L’Intelligenza Artificiale (AI) sta trasformando il settore della codifica e marcatura, offrendo un’ampia gamma di strumenti che aumentano la produttività, consentono di ottenere insight più intelligenti sui clienti e migliorano la creatività nelle attività dei converter.
Per i converter di etichette e packaging, non si tratta più di stabilire se adottare strumenti di AI, ma di capire quanto rapidamente implementarli, se non lo hanno già fatto.
Secondo il report “AI Adoption in the Print Industry” di Alliance Insights, l’85% dei fornitori di servizi di stampa negli Stati Uniti considera l’AI fondamentale per la competitività. Questo sta portando molte aziende del settore a muovere i primi passi nell’integrazione dell’AI nelle operazioni quotidiane.
Tuttavia, il 42% dichiara di non sapere da dove iniziare.
Lo stato attuale dell’AI nella codifica e marcatura
Molti fornitori di servizi di stampa e codifica hanno già iniziato ad adottare l’AI: oltre la metà affianca alle competenze di progettazione umane strumenti di AI generativa, mentre più di un quarto migliora le funzioni di assistenza clienti tramite chatbot o assistenti virtuali.
Il risultato è un aumento di precisione, produttività e velocità.
Al contrario, pochi converter dichiarano di aver implementato strumenti di AI direttamente sulla linea di produzione: solo 1 azienda su 5 afferma di utilizzare attualmente l’AI per migliorare i processi di codifica e marcatura e i flussi di lavoro.
Tuttavia, alcune aziende potrebbero non rendersi conto di utilizzare l’AI già da tempo, sotto forma di automazione intelligente basata su machine learning. Molti moderni workflow di codifica consentono oggi di automatizzare attività ripetitive di prestampa, pianificazione e instradamento delle commesse. Questo migliora l’efficienza operativa e permette agli operatori di concentrarsi su attività a maggior valore aggiunto.
L’automazione intelligente è presente anche nei moduli di ottimizzazione del layout e nella gestione del colore, mentre i sistemi RIP in tempo reale basati su AI consentono la personalizzazione dei dati variabili su larga scala senza rallentare la produzione.
Solo 1 converter su 10 dichiara di utilizzare sistemi di ispezione visiva della qualità basati su AI per rilevare errori prima che influenzino il risultato finale, con benefici in termini di minori scarti, meno ristampe e maggiore affidabilità. Una percentuale simile utilizza strumenti di manutenzione predittiva, un dato destinato a crescere rapidamente con il proseguire dell’adozione.
Prepararsi all’AI: superare le sfide
L’AI non è una soluzione unica e pronta all’uso che fornisce risultati immediati, ma un insieme di strumenti e sistemi specializzati che richiedono condizioni specifiche per offrire il massimo beneficio ai converter.
Molte aziende affrontano sfide legate alla qualità dei dati, agli aspetti tecnologici e all’organizzazione operativa durante l’implementazione. Anticipare e affrontare queste criticità aiuta a definire aspettative chiare e a costruire una base solida per il successo dell’AI.
Di seguito sono riportate le sfide più comuni che i converter si trovano ad affrontare e i passaggi pratici per superarle.
- Mancanza di coordinamento: iniziare in piccolo e pianificare
In molte aziende l’adozione dell’AI non è un processo coordinato; piuttosto, singoli individui o reparti sperimentano uno o più strumenti.
Questo approccio difficilmente consente di ottenere benefici più ampi per l’intera organizzazione.
Una pianificazione strutturata può invece generare valore, creando un ecosistema basato sui dati in cui ogni fase del percorso cliente e del processo di codifica o marcatura è ottimizzata in termini di velocità, precisione e sostenibilità, con insight in tempo reale a supporto di decisioni più informate.
Valutare dove l’AI possa apportare il maggior valore rappresenta un buon punto di partenza. È consigliabile concentrarsi inizialmente su un singolo caso d’uso, ad esempio l’automazione delle attività di prestampa, prima di estendere l’adozione all’intera azienda.
- Problemi di qualità dei dati: verificare e strutturare le informazioni
L’AI si basa su dati puliti, accessibili e ben strutturati per fornire insight utili e concreti.
Analizzando i dati provenienti dalle apparecchiature di produzione per la codifica e marcatura e dai sistemi ERP, l’AI può contribuire a:
- identificare i cicli di ordine dei clienti
- valutare i modelli di riordino di inchiostri e materiali
- monitorare l’efficienza delle attrezzature e gli intervalli di manutenzione
- e molto altro
Considerato il ruolo centrale dei dati, è importante valutare le capacità di gestione dei dati dei sistemi attualmente in uso. Alcuni sistemi possono già includere funzionalità di acquisizione dati e strumenti di automazione intelligente.
Per massimizzare i benefici dell’AI, ogni nuova stampante digitale o apparecchiatura accessoria dovrebbe essere ricca di dati (“data-rich”), offrendo funzionalità solide e orientate al futuro per la raccolta e il reporting dei dati, in grado di alimentare modelli di machine learning e AI.
- Mancanza di competenze: sviluppare le competenze interne
Disporre delle persone giuste per guidare questa trasformazione è fondamentale per un’adozione efficace, poiché la mancanza di competenze viene spesso citata come uno degli ostacoli.
L’introduzione di nuove tecnologie può risultare impegnativa per il personale. I converter dovrebbero quindi investire nella formazione per consentire ai team di gestire efficacemente gli strumenti di AI.
Una formazione mirata aiuta a rafforzare la fiducia nella tecnologia e a comprendere come questa possa supportare le competenze esistenti e la gestione del carico di lavoro. Il 23% delle aziende del settore sta attivamente assumendo personale con competenze in AI.
Le persone continueranno a svolgere un ruolo chiave nelle operazioni di codifica e marcatura abilitate dall’AI. Oltre la metà delle aziende intervistate (56%) garantisce che i membri del team verifichino e controllino tutte le funzioni basate su AI.
Sebbene l’AI possa fornire analisi e previsioni a supporto delle decisioni, è necessario l’intervento umano per interpretare i risultati nel contesto aziendale più ampio e intraprendere le azioni appropriate.
Il futuro: fabbriche connesse
Guardando al futuro, l’AI continuerà a evolversi, creando workflow più rapidi, intelligenti ed efficienti, favorendo lo sviluppo di fabbriche connesse.
Piattaforme dati indipendenti dalle macchine consentiranno di ottenere insight sull’intera attività aziendale, dai modelli di acquisto dei clienti all’utilizzo delle attrezzature, dalla manutenzione preventiva all’impiego dei materiali – con l’obiettivo di supportare decisioni aziendali più intelligenti.
Ora è il momento per i converter di prepararsi: costruire basi solide in termini di dati, connettività e competenze, richiedere consulenza specialistica e collaborare con il proprio fornitore di soluzioni di stampa digitale e codifica e marcatura per assicurarsi di essere pronti al futuro e sfruttare appieno le opportunità offerte dall’AI.
