분석을 통해 인쇄 비즈니스 강화
새로운 작업이 회사에 들어오는 순간부터 배송 및 송장 발행에 이르기까지 인쇄 비즈니스는 조직화 및 구조화된 활동과 즉각적인 비즈니스 결정으로 혼합되어 있습니다. 모든 접점에서 잠재적 지연과 비용이 발생하기 때문에 현명한 인쇄 운영진은 스마트 자동화를 활용합니다. 그 목표는 데이터와 분석을 사용하여 더 효과적인 비즈니스 환경을 만드는 지속적 개선 계획을 추구하면서 특정 작업을 자동화하는 것입니다.
대부분의 인쇄업체에는 비즈니스 운영에 도움이 되는 분석 기능이 있습니다. 이러한 기능은 비즈니스 운영 방식에 적합한 일반 알고리즘을 기반으로 데이터를 수집하고 차트와 그래프를 생성합니다. 이와 같은 정적 알고리즘은 관리 기준을 구축하지만, 회사가 성장함에 따라 학습하지 않으며 프리프레스 영역에 도달하지 않습니다. 비즈니스 데이터에서 파생된 인사이트는 생산에서 비롯되는 정보를 놓치고 있습니다. 이러한 정보는 리소스 사용 방법과 투자 분야를 바꿀 수도 있습니다.
더 완전한 데이터를 위해 AI 사용
코닥 PRINERGY on Demand 비즈니스 솔루션은 더 깊은 인사이트를 제공하는 포괄적인 자동화를 구현하여 옵션을 확장하며, 이러한 자동화 기능은 머신 러닝(ML)을 비롯한 인공 지능(AI)의 힘을 사용하여 더 많은 데이터를 수집합니다. 이 자동화는 반복적인 작업을 프로그래밍하는 것 이상을 수행하며, 패턴을 관찰해 새로운 요구 사항을 보완하도록 조정하여 시간 경과에 따라 학습합니다. 동일한 분석 플랫폼에서 비즈니스 데이터와 프리프레스 데이터를 연결함으로써 데이터가 일관되게 분석되어 모든 비즈니스 의사 결정에 더 포괄적인 범위의 정보를 제공합니다. 알고리즘이 더 정확한 패턴을 감지하기 때문에 비즈니스 및 생산 인사이트가 더욱 유의미해집니다. 생산 과정에서 병목 현상이 나타나기 시작하면 실시간 분석은 작업을 원활하게 진행하도록 동적 조정을 지원합니다.
일반적인 병목 현상인 증명 및 승인 기능을 생각해 보세요. 집계된 평균뿐만 아니라 각 작업에 대한 주기가 얼마나 긴지를 파악함으로써 흥미로운 사실이 드러날 수 있습니다. 고객별 또는 제품별 마찰은 원활한 처리를 위해 새로운 규칙이 필요할 수 있지만, 이러한 규칙을 작성하는 데 시간이 걸릴 수 있습니다. 이제, 마찰을 확인하여 기존 워크플로 패턴을 기반으로 적절한 규칙을 추가하는 솔루션을 상상해 보세요. 이러한 프로세스를 최적화하는 것이 AI/ML의 차별점입니다.
분석 지원 워크플로로 사물 인터넷의 약속 이행
사물 인터넷(IoT)이라는 개념이 등장했을 때 이는 더 많은 데이터를 수집해 더 많은 데이터를 분석한 다음 해당 데이터를 사용하여 작업을 더 효율적으로 만드는 확장된 기능을 약속했습니다. 이것이 바로 PRINERGY on Demand가 사물 인터넷의 약속을 이행하는 방법입니다. 데이터는 각 제조 프로세스의 효율성을 높이는 규칙을 점진적으로 조정하도록 이끕니다. 이러한 AI 지원 애플리케이션은 데이터 분석을 자동화하고 해당 분석을 사용하여 프로세스를 점진적으로 개선함으로써 일상적인 작업을 제거합니다.
증명 및 승인을 예시로 생각해 보세요. 일반적인 워크플로에서 작업이 승인 확인을 위해 준비되면 시스템은 클라이언트에게 이메일을 보낼 수 있습니다. 일정에 따르려면 48시간 이내에 승인이 필요하지만, 승인이 이루어지지 않으면 프로젝트는 승인될 때까지 유휴 상태가 됩니다. 응답이 있을 때까지 후속 이메일을 보내는 규칙이 있을 수 있지만, 수집 및 분석된 이러한 지연의 이면에 있는 데이터를 보는 것은 드뭅니다.
분석 지원 워크플로에서는 지연에 대한 인사이트를 제공하기 위해 더 많은 데이터를 수집할 수 있습니다. 새로운 프로세스는 지연이 발생했음을 식별하는 대신 고객 또는 제품 유형별 평균 지연, 고객별 지연 횟수, 각 지연에 대한 비용 등 더 많은 개별 데이터를 수집할 수 있습니다. 예를 들어 내부 및 외부 사용자가 생산 파일에 대한 변경 사항을 검토하고 승인하는 데 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. 생산의 이 중요한 단계에서 실수를 하면 프레스 손상, 재작업 및/또는 다운타임이 발생할 수 있습니다. PRINERGY On Demand 비즈니스 솔루션을 사용하면 사용자가 이 중요한 작업에 얼마나 많은 시간과 노력을 들이고 있는지 분석하거나 ‘실시간으로 볼 수’ 있습니다. 마찬가지로, 직원 전체의 생산 활동을 실시간으로 분석하면 손실 및 노동 시간 낭비를 줄이기 위해 개선 또는 추가 교육이 필요할 수 있는 운영자 또는 자동화 프로세스를 파악할 수 있습니다.
지속적인 테스트. 지속적인 개선. 최대의 효율성.
데이터 수집 및 분석을 자동화하면 프로젝트 요구 사항과 일치하지 않는 규칙도 드러나지만, 자동화는 훨씬 더 많은 일을 할 수 있습니다. 가격 책정 모델이 실제 생산 비용에 부합하지 않는 부분, 그리고 폐기해야 하는 제품이 드러날 수 있습니다. 각 데이터 포인트에 대해 지속적으로 테스트하면, 병목 현상으로 인해 비용이 증가하기 전에 이러한 병목 현상이 드러납니다.
현대 인쇄 제조의 목표는 숫자를 기반으로 운영하는 것입니다. 이는 내부 주제 전문가에게 의존하여 비즈니스 및 생산 결정을 끌어내는 조직에 있어 중대한 변화일 수 있습니다. 그러나 증거는 결과에 있습니다. AI 관리형 ML 지원 데이터 수집 및 분석을 구현하면, 프로세스에 숨어 있는 데이터가 활용되므로 시간 및 리소스를 확보하고, 비즈니스 성장을 위한 더 많은 기회가 제공됩니다.
모던 리소(Modern Litho)가 PRINERGY on Demand 분석을 사용하여 비즈니스를 추진하는 방법을 알아보려면 여기를 클릭하세요.
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