AI Governance และ Edge Computing กำลังวาดเส้นการอยู่รอดของโรงพิมพ์ใหม่

ในช่วงหนึ่งสองเดือนที่ผ่านมา ที่ผมไปเยี่ยมลูกค้า คำถามที่ถูกถามบ่อยที่สุดไม่ใช่ 'ต้องเปลี่ยนเครื่องหรือไม่' แต่เป็น 'การใช้ AI แบบนี้จะเกิดปัญหาได้หรือไม่' และ 'ถ้าวัตถุดิบขาดหาย จะทำอย่างไร' สองเรื่องที่ดูเหมือนไม่เกี่ยวข้องกัน

อันที่จริง พวกมันเป็นสองด้านของความกดดันเดียวกัน

ด้านหนึ่งคือ ความขัดแย้งทางภูมิศาสตร์ทำให้ห่วงโซ่อุปทานวุ่นวาย หมึกพิมพ์ วัสดุแผ่นพิมพ์ ชิ้นส่วนอุปกรณ์ มีเวลาในการนำเข้าที่ยาวนานขึ้น ความไม่แน่นอนของโลจิสติกข้ามพรมแดนเพิ่มขึ้น และราคาก็ผันผวน

อีกด้านหนึ่งคือ รัฐบาลต่างๆ ออกมาด้วยกรอบการกำกับดูแล AI ตามลำดับ โดยกำหนดให้บริษัทอธิบายให้ชัดเจน: AI ใช้ที่ไหน ถ้าผิดพลาดใครจะรับผิดชอบ ข้อมูลลูกค้าป้องกันอย่างไร

ในอดีต สองเรื่องนี้เป็นเรื่องแยกกัน แต่ตอนนี้รายงานอุตสาหกรรมรายสัปดาห์นำมาพูดถึงพร้อมกัน นี่ไม่ใช่เรื่องบังเอิญ เพราะสำหรับโรงพิมพ์ 'สามารถส่งมอบได้เสถียร' กับ 'กล้าใช้ AI อย่างมั่นใจ' ได้กลายเป็นคำถามการอยู่รอดเดียวกัน

เจ้าของโรงพิมพ์หลายคนเมื่อได้ยิน 'governance' ก็คิดว่าเป็นเรื่องของโรงพิมพ์ขนาดใหญ่ ไม่เกี่ยวกับโรงพิมพ์ที่มีคนสองสามสิบคน

นี่คือความเข้าใจผิดที่ผมอยากแก้ไขมากที่สุด

ในสถานที่พิมพ์ในปัจจุบัน AI สร้างสรรค์ไม่ได้เข้ามาแล้ว: เขียนสำเนา ทำการตรวจสอบล่วงหน้า ตอบลูกค้า จัดตารางการผลิต

ปัญหาคือ โรงพิมพ์ส่วนใหญ่ไม่ได้กำหนดกฎเกณฑ์ใดๆ เมื่อนำเข้า การบริหารจัดการควรควบคุมพื้นที่สีเทาที่ไม่มีใครดูแลเหล่านี้ สาระสำคัญคร่าวๆ อยู่ในส่วนเหล่านี้:

・การจำแนกข้อมูล: ไฟล์ลูกค้าไหนที่สามารถให้ AI ไหนที่ห้ามอย่างเด็ดขาด ต้องวาดเส้นนี้ก่อน

・ความรับผิดชอบของรูปแบบ: AI จัดตารางผิด ตรวจสอบล่วงหน้าพลาดตัวอักษรหนึ่ง ใครจะรับผิดชอบ ต้องชี้แจงล่วงหน้า

・การป้องกันข้อมูลลูกค้า: ร่างการออกแบบของลูกค้าแบรนด์ ใบเสนอราคา สูตร เข้าเครื่องมือไหน จัดเก็บที่ไหน

・การฝึกอบรมพนักงาน: คนที่ทำงานรู้หรือไม่ว่า สามารถถามอะไร AI ได้บ้าง สิ่งที่ถูกถามจะเป็นการรั่วไหลข้อมูล

・การตรวจสอบผู้จัดจำหน่าย: การออกแบบที่คุณทำสัญญาจ้าง พันธมิตรพิมพ์ การใช้ AI ของพวกเขาเป็นความเสี่ยงของคุณเช่นกัน

ทำไมโรงพิมพ์เล็กๆ ไม่สามารถทำเป็นไม่เห็น? เพราะข้อกำหนดไม่ใช่รัฐบาลมาตรวจคุณก่อน แต่เป็นลูกค้าแบรนด์ของคุณมาถามคุณก่อน แบรนด์ใหญ่ทำการตรวจสอบความสอดคล้องห่วงโซ่อุปทาน แบ่งแบบสอบถามลงมา คุณตอบไม่ได้เกี่ยวกับมาตรฐานการใช้ AI คำสั่งซื้ออาจจะเปลี่ยนไปให้คู่แข่งที่ตอบได้

สาระสำคัญของการบริหารจัดการไม่ใช่การเขียนหนังสือหนาที่ไม่มีใครอ่าน แต่คือการที่ 'ใครสามารถใช้ได้ ใช้ที่ไหน ถ้าเกิดปัญหาหาใคร' สามประโยคนี้ กลายเป็นนิสัยที่โรงพิมพ์ทั้งหมดเป็นไปตามข้อกำหนด

ทุกคนเคยได้ยิน AI บนคลาวด์ Edge Computing (Edge AI) พูดง่ายๆ ก็คือ: ย้ายสมองในการตัดสินใจจากห้องเครื่องไกลออกไป ไปอยู่ที่เครื่องข้างสายการผลิด

ความแตกต่างอยู่ที่ไหน? การพิมพ์เป็นสถานที่ที่แข่งขันเวลา ความทำให้สำเร็จในข้อผิดพลาดน้อยมาก

การตรวจสอบคุณภาพของการพิมพ์ การจัดตำแหน่งการชุม การปรับเฉดสีหมึกแบบเรียลไทม์ ถ้าการตัดสินใจประเภทนี้จะต้องส่งอิมเมจขึ้นไปบนคลาวด์ก่อน รอผลการคำนวณแล้วส่งกลับมา ความล่าช้านั้นบนเครื่องพิมพ์ความเร็วสูงก็คือการสูญเสียทั้งกลุ่ม

การวางโหนดอัจฉริยะในไซต์ของท้องถิ่น มีประโยชน์ที่เป็นรูปธรรม:

・เรียลไทม์: การตรวจสอบและการแก้ไขไม่ต้องรอการสื่อสารระหว่างคลาวด์ สามารถแก้ไขได้ทันที

・ไม่มีการขัดจังหวะ: มีปัญหาเครือข่าย การตัดสินใจสายการผลิตจะไม่หยุด

・ข้อมูลอยู่ในโรงพิมพ์: ร่างการออกแบบของลูกค้า ภาพพิมพ์ไม่ต้องส่งออกมา ประเด็นนี้เชื่อมกับการป้องกันข้อมูลที่กล่าวมาก่อนหน้า

ดังนั้น Edge Computing และ AI Governance ไม่ใช่สองประเด็นอิสระ พวกมันจะมาบรรจบกัน การเก็บรักษาการตัดสินใจของ AI ไว้ในโรงพิมพ์ของตัวเอง เป็นตัวมันเองคือการป้องกันข้อมูลที่ตรงไปตรงมาที่สุด

ถ้าคุณทำบรรจุภัณฑ์ส่งออกหรือป้ายกำกับ ความกดดันนี้จะมาเร็วกว่าและหนักกว่าการพิมพ์เชิงพาณิชย์ทั่วไป

PPWR ของสหภาพยุโรป (กฎระเบียบการบรรจุภัณฑ์และของเสีย) และ EPR (ความรับผิดชอบของผู้ผลิตแบบขยายความ) ในช่วงปีนี้ชัดเจนว่าเข้มงวดขึ้น มีชี้วัดที่เข้มงวดสำหรับวัสดุบรรจุภัณฑ์ อัตราการรีไซเคิล การออกแบบที่สามารถใช้ซ้ำได้

นี่หมายความว่า: ลูกค้าแบรนด์ยุโรปของคุณ จะผลักดันข้อกำหนดเหล่านี้ไปยังคุณ การประกาศวัสดุ ข้องเท้าคาร์บอน สัดส่วนของส่วนประกอบการรีไซเคิล คุณต้องให้ข้อมูลออกมา

ห่วงโซ่อุปทานนี้จริงจัง ฉันเห็นโรงพิมพ์เริ่มทำการตรวจสอบอย่างจริงจัง: วัตถุดิบสำคัญมีแหล่งที่มาที่สอง หรือไม่ ถ้าชิ้นส่วนอุปกรณ์ขาดแคลน สามารถทนได้หรือไม่ ต้องการแผนสำรองเชิงท้องถิ่นล่วงหน้าหรือไม่

นำสามเรื่องนี้มาซ้อนทับกัน ก็ชัดเจนแล้ว: ต้องส่งมอบข้อมูลความสอดคล้อง ห่วงโซ่อุปทานต้องมีแผนสำรอง การใช้ AI ต้องมีข้อบังคับ นี่ไม่ใช่สามข้อสอบอิสระ เป็นข้อสอบด้านความยืดหยุ่นของห่วงโซ่อุปทานเดียวกัน

・ความยืดหยุ่นของห่วงโซ่อุปทานและความสอดคล้องของ AI ไม่ใช่สองประเด็น เป็นคำถามการอยู่รอดเดียวกัน

・เกณฑ์ที่แท้จริงของการบริหารจัดการ AI ไม่ใช่การตรวจสอบของรัฐบาล แต่เป็นแบบสอบถามห่วงโซ่อุปทานของลูกค้าแบรนด์

・Edge Computing ทำให้การตัดสินใจอยู่ในโรงพิมพ์ เป็นความต้องการที่จำเป็นสำหรับการผลิตแบบเรียลไทม์ และเป็นการป้องกันข้อมูลที่ตรงไปตรงมาที่สุด

・โรงพิมพ์บรรจุภัณฑ์ส่งออกเผชิญกับ PPWR และ EPR ความสามารถในการทำข้อมูลความสอดคล้องเท่ากับความสามารถในการยอมรับคำสั่งซื้อ

・โรงพิมพ์เล็ก ๆ ไม่สามารถใช้ 'ขนาดเล็ก' เป็นข้ออ้าง ราคาในการรอคืออย่างไรก็ตามคำสั่งซื้อจะเปลี่ยนไปให้คู่แข่งที่เตรียมพร้อมแล้ว

อย่าถือว่าสามเรื่องนี้เป็นโครงการเปลี่ยนแปลงที่ต้องใช้เงินจำนวนมาก เริ่มจากการตรวจสอบต้นทุนต่ำ ที่สามารถทำได้ทันที: สร้างรายการ เขียนรายละเอียดทั้งหมดของการใช้ AI ในโรงพิมพ์ของคุณในปัจจุบัน (สำเนา การตรวจสอบล่วงหน้า บริการลูกค้า ตารางเวลา) ทำเครื่องหมายว่าสิ่งใดที่สัมผัสข้อมูลลูกค้า จากนั้นกำหนดกฎสามข้อแบบง่าย สิ่งใดไม่สามารถให้ AI ได้ ใครจะรับผิดชอบสำหรับข้อผิดพลาด เครื่องมือไหนจะใช้ หลักเกณฑ์หนึ่งหน้านี้สามารถจัดการกับแบบสอบถามความสอดคล้องของลูกค้าแบรนด์ได้ 80% การออกแบบและ SaaS ปลายน้ำ สามารถคิดย้อนกลับ: ปัญหาที่เจ็บปวดที่สุดของโรงพิมพ์คือ 'ข้อมูลไม่ออกจากโรงพิมพ์ แต่ต้องใช้ AI' เครื่องมือที่สามารถวางรูปแบบลงในไซต์ของท้องถิ่น ทำให้หลักการบริหารจัดการเป็นตัวเลือกเริ่มต้น คือสิ่งที่อุตสาหกรรมขาดเสียในตอนนี้ ทำการตรวจสอบก่อน กำหนดกฎเกณฑ์ หลังจากนั้นพูดคุยเกี่ยวกับการนำเข้า ลำดับถูกแล้ว ความกดดันจึงกลายเป็นข้อได้เปรียบ

・รายงานสัปดาห์ของอุตสาหกรรม: AI Governance และ Edge Computing