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印刷業正在向智能化、自動化邁進

發布時間:2017-09-29   |   發布人:管理員  |  瀏覽次數:3

       印刷技術數字化的過程中,已經累積了許多利用計算機幫忙制造的經驗,如果把這些經驗應用于管理系統,幫助計算機去判斷,去啟動下一個工序,這就已經是智能印刷了。

  最近有個朋友需要一份外國產品的說明,他把手上僅有的英文版說明,貼到谷歌自動翻譯去轉了一下,整篇兩頁的技術說明,翻譯成中文之后,居然一個字都不用修改就可以轉給客戶看了。

  去年底,Google翻譯算法換成了神經網絡翻譯機器(Nueural Machine Translation,NMT) 取代了原來用的自然語言處理算法(NLP natural Language Processing),翻譯質量幾乎和有經驗的技術編輯的工作一樣出色。

  翻譯機器采用了人工智能最熱門的“機器學習”技術,讓機器像人一樣學習兩種語言,機器不眠不休而且運算速度又快,很快就能從小學程度進展到專家的水平,機器翻譯的能力改善的速度一日千里。

  什么是機器學習?就是把事物的處理程序編成計算機可以演算的邏輯,再提供足夠的樣本,讓計算機依照算法練習并比對答案,就像我們小時候背唐詩,有人背得夠多夠熟,沉浸于大量的詩詞之中,找出詩詞的邏輯,終于可以吟詩作對,滿足了詩詞的基本要素,作出令人驚艷的作品。

  機器學習在今天計算能力容易取得的環境下,晚上教計算機學習,我們把已知的詩詞都喂進去,明天早上計算機已經可以寫詩了。即使計算機寫詩不是為了抒發情感,一樣也能感動人,因為他學習的數據來源本來就是人類情感的泉源。

  機器學習將“人工智能”推進到計算機可以學習任何人類做的工作,只要這個工作的“內容”可以利用『數字』來描繪,計算機都學得會,不論是深奧的圍棋還是簡單的點鈔機...

  機器學習不是今天才有的新玩意,只是今天機器學習的方法和環境更有效率而已,各行各業的數字化一直是專業師傅教計算機工程師,工程師教計算機學習的過程。

  印刷業是最好的例子,從CDR的檔案到印版上的印紋,到控墨臺的墨鍵,到快遞的交貨地點如果利用計算機來幫忙,一定比人來處理更有效率。這是因為十幾年以來,軟件工程師學會了各個工序的內容,利用數字來描繪印刷工序的屬性,最后轉換成幫忙處理印刷生產和管理的計算機軟件。

  印刷流程中幾乎所有工序早已經數字化了,計算機還能學習什么?

  只要還需要人手處理的部分都值得計算機去學習,技術供貨商為了幫助印刷廠客戶提升競爭力,都將目標指向解決人力成本的關鍵上。

  自動化已經替代了許多人手,有那些部分需要讓自動化更進一步?

  今天印刷廠聘請了許多PS師傅來處理檔案,因為客戶送來的檔案不規范,一個檔案上面有好幾個的版面,必須經過整理才能轉換成一個個和訂單關聯的PDF。如果計算機學會像人一樣能判斷版面的范圍和正反面,自動處理并輸出PDF,才能打開整理檔案的瓶頸,這是計算機需要學習的第一項。

  計算機已經管理訂單,管理好的訂單被打印成施工單,用來指揮生產流程,第二項就是如何教會計算機將施工單的內容,變成指揮印前工序的命令,訂單確認了以后,生產系統自動自發開始工作了。

  還有一個人手無法解決,成本無法控制的是檔案轉換中出現錯誤造成的損失,印前流程從設計原稿,匯出PDF小版,小版拼成大版的PDF,經過精煉再RIP成CTP版上的印紋,最后上機印刷,以上每一個工序都對檔案內容進行了重新組合,再交給下一個工序,PDF檔案本身是程序語言,組合的過程中偶爾改變了表面上文字或是圖片的屬性,到了下一個工序,版面內容就被改變了。

  這種錯誤只能怪計算機,就怕萬一錯誤出現在重要的印件上,代價就無法估計。由于不同工序采用不同廠商的軟件,要教會計算機不出錯根本不可能,解決的辦法就是教會計算機來審稿,在工序之間把不同階段的檔案,取出來校對,在CTP制版以前過濾出被改變了的版面。

  目前,國內不同的技術供貨商正努力于這三方面,機器學習和人類的學習一樣需要經驗,經驗越多的,計算機的執行能力就越強。

  高鐵站的自動柜員機提供賣票和取票的服務,進站檢票也都由機器取代人手,20年前的車站就有了類似的機器,只是今天的機器由于經驗豐富,變聰明了,不論是工程師學習再去改善機器的功能,還是機器自己會學習,都一樣能促成智能制造。

  今天,機器學習技術念成為人工智能突飛猛進的主要動力,如果我們以為人工智能只會發生在特定的領域和印刷行業無關,那就是對于今天技術發展的無知。

  目前印刷管理的改造追求的,正是教計算機學習整理文件,指揮生產工序和自動審稿,等到各種自動化應用成熟以后,智能印刷就向前了一大步。


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