Оптимизируйте свой полиграфический бизнес с помощью аналитики

Базовая аналитика печати оставляет бизнес статичным.
Стивен Миллер, директор по управлению продуктами, Kodak Workflow Software, Kodak

С момента появления новой работы до доставки и выставления счетов полиграфический бизнес представляет собой сочетание согласованных и структурированных действий и специальных бизнес-решений. Умные операции печати используют интеллектуальную автоматизацию, потому что каждая точка соприкосновения влечет за собой потенциальные задержки и затраты. Их цель - автоматизировать определенные задачи, следуя плану непрерывного совершенствования, который использует данные и аналитику для создания более эффективной бизнес-среды.

У большинства типографий есть аналитика, помогающая вести бизнес. Они собирают данные и создают диаграммы и графики на основе общих алгоритмов, которые подходят для работы бизнеса. Эти статические алгоритмы создают административную основу, но они не учатся по мере роста компании и не затрагивают допечатную подготовку. Аналитические данные, полученные на основе бизнес-данных, упускают из виду исходные данные производства, которые могут изменить способ использования ресурсов и направление инвестиций.

Использование ИИ для получения более полных данных

KODAK PRINERGY on Demand Business Solution расширяет ваши возможности, внедряя комплексную автоматизацию, которая использует возможности искусственного интеллекта (AI), включая машинное обучение (ML), для сбора большего количества данных и обеспечения более глубокого понимания. Эта автоматизация делает больше, чем просто программирует повторяющиеся задачи, она учится со временем, отслеживая закономерности и приспосабливаясь к новым потребностям. Связав бизнес-данные и данные допечатной подготовки на одной аналитической платформе, данные анализируются последовательно, обеспечивая более полный набор входных данных для каждого принятого бизнес-решения. Информация о бизнесе и производстве становится более актуальной, поскольку алгоритмы обнаруживают более точные закономерности. По мере того как в производстве начинают появляться заторы, анализ в реальном времени позволяет выполнять динамические корректировки, чтобы работа продолжалась плавно.

Рассмотрим функции доказательства и утверждения, которые являются наиболее частым затором. Знание продолжительности циклов для каждой работы, а не только агрегированных средних значений, может быть показательным. Трения, связанные с конкретным клиентом или продуктом, могут потребовать новых правил для обеспечения бесперебойной обработки, но написание этих правил может занять время. Теперь представьте решение, которое видит трение и добавляет соответствующие правила на основе существующих шаблонов рабочего процесса. Оптимизация этих процессов - это то, как AI / ML становится отличительным признаком.

Выполнение обещаний Интернета вещей с помощью рабочего процесса, поддерживаемого аналитикой

Когда появилась концепция Интернета вещей (IoT), обещанием была расширенная способность собирать больше данных, анализировать больше данных, а затем использовать эти данные для более эффективного управления операциями. Таким образом, PRINERGY on Demand выполняет обещание Интернета вещей. Данные направляют постепенные корректировки правил, которые повышают эффективность каждого производственного процесса. Эти приложения с поддержкой ИИ устраняют рутинные задачи за счет автоматизации анализа данных и использования этого анализа для постепенного уточнения процессов.

Возьмем пример «Подтверждение и одобрение». Когда задание готово к проверке утверждения в типичном рабочем процессе, система может отправить клиенту электронное письмо. Расписание может требовать утверждения в течение 48 часов, но если этого утверждения не происходит, проект простаивает до тех пор, пока он не появится. Могут существовать правила для отправки последующих электронных писем до тех пор, пока не будет ответа, но редко можно увидеть фиксированные и проанализированные данные, стоящие за этими задержками.

В рабочем процессе, поддерживаемом Google Analytics, можно собирать больше данных для анализа задержек. Вместо того, чтобы определять, что произошла задержка, новый процесс может собирать больше дискретных данных, включая среднюю задержку по клиенту или типу продукта, количество задержек по клиенту и даже стоимость каждой задержки. Например, проверка и утверждение изменений, внесенных в рабочие файлы внутренними и внешними пользователями, может занять много времени. Ошибки, допущенные на этом важном этапе производства, могут привести к порче, переделке и / или простою пресса. Решения PRINERGY On Demand Business Solutions позволяют анализировать или «видеть в реальном времени», сколько времени и усилий пользователи тратят на решение этой важной задачи. Точно так же вы можете анализировать производственную деятельность вашего персонала в режиме реального времени, чтобы определить операторов или автоматизированные процессы, которые могут нуждаться в доработке или дополнительном обучении для уменьшения порчи и потери рабочего времени.

Постоянное тестирование. Постоянное улучшение. Максимальный КПД.

Автоматизация сбора и анализа данных также выявит правила, которые не соответствуют требованиям проекта, но эта автоматизация может сделать гораздо больше. Он может показать, где модели ценообразования не синхронизируются с реальными производственными затратами, а какие продукты следует списать. При постоянном тестировании каждой точки данных заторы обнаруживаются прежде, чем они станут дорогостоящими.

Задача современного полиграфического производства - работать в цифрах. Это может быть значительным изменением для организаций, которые полагаются на своих внутренних экспертов в предметной области для принятия деловых и производственных решений. Однако доказательство содержится в результатах. Внедрение сбора и анализа данных с помощью машинного обучения под управлением ИИ позволяет задействовать скрытые в ваших процессах данные, высвобождая время и ресурсы, предоставляя больше возможностей для развития бизнеса.