kinh doanh được cải thiện này tạo ra các kết nối mạnh mẽ hơn với khán giả, thúc đẩy thành công trong một thị trường cạnh tranh
Việc sử dụng các công cụ hỗ trợ AI đang ngày càng phổ biến, bao gồm liên kết và định dạng thông minh cho dữ liệu đầu vào dùng cho các dự án, cũng như thêm các lớp dữ liệu cho sản phẩm in. Tuy nhiên, hãy cẩn thận. Hầu hết các công cụ đều có những điểm mạnh và điểm yếu. Hãy giải thích các ứng dụng và nhu cầu của bạn để tìm ra giải pháp phù hợp, sau đó tiếp tục thử nghiệm. Các công nghệ này tiếp tục mở rộng khả năng nhưng với tốc độ khác nhau. Luôn kiểm tra đầu ra của bất kỳ văn bản và đồ họa nào được hỗ trợ AI. Các công cụ AI có thể sẽ mắc lỗi.
AI trong kiểm soát chất lượng
Quản lý chất lượng in là lĩnh vực đã được hưởng lợi rõ rệt nhờ AI, và các giải pháp hiện nay ngày càng tự động hóa cao hơn thay vì chỉ hỗ trợ phát hiện lỗi. Hệ thống thị giác máy tích hợp AI có thể kiểm tra sản phẩm in theo thời gian thực, phát hiện lỗi sai lệch màu, mờ nhòe, lệch chồng,… với độ chính xác rất cao. Các thuật toán học sâu trong một nghiên cứu đã đạt tới 98,4% độ chính xác khi nhận diện lỗi in trên máy in ống đồng– điều này đồng nghĩa hầu hết sai sót vi mô đều được AI phát hiện kịp thời. Không chỉ dừng ở phát hiện, các máy in kỹ thuật số hiện đại tích hợp AI còn có khả năng tự động điều chỉnh thông số in ngay khi phát hiện dấu hiệu lệch chuẩn, nhằm duy trì chất lượng đầu ra ổn định. Ví dụ, cảm biến AI trên máy in có thể nhận thấy sự sai khác màu sắc hoặc độ lệch bản in, và lập tức hiệu chỉnh lượng mực hoặc căn chỉnh lại đầu phun để đảm bảo thành phẩm đúng yêu cầu. Những hệ thống “điều khiển vòng kín” này giúp giảm đáng kể phế phẩm và lãng phí thời gian so với cách kiểm tra thủ công.
Các nhà cung cấp thiết bị in lớn cũng đang phát triển giải pháp AI QC nâng cao: chẳng hạn AI kiểm tra hàng trăm tờ in liên tục và tự động loại bỏ tờ lỗi, hoặc thống kê dữ liệu lỗi để dự báo xu hướng sai hỏng (từ đó bảo trì phòng ngừa trước khi lỗi xảy ra hàng loạt). Nhờ AI, việc kiểm soát chất lượng in chuyển từ bị động sang chủ động – phát hiện sớm, sửa lỗi nhanh và duy trì tính đồng nhất trên quy mô lớn. Điều này đặc biệt quan trọng đối với những lĩnh vực đòi hỏi chất lượng khắt khe như in bao bì dược phẩm, in nhãn thực phẩm, nơi AI giúp đảm bảo không có lỗi nào bị bỏ sót.
Về dài hạn, tự động hóa quản lý chất lượng bằng AI còn góp phần chuẩn hóa tiêu chuẩn in ấn, khi mà máy móc có thể học hỏi từ dữ liệu và thực thi kiểm soát chất lượng một cách nhất quán hơn con người. Phát hiện Lỗi: Hệ thống thị giác tích hợp AI có thể phát hiện lỗi theo thời gian thực trong quá trình in, cho phép thực hiện các biện pháp khắc phục ngay lập tức. Những tính năng này rất phổ biến trong in thương mại hiện nay và đang ngày càng phổ biến hơn trong sản xuất sách và các ứng dụng thư trực tiếp.
Các thuật toán phân tích hình ảnh tiên tiến được hỗ trợ bởi AI đang thiết lập các tiêu chuẩn mới về chất lượng in. Các hệ thống này có thể phát hiện các khuyết tật tiềm ẩn trong quá trình khai in, kiểm tra độ chính xác màu sắc và lỗi phông chữ, đồng thời tối ưu hóa chất lượng in với hình ảnh và văn bản có độ phân giải cao. Những khả năng này đảm bảo quy trình sản xuất liền mạch và đầu ra chất lượng cao nhất quán, đáp ứng và vượt quá mong đợi của khách hàng.
Nâng cao trải nghiệm khách hàng
Các công cụ AI như chatbot và trợ lý ảo cải thiện dịch vụ khách hàng bằng cách cung cấp các bản cập nhật theo thời gian thực, báo giá tự động và giải quyết vấn đề nhanh hơn
Tại sao điều này lại quan trọng: Cải thiện trải nghiệm khách hàng thúc đẩy lòng trung thành và giúp khách hàng kinh doanh với các cửa hàng in dễ dàng hơn
Ngoài sản xuất, các công cụ AI rất mạnh mẽ trong việc phân tích nhanh hơn các nhóm dữ liệu lớn. Bạn có thể mua hoặc xây dựng các công cụ để phân tích dữ liệu từ nhiều hệ thống khác nhau, tìm ra các khoảng trống và điểm nghẽn, đồng thời đưa ra các khuyến nghị. Ngày nay, các nhà in sử dụng mọi thứ, từ các lời nhắc được viết trong ChatGPT, CoPilot, Gemini và Perplexity đến các công cụ bạn đã có, bao gồm Microsoft PowerBI, Tableau và Domo. Vì bạn có thể tự động hóa các công cụ, bạn không bị giới hạn về tần suất chạy phân tích. Một người có thể mất một ngày hoặc hơn để chạy phân tích, có thể được thực hiện hàng tháng hoặc hàng quý. Nhịp độ đó có thể dẫn đến việc bỏ lỡ các dấu hiệu cảnh báo cho đến khi quá muộn. Việc tự động hóa nhịp độ theo giờ, hàng ngày hoặc hàng tuần cung cấp thông tin chi tiết nhanh hơn về những thay đổi ảnh hưởng đến lợi nhuận. Hãy xem xét các giải pháp dựa trên AI để tối ưu hóa hàng tồn kho bằng cách theo dõi đơn đặt hàng, giao hàng, thời gian trôi qua giữa các đơn đặt hàng và các thay đổi về chi phí để cung cấp cho các hệ thống ước tính.
AI giúp cải thiện công việc nhanh và chính xác hơn.
2. Kỳ vọng và thực tế
Để tích hợp các công cụ AI vào nhà in nên bắt đầu bằng việc đánh giá để hiểu rõ các vấn đề cần giải quyết, những điểm nghẽn và lỗ hổng trong quy trình làm việc, cũng như các nguồn dữ liệu. Các giải pháp hiện có sẽ không thể hoạt động nếu không có dữ liệu. Nếu bạn không thể chỉ ra nguồn dữ liệu của mình, không công cụ AI nào có thể giúp ích. AI không thể đọc được suy nghĩ của người dùng. Bạn phải cung cấp dữ liệu cho AI để đạt được lợi ích. Điều quan trọng là phải tiếp cận việc triển khai với những kỳ vọng thực tế.
Hiểu rõ sự phức tạp: Việc tích hợp AI vào quy trình làm việc hiện tại sẽ rất phức tạp. Bạn cần hiểu rõ nguồn dữ liệu của mình, điều này có thể đòi hỏi một số công việc dự án. Dữ liệu không đủ hoặc chất lượng kém sẽ dẫn đến những hậu quả không mong muốn. Nếu bạn có nhiều CRM, giải pháp web-to-print, công cụ MIS và rất nhiều các bảng tính từ Excel, tất cả chúng đều chứa dữ liệu có thể xung đột. Cái nào hiệu quả hơn? Bao nhiêu phần trăm dữ liệu của bạn là kết quả của việc nhập lại dữ liệu? Điều đó sẽ dễ dẫn đến sai sót. Điểm mấu chốt là bạn có thể cần những thay đổi đáng kể về cơ sở hạ tầng và quy trình.
Cân nhắc về chi phí: Việc triển khai các giải pháp AI có thể tốn kém và lợi tức đầu tư có thể không đến ngay lập tức. Hãy đặt kỳ vọng của bạn. Mặc dù việc áp dụng các công cụ AI để phân tích báo cáo có thể mang lại một số thành công nhanh chóng, nhưng bạn có thể thấy rằng dữ liệu bạn sử dụng không toàn diện hoặc không phù hợp như bạn nghĩ. Việc thử một số công cụ và xem chúng hoạt động như thế nào đối với bạn là hợp lý; thành công sẽ đến từ việc đánh giá trạng thái hiện tại của bạn và sau đó xây dựng một kế hoạch thử nghiệm. Hãy cân nhắc chi phí của các công cụ độc lập, nhưng cũng hãy trao đổi với các nhà cung cấp giải pháp hiện tại của bạn để xem họ đã bao gồm những gì và những gì có sẵn khi phải trả giá bằng việc thêm một tính năng mới. Sau đó, hãy cân nhắc chi phí hỗ trợ triển khai. Ngay cả trong một cửa hàng có nhân viên CNTT, trình độ kỹ năng liên quan đến các công cụ AI có thể sẽ bị hạn chế. Các dịch vụ chuyên nghiệp có thể giúp tránh chi tiền cho các nhiệm vụ hoặc công cụ không phù hợp.
3. Những vấn đề mà nhà in cần quan tâm khi ứng dụng AI vào sản xuất
Đối với mọi giải pháp AI giá cả phải chăng, thiết thực được nhiều nhà cung cấp, các công ty cung ứng giải pháp bán trên thị trường. Họ có nhiều phương án tiếp thị tốt và có khả năng bán những công cụ AI phù hợp với công ty của bạn, nhưng cũng có nhiều giải pháp lại không đáp ứng được yêu cầu. Một số nhà cung cấp không tiết lộ khối lượng công việc bạn cần bỏ ra trước khi nhìn thấy kết quả, trong khi một số khác lại không đảm bảo giải pháp sử dụng dữ liệu phù hợp để phát huy tốt các công cụ. Gánh nặng thuộc về người mua, vì vậy, khi bắt đầu tìm kiếm công cụ AI phù hợp với nhà in của bạn, hãy lưu ý một số vấn đề sau:
Các công ty khởi nghiệp thiếu hồ sơ theo dõi đã được chứng minh
Một số công ty khởi nghiệp AI tham gia vào ngành in với những tuyên bố đầy tham vọng nhưng thiếu các giải pháp thực tế, đã được thử nghiệm. Một số nhà cung cấp hiểu biết rất sâu về các kỹ thuật AI, nhưng có thể họ không có chuyên môn trong ngành cũng như lĩnh vực đặc trưng của công ty bạn, đôi khi hứa hẹn những thay đổi mang tính cách mạng, nhưng thực tế không có bằng chứng cho thấy họ có thể mang lại kết quả hữu hình. Hãy xem xét thêm nhiều tài liệu tham khảo về ứng dụng của họ.
Các nhà cung cấp cung cấp giải pháp AI chung
Một số nhà cung cấp sẽ tuyên bố với bạn rằng: Chúng tôi hiểu các công cụ AI miễn phí và có thể giúp bạn làm cho chúng hoạt động cho bạn.
Thực tế các doanh nghiệp cung cấp nền tảng AI rộng rãi mà không cần tùy chỉnh cho ngành in sẽ không có khả năng giải quyết các nhu cầu hoạt động cụ thể. Bạn có thể thấy một số hiệu quả, nhưng cũng sẽ phát sinh một loạt các vấn đề mới phát sinh và kỳ vọng không được đáp ứng. Vì thế Nhà in cần yêu cầu bằng chứng các công cụ AI mà họ cung cấp thích hợp với ngành in và liên quan đến môi trường của bạn.
Tăng hiệu quả quá mức
Một số nhà cung cấp AI khác đã tuyên bố: AI sẽ thay thế hoàn toàn sự can thiệp của con người vào quy trình in ấn.
Thực tế: Mặc dù AI có thể tự động hóa nhiều tác vụ, nhưng nó không thể thay thế hoàn toàn sự sáng tạo, ra quyết định chiến lược hoặc giải quyết vấn đề của con người. Ví dụ: AI không thể có cảm nhận màu sắc, sắc thái hay nội dung trong điều chỉnh thiết kế hoặc thực thi các yêu cầu giám sát thủ công cho các công việc phức tạp.
Không có tuyệt đối về các giải pháp của Plug-and-Play
Các tuyên bố như: Các công cụ AI có thể được tích hợp liền mạch vào quy trình làm việc hiện có mà không bị gián đoạn.
Thực tế: Việc triển khai đòi hỏi những thay đổi đáng kể về thời gian, nguồn lực và cơ sở hạ tầng. Đào tạo nhân viên cũng rất cần thiết để khai thác toàn bộ tiềm năng của công nghệ.
Kỳ vọng chi phí không thực tế
Truyền thông: Các giải pháp AI giúp chi phí thấp để tối ưu hóa và hợp lý hóa hoạt động.
Thực tế: Các công cụ AI chất lượng cao, như hệ thống bảo trì dự đoán hoặc phần mềm quy trình làm việc trên đám mây, thường đi kèm với chi phí trả trước đáng kể, bao gồm nhu cầu chuẩn hóa nhóm dữ liệu và xây dựng tích hợp. Lợi tức đầu tư có thể không ngay lập tức.
Khả năng sáng tạo được thổi phồng quá mức
Tuyên bố: Các công cụ AI như GPT có thể độc lập tạo nội dung hấp dẫn, sẵn sàng cho thị trường VDP hoặc các chiến dịch tiếp thị.
Thực tế: Nội dung do AI tạo ra đòi hỏi phải được xem xét cẩn thận để đảm bảo sự liên kết, chính xác và tuân thủ luật sở hữu trí tuệ của thương hiệu. Mức độ công cụ cần thiết để tạo ra một cái gì đó như quảng cáo Coca-Cola năm 2024 rất đắt tiền và đòi hỏi các chuyên gia. Các công cụ như Midjourney, các công cụ AI trong Shutterstock, DaVinci, Adobe Firefly hoặc Dall-e nhằm mục đích nâng cao khả năng sáng tạo chứ không thay thế chuyên môn thiết kế của các chuyên gia. AI có thể tạo ra là lỗi chính tả trong văn bản và các đặc điểm kỳ lạ của con người, động vật và phong cảnh.
Yêu cầu dữ liệu sai lầm
Tuyên bố: Các công cụ AI hoạt động hiệu quả với dữ liệu hạn chế hoặc không đầy đủ.
Thực tế: AI phụ thuộc vào các nguồn dữ liệu được kết nối chất lượng cao để mang lại kết quả đáng tin cậy. Quản lý dữ liệu kém hoặc đầu vào không đủ sẽ dẫn đến lỗi, kém hiệu quả hoặc đầu ra không phù hợp.
Mối quan tâm về đạo đức và quy định
Tuyên bố: AI vốn trung lập và không yêu cầu giám sát.
Thực tế: Có những thách thức về đạo đức và quy định, bao gồm quyền riêng tư dữ liệu cho các chiến dịch được cá nhân hóa và các mối quan tâm về sở hữu trí tuệ với nội dung do AI tạo ra. Tuân thủ bảo vệ dữ liệu, quyền riêng tư và một nhóm các quy định liên quan đến AI sắp tới là điều cần thiết nhưng thường bị bỏ qua. Gánh nặng thuộc về nhà in, không phải nhà cung cấp công cụ AI, để biết các quy tắc.
Phương pháp tiếp cận AI “Tất cả hoặc không có gì”
Tuyên bố: Việc áp dụng AI chỉ có giá trị nếu được triển khai trên toàn bộ doanh nghiệp.
Thực tế: Việc áp dụng gia tăng thường mang lại kết quả có giá trị. Trước khi mở rộng quy mô, hãy tập trung vào các lĩnh vực mà AI mang lại lợi ích ngay lập tức và có thể đo lường được, chẳng hạn như tự động hóa trước in hoặc bảo trì dự đoán.
4. Những bài học cho nhà in
Khi áp dụng AI nhà in cần tập trung vào những vấn đề sau, dựa trên kinh nghiệm phát triển và triển khai hệ thống AI cũng như chuyển đổi số cho doanh nghiệp. Những vấn đề này sẽ giúp bạn có một kế hoạch dài hạn và thành công
- Tập trung vào các lĩnh vực có tác động cao: Áp dụng AI giúp tăng cường hiệu quả, giảm chi phí hoặc cải thiện trải nghiệm của khách hàng. Không nên dàn trải trên toàn bộ hệ thống nay từ đầu, nên bắt đầu từ một bộ phận đã có những giải pháp tốt, ứng dụng, rút kinh nghiệm và phát triển dần trong toàn bộ tổ chức. Phân tích báo cáo và bảo trì dự đoán, quy trình trước in, là những nơi tốt để bắt đầu
- Đầu tư vào đào tạo: Đảm bảo mọi người đều có thể sử dụng hiệu quả các công cụ AI và nắm rõ các chính sách của công ty về việc sử dụng chúng. Dữ liệu của công ty và khách hàng không bao giờ được tiết lộ cho các công cụ công khai.
- Kiểm tra trước khi mở rộng quy mô: Bắt đầu nhỏ với việc triển khai thử nghiệm để hiểu điểm mạnh và hạn chế của công nghệ trong môi trường của bạn.
- Đánh giá ROI: Đánh giá cẩn thận chi phí so với lợi ích để tránh đầu tư quá mức vào các công cụ hoạt động kém.
- Cập nhật thông tin: Theo kịp những tiến bộ trong AI nhưng tiếp cận các tuyên bố mới một cách hoài nghi. Tập trung vào các ứng dụng đã được chứng minh hơn là những lời hứa đầu cơ
Có những dấu hiệu đỏ cần xem xét khi tương tác với các nhà cung cấp giải pháp hoặc tìm kiếm các công cụ để kết hợp trong việc tự triển khai AI
Thiếu các nghiên cứu điển hình dành riêng cho ngành: Cho dù đó là nhà cung cấp phần cứng hoặc quy trình làm việc hiện tại của bạn hay một công ty bạn tìm thấy trong khi tìm kiếm các công cụ mới để cải thiện quy trình của mình, hãy cẩn thận với những người không thể cung cấp các nghiên cứu điển hình chi tiết hoặc tài liệu tham khảo trong ngành in ấn. Họ có thể không có chuyên môn cần thiết hoặc thành công đã được chứng minh trong lĩnh vực này.
Nhấn mạnh quá mức vào các từ thông dụng AI: Các công ty tập trung nhiều vào thuật ngữ AI mà không giải thích rõ ràng cách công nghệ của họ giải quyết những thách thức cụ thể trong sản xuất in có thể đang tận dụng sự cường điệu hơn là đưa ra các giải pháp thực chất.
Thời gian triển khai không thực tế: Các nhà cung cấp hứa hẹn tích hợp AI nhanh chóng mà không thừa nhận sự phức tạp liên quan có thể đánh giá thấp nỗ lực cần thiết, dẫn đến sự gián đoạn tiềm ẩn và kỳ vọng không được đáp ứng.
Để bảo vệ công ty và các khoản đầu tư của bạn, hãy ghi nhớ các nguyên tắc sau:
Minh bạch theo yêu cầu: Tìm kiếm lời giải thích rõ ràng về cách thức hoạt động của các giải pháp AI và tác động trực tiếp dự kiến của chúng đối với hoạt động và lợi tức đầu tư của bạn. Hiểu các ứng dụng thực tế giúp đánh giá mức độ phù hợp và hiệu quả của công nghệ
- Ưu tiên tùy chỉnh: Lựa chọn các giải pháp AI phù hợp với các yêu cầu riêng biệt của ngành in, đảm bảo chúng giải quyết được những thách thức cụ thể và tích hợp liền mạch với quy trình làm việc hiện có
- Đánh giá chuyên môn của nhà cung cấp: Đánh giá kinh nghiệm của nhà cung cấp trong ngành in ấn và thành tích triển khai AI thành công của họ để đảm bảo độ tin cậy và tính phù hợp.
Bằng cách đánh giá nghiêm túc các dịch vụ AI và cảnh giác về các yêu cầu quá mức, bạn có thể đưa ra quyết định sáng suốt và áp dụng các công nghệ giúp tăng cường hoạt động và mang lại lợi ích có thể đo lường được bất kể quy mô Công ty.
5. Cách mà AI sử dụng trong ngành in
Không phải công ty nào cũng công khai cách họ sử dụng AI trong sản phẩm. Một số sử dụng công cụ AI để hướng dẫn quy trình sản xuất và phát triển quy trình. Một số khác tích hợp công nghệ AI, bao gồm các giải pháp GPT, vào sản phẩm để quản lý bảo trì phòng ngừa, quản lý màu sắc và kiểm soát chất lượng. Chúng tôi xin giới thiệu các công ty hàng đầu về tích hợp AI và cung cấp các giải pháp sáng tạo giúp giải quyết những thách thức cụ thể trong ngành, mặc dù danh sách này chưa đầy đủ.
Adobe Firefly: thế hệ AI cho thiết kế sáng tạo
Firefly của Adobe tích hợp khả năng AI tạo hình vào các công cụ như Photoshop và Illustrator, cho phép người dùng tạo hình ảnh và các yếu tố thiết kế từ lời nhắc văn bản. Điều này tạo điều kiện thuận lợi cho việc tạo mẫu nhanh chóng và thử nghiệm sáng tạo, nâng cao giai đoạn thiết kế của quá trình in ấn.
Canon Solutions America: Ứng dụng Ai tạo sinh
Canon Solutions America khám phá các ứng dụng thực tế của AI tạo sinh trong ngành in, tập trung vào việc nâng cao trải nghiệm của nhân viên và sự hài lòng của khách hàng. Các sáng kiến của họ nhằm mục đích cân bằng giữa rủi ro và cơ hội của AI để tạo ra giá trị cho các nhà cung cấp dịch vụ in ấn.
Tăng cường hình ảnh Deep-Image.ai
Deep-Image.ai cung cấp các công cụ hỗ trợ AI nhằm nâng cao chất lượng hình ảnh, rất quan trọng để tạo ra các bản in có độ phân giải cao. Công nghệ của họ cải thiện nội dung trực quan trong các ngành công nghiệp khác nhau, bao gồm cả in, bằng cách cung cấp khả năng xử lý hình ảnh tiên tiến.
Fujifilm’s AI Ganging Tools: Tối ưu hóa quản lý bố cục
Fujifilm sử dụng các công cụ phân nhóm AI tự động cho các nhóm sản phẩm tương ứng và tối ưu hóa bố cục (bình trang, layout), tối đa hóa việc sử dụng vật liệu và giảm thiểu lãng phí. Phương pháp này giúp nâng cao hiệu quả sản xuất in ấn, tiết kiệm chi phí và cải thiện thời gian hoàn thành.
Heidelberg: AI tự động hóa quy trình làm việc
Heidelberg đã tích hợp AI vào các giải pháp quy trình làm việc Prinect, tự động hóa các tác vụ như chuẩn bị file, quản lý màu và tối ưu hóa bố cục. Sự tích hợp này giúp hợp lý hóa quy trình sản xuất, giảm thiểu lỗi thủ công và cải thiện hiệu quả tổng thể.
HP: Bảo trì dự đoán và tối ưu hóa in
Nền tảng Print OS HP, sử dụng AI để giám sát thiết bị in theo thời gian thực, cho phép bảo trì dự đoán và giảm thiểu thời gian chết. Ngoài ra, HP đã giới thiệu các tính năng AI như Perfect Comput, đảm bảo rằng nội dung được in phù hợp với hình ảnh trên màn hình bằng cách loại bỏ các yếu tố không mong muốn và tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên. Họ cũng quảng bá HP Print AI: Quản lý in thông minh. Trải nghiệm AI của HP, giới thiệu các tính năng như đầu ra hoàn hảo, tự động phát hiện và loại bỏ nội dung không mong muốn khỏi các công việc in, tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên. Cách tiếp cận điều khiển AI này đảm bảo rằng các tài liệu in phù hợp với nội dung trên màn hình, tăng cường độ chính xác và hiệu quả in.
Prepress.ai: Tự động hóa Prepress do AI cung cấp
Prepress.AI cung cấp một giải pháp dựa trên web toàn diện nhằm tự động hóa quy trình công việc, bao gồm quản lý file, kiểm tra trước và chỉnh sửa pdf. Bằng cách tận dụng AI, nó hợp lý hóa việc chuẩn bị các tệp sẵn sàng in, giảm can thiệp thủ công và giảm thiểu các lỗi.
Pryntbase: AI hỗ trợ bán hàng
Pryntbase cung cấp việc sử dụng AI trong bán hàng trong ngành in, bao gồm chatbot và trợ lý ảo hỗ trợ trong các tương tác và quy trình bán hàng của khách hàng. Các ứng dụng AI này nhằm mục đích tăng cường hiệu quả bán hàng và sự gắn kết của khách hàng.
Ricoh: GPT để bảo trì phòng ngừa
RICOH sử dụng công nghệ AI để phân tích dữ liệu cảm biến để thu thập và xem xét các cảm biến và các thành phần hỗ trợ IoT để thu thập dữ liệu như hiệu suất ban đầu, mức độ mực, điều kiện các lô, tính nhất quán của nguồn cấp giấy và nhiệt độ bên trong. Họ cũng cung cấp các mô hình dự đoán lỗi để giảm thời gian chết ngoài kế hoạch, tăng thời gian hoạt động của máy in và kéo dài tuổi thọ của máy. Khi các mẫu in ra cho thấy các vấn đề sắp xảy ra, hệ thống AI có thể tự động đưa ra cảnh báo cho các kỹ thuật viên, lên lịch các cuộc hẹn dịch vụ hoặc thậm chí bắt đầu các thói quen tự điều chỉnh (trong các trường hợp các vấn đề dựa trên phần mềm)
Sappi Papers: AI cho hiệu quả sản xuất
Sappi Papers sử dụng AI để giảm thiểu lãng phí, tăng hiệu quả sản xuất và giảm thời gian chết. Các ứng dụng AI của họ tập trung vào việc tối ưu hóa quy trình sản xuất và thúc đẩy việc tùy chỉnh công việc để đáp ứng nhu cầu cụ thể của khách hàng.
Scodix: AI cho hiệu quả của máy và hình ảnh
Scodix đã sử dụng các kỹ thuật AI trong nhiều năm để hỗ trợ Hiệu chuẩn và Kiểm soát Chất lượng In Thích ứng, Bảo trì Dự đoán và Vận hành Hiệu quả. Họ đã bổ sung một bộ công cụ Nhận dạng Tính năng Tự động và Tối ưu hóa Nâng cao mới dưới dạng plug-in vào Adobe Creative Cloud, cho phép các nhà thiết kế thêm các công cụ mà họ đã quen thuộc.
Các công ty này là ví dụ điển hình cho các ứng dụng đa dạng của AI trong ngành in ấn, từ tự động hóa quy trình làm việc và bảo trì dự đoán đến tăng cường tương tác với khách hàng và cá nhân hóa tài liệu in.
Tài liệu tham khảo
[5] IS&T | Library
[6] https://www.nature.com/articles/s41598-024-74179-w?utm
[9] https://print-us.fujifilm.com/news-updates/automating-print-production-workflows/?utm
