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KI ist in aller Munde. Fast täglich gibt es Meldungen zu neuen Anwendungsgebieten. Auch die Printbranche ist hiervon nicht ausgenommen. In Zukunft können immer mehr manuelle Arbeiten, wie z.B. die Kontrolle von Druckausgabesystemen, durch KI rationalisiert werden. Potenziale für KI liegen im sichereren und effizienteren Arbeiten. Und auch im Bereich der Beschaffung gibt es große Einsparpotenziale. Was sind die Zukunftsszenarien und was leistet KI schon heute für Druckereien?
Jeder spricht von KI, aber was bedeutet das eigentlich? Bevor wir uns um den Einsatz künstlicher Intelligenz in der Druckbranche kümmern, wollen wir erst mal einige beteiligte Begriffe erklären. Tatsächlich sind alle drei Begriffe miteinander verwandt. Künstliche Intelligenz ist das Ergebnis des kombinierten Einsatzes von Techniken des Machine Learning und des Deep Learning. Die Bedeutung von "Intelligenz" ergibt sich aus der Möglichkeit, dass Maschinen ohne menschliches Einwirken lernen und sich anpassen. Die Prinzipien sind zwar nicht neu, aber der Zugang zu großen Datensätzen und die sinkenden Kosten für Hochleistungscomputer haben die Entstehung einer neuen Wissenschaft ermöglicht. Die beiden Hauptakteure der künstlichen Intelligenz sind:
Machine Learning: Beim maschinellen Lernen werden Algorithmen verwendet, um aus Bildern oder anderen Daten zu "lernen". Machine Learning erfordert in der Regel entweder menschliches Eingreifen oder die manuelle Markierung von Beispielbildern, um nachfolgende Bilder in größerem Umfang zu klassifizieren. Ein Mensch markiert Bilder so, dass die wichtigsten Merkmale von einem Computer erkannt werden, und dann wird ein Modell erstellt, um die Wahrscheinlichkeit einer Bildübereinstimmung aus einem Datenfeed vorherzusagen. Beispiele für den Einsatz von Machine Learning sind die Gesichtserkennung oder die Analyse des Inhalts einer komplexen Bildszene. Maschinelles Lernen ist eine schnelle Methode, um aus einem relativ kleinen Datensatz ein Datenmodell zu erstellen. Deep Learning: Das Deep Learning, also mehrschichtiges bzw. tiefes oder tiefgehendes Lernen, ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens. Anstatt dass ein Mensch Daten markiert, um Bild-, Ton- oder Textelemente zu erkennen, wird beim Deep Learning das Erkennungsmodell automatisch erstellt. Dies erfordert sehr viel größere Datensätze, und es dauert viel länger, die Modelle zu erstellen. Häufig werden "neuronale Netze" eingesetzt, die die menschlichen Methoden des Lernens und der Anpassung an neue Daten imitieren sollen. Deep Learning kann nicht nur Datenelemente wie Bilder erkennen, sondern auch Aufgaben. Aus diesem Grund wird diese Technologie für prozessintensive Vorgänge wichtig. Die Aufgaben, die in den täglichen Betrieb eingebettet sind, haben Potenzial für eine intelligente Automatisierung sowohl von Softwaresystemen als auch von physischen Systemen wie Roboterarmen. Konica Minolta verwendet alle drei Elemente in seinem gesamten Portfolio mit unterschiedlichem Grad an Intelligenz und Raffinesse, beginnend mit grundlegender Intelligenz für Druckvorgänge.
KI wird heute schon eingesetzt, um den Arbeitsplatz und die Produktionsumgebung sicherer und zuverlässiger zu machen und den Mitarbeitenden in der Produktion das Leben zu erleichtern. Ein positiver Nebeneffekt für Druckereien ist, dass durch den Einsatz von KI die Personalkosten durch Automatisierung optimiert werden können. Darüber hinaus lassen sich mit KI Ressourcen optimaler planen und Nachhaltigkeitsziele besser erreichen. Zukünftig werden Druckereien in der Lage sein, mehr Aufgaben aus der Ferne zu steuern, einen 24-Stunden-Betrieb für eine bessere Auslastung der Druckmaschinen sowie eine optimale Wartungsplanung zu gewährleisten. Oder einfach die Produktionsdaten automatisch analysieren und Optimierungspotentiale aufzeigen zu lassen. Die KI-gestützte Druckerei wird nicht vollständig automatisiert sein. Aber die KI-Systeme unterstützen den Menschen, erleichtern die Terminplanung, verbessern die Auslastung und helfen dem Produktionsleiter bzw. der Produktionsleiterin bei der effizienten Auftragsplanung und der Nutzung von Lagermaterialien. Dies ermöglicht eine intelligente Planung, die vom bisherigen Prinzip "first in, first out" abweicht und Maschinen, Bedruckstoffe und Formate seltener wechselt. Das bedeutet jedoch nicht, dass Menschen ersetzt werden: Die Mitarbeitenden werden einen sichereren und besseren Arbeitsplatz haben, an dem sie von lästigen, immer wiederkehrenden Aufgaben entlastet werden. Dadurch können sich die qualifizierten Mitarbeitenden auf die Aufgaben in der Druckerei konzentrieren, die Menschen am besten erledigen können. Dazu zählen beispielsweise kreative Aufgaben in der Vorstufe, sich für die Zufriedenheit der Kund*innen einzusetzen, die manuelle Optimierung von Prozessen, die Schaffung neuer Geschäftsmöglichkeiten oder die Entwicklung neuer Druckprodukte.
Auch wir von Konica Minolta arbeiten für unsere Kund*innen an und mit KI, um den Alltag in der Druckerei sinnvoll und gewinnbringend zu ergänzen und zu optimieren. Hier ein paar Beispiele, was heute schon möglich ist:
Der nächste Bereich, in dem künstliche Intelligenz ins Spiel kommt, ist die Bewertung der Qualität der Ausgabe eines Produkts, insbesondere einer Oberfläche oder Kante. Beim Schneiden zum Beispiel, das nach dem Druck erfolgt, kann die Genauigkeit der Schnitte mit Hilfe von Kameratechnologie in Verbindung mit einem Qualitätsprüfungssystem beurteilt werden. Hier kann die KI eingesetzt werden und kontinuierlich lernen, indem sie einen Teil der manuellen Prozesse von Menschen übernimmt, die für profitablere Aufgaben eingesetzt werden können. Ein weiteres Zukunftsszenario ist der Materialtransport mit vernetzten Robotern. KI kann beispielsweise berechnen, wie lange ein Druckauftrag dauert und wie viel Papier dabei verbraucht wird, und entsprechend für das Nachladen sorgen, indem sie das richtige Material aus einem Lager zur manuellen Handhabung an die Seite der Maschine bringt. Die Inline-Papierzuführung durch Roboter wird derzeit untersucht - die größte Herausforderung ist die genaue Ausrichtung auf die Ladebucht von großen Druckmaschinen. Ein dritter Bereich ist der Einsatz einer KI wie ChatGPT, um die Interaktion zu verbessern und z. B. das technische Know-how, das heute in Handbüchern und Dokumentationen steckt, schnell abzurufen und zu nutzen. Die KI-Technologie, die Konica Minolta seinen Kund*innen heute zur Verfügung stellen kann, wächst. Die Lösungen reichen von der Hardware für die automatische Qualitätsprüfung und den Korrekturmöglichkeiten der IQ-501 Intelligent Quality Care-Lösung bis hin zu KI-Systemen, die über das Internet der Dinge (IoT) verbunden sind, wie z. B. kollaborative Roboterarme nach Industriestandard. Kamerasysteme können auch automatisch Umgebungen wie Feuchtigkeit oder Hitze analysieren und Gesundheits- und Sicherheitsaspekte am Arbeitsplatz überwachen - unabhängig davon, ob diese durch Menschen, Maschinen oder Umweltprobleme verursacht werden. Konica Minolta kann diese Arten von IoT-Technologien auch kombinieren, um neue und praktikable Erkenntnisse für die Druckindustrie und die Produktionsdruckumgebung zu gewinnen. Wir arbeiten darüber hinaus an der Integration von Lösungen für die Druckvorstufe, den Druck und die Druckweiterverarbeitung als End-to-End-Lösung. Gerade auch der Bereich des Programmatic Printing, der ein enormes Wachstumspotential aufweist, profitiert vom Einsatz von KI-Technologie. Unser Ziel ist es, die Komponenten zu verbinden, um manuelle Berührungspunkte gemäß den Prinzipien von Industrie 5.0 zu reduzieren.
Zuverlässigere Produktionsumgebung
Intelligentere, automatisierte Entscheidungsfindung durch Verknüpfung von Informationen aus verschiedenen Quellen
Schnellere Entscheidungsfindung
Minimierung von Fehlern
Kostensenkende, automatisierte Beschaffung
Bessere Planung von Ressourcen und Terminen
Nachhaltigeres Drucken
Geringere Personalkosten
Höhere Maschinenauslastung
Unsere Kund*innen können mit Konica Minolta ein ganz neues Kapitel der Inline-Fähigkeiten im Produktionsdruck und industriellen Druck aufschlagen. Dies gelingt, indem sie Druckvorstufe, Druck und Druckweiterverarbeitung als ein einziges System betrachten, welches harmonisch aufeinander abgestimmt ist und von automatisierten Entscheidungsprozessen wie KI- und ERP-Systemen gesteuert werden kann.
Entdecken Sie neue Dimensionen der Printbranche mit Programmatic Printing.