高档名片印刷业正在向智能化、自动化迈进

高档名片印刷业正在向智能化自动化迈进高档名片印刷技术数字化的过程中,已经累积了许多利用计算机帮忙制造的经验,如果把这些经验应用于管理系统,帮助计算机去判断,去启动下一个工序,这就已经是智能印刷了。【更多精彩内容尽在“印刷电商”频道】
  最近有个朋友需要一份外国产品的说明,他把手上仅有的英文版说明,贴到谷歌自动翻译去转了一下,整篇两页的技术说明,翻译成中文之后,居然一个字都不用修改就可以转给客户看了。
  去年底,Google翻译算法换成了神经网络翻译机器(Nueural Machine Translation,NMT) 取代了原来用的自然语言处理算法(NLP natural Language Processing),翻译质量几乎和有经验的技术编辑的工作一样出色。
  翻译机器采用了人工智能最热门的“机器学习”技术,让机器像人一样学习两种语言,机器不眠不休而且运算速度又快,很快就能从小学程度进展到专家的水平,机器翻译的能力改善的速度一日千里。
  什么是机器学习?就是把事物的处理程序编成计算机可以演算的逻辑,再提供足够的样本,让计算机依照算法练习并比对答案,就像我们小时候背唐诗,有人背得够多够熟,沉浸于大量的诗词之中,找出诗词的逻辑,终于可以吟诗作对,满足了诗词的基本要素,作出令人惊艳的作品。
  机器学习在今天计算能力容易取得的环境下,晚上教计算机学习,我们把已知的诗词都喂进去,明天早上计算机已经可以写诗了。即使计算机写诗不是为了抒发情感,一样也能感动人,因为他学习的数据来源本来就是人类情感的泉源。
  机器学习将“人工智能”推进到计算机可以学习任何人类做的工作,只要这个工作的“内容”可以利用『数字』来描绘,计算机都学得会,不论是深奥的围棋还是简单的点钞机…
  机器学习不是今天才有的新玩意,只是今天机器学习的方法和环境更有效率而已,各行各业的数字化一直是专业师傅教计算机工程师,工程师教计算机学习的过程。
  印刷业是最好的例子,从CDR的档案到印版上的印纹,到控墨台的墨键,到快递的交货地点如果利用计算机来帮忙,一定比人来处理更有效率。这是因为十几年以来,软件工程师学会了各个工序的内容,利用数字来描绘印刷工序的属性,最后转换成帮忙处理印刷生产和管理的计算机软件。
  印刷流程中几乎所有工序早已经数字化了,计算机还能学习什么?
  只要还需要人手处理的部分都值得计算机去学习,技术供货商为了帮助印刷厂客户提升竞争力,都将目标指向解决人力成本的关键上。
  自动化已经替代了许多人手,有那些部分需要让自动化更进一步?
  今天印刷厂聘请了许多PS师傅来处理档案,因为客户送来的档案不规范,一个档案上面有好几个的版面,必须经过整理才能转换成一个个和订单关联的PDF。如果计算机学会像人一样能判断版面的范围和正反面,自动处理并输出PDF,才能打开整理档案的瓶颈,这是计算机需要学习的第一项。
  计算机已经管理订单,管理好的订单被打印成施工单,用来指挥生产流程,第二项就是如何教会计算机将施工单的内容,变成指挥印前工序的命令,订单确认了以后,生产系统自动自发开始工作了。
  还有一个人手无法解决,成本无法控制的是档案转换中出现错误造成的损失,高档名片印刷印前流程从设计原稿,汇出PDF小版,小版拼成大版的PDF,经过精炼再RIP成CTP版上的印纹,最后上机印刷,以上每一个工序都对档案内容进行了重新组合,再交给下一个工序,PDF档案本身是程序语言,组合的过程中偶尔改变了表面上文字或是图片的属性,到了下一个工序,版面内容就被改变了。
  这种错误只能怪计算机,就怕万一错误出现在重要的印件上,代价就无法估计。由于不同工序采用不同厂商的软件,要教会计算机不出错根本不可能,解决的办法就是教会计算机来审稿,在工序之间把不同阶段的档案,取出来校对,在CTP制版以前过滤出被改变了的版面。
  目前,国内不同的技术供货商正努力于这三方面,机器学习和人类的学习一样需要经验,经验越多的,计算机的执行能力就越强。
  高铁站的自动柜员机提供卖票和取票的服务,进站检票也都由机器取代人手,20年前的车站就有了类似的机器,只是今天的机器由于经验丰富,变聪明了,不论是工程师学习再去改善机器的功能,还是机器自己会学习,都一样能促成智能制造。
  今天,机器学习技术念成为人工智能突飞猛进的主要动力,如果我们以为人工智能只会发生在特定的领域和印刷行业无关,那就是对于今天技术发展的无知。
  目前高档名片印刷管理的改造追求的,正是教计算机学习整理文件,指挥生产工序和自动审稿,等到各种自动化应用成熟以后,智能印刷就向前了一大步。