▲ 인쇄업계에서도 AI는 이미 새로운 창의적 가능성을 창출하고, 워크플로를 최적화하며, 인쇄 품질과 개인 맞춤화를 향상시키는 등 인쇄산업의 혁신을 이끌고 있어 AX 시대가 활짝 열리고 있다.

원격 진단과 사전에 보수

일정 관리로 작업 최소화

일관된 인쇄 품질도 보증

색상 프로파일도 최적화

다품종 소량 단납기 우월

디지털 전환(DX)를 넘어 AI 전환(AX)로 급속하게 변화하고 있다. 최근 정부는 AI를 국가전략의 핵심으로 삼고 100조원규모의 투자를 통해 세계 3강의 AI국가로 발전시키겠다고 발표했다. 또한 정부의 'AI 3강' 전략에 맞춰 국산AI, 이른바 '소버린(자립형) AI' 지원에 정부와 민간 IT 업계의 역량이 집중되고 있다. 인쇄산업에서도 AI를 통한 인쇄업계의 혁신이 가능하도록 지혜를 모아야 할 때이다. 

AI 알고리즘, 원격 진단과 예측 유지보수

인쇄업계에서도 AI는 이미 새로운 창의적 가능성을 창출하고, 워크플로를 최적화하며, 인쇄품질과 개인맞춤화를 향 상시킴으로써 인쇄산업의 혁신을 가속화하고 있다. 최신 인쇄기는원격진단및 예측 유지보수를 지원하는 센 서와 AI 알고리즘 등이 탑재돼 있다. 최신형 인쇄 워크플로우 자동화 도구는 머신러닝과 AI기술을 통합해 운영을 간소화하고, 품질을 향상하며, 수익성을 제고한다. 

AI는 머신 러닝을 고급 알고리즘과 통합해 방대한 양의 데이터를 분석함으로써 지능적인 결정을 내리고 인쇄작업의 다양한 측면을 최적화 할 수 있다. 인쇄사들은 AI를 통한 워크플로우 자동화로 반복적인 작업을 최적화하고 인쇄프로세스를 간소화 할 수 있으며 오류감지 및 수정을 통해 가동중지 시간을 최소화해서 일정을 용이하게 관리할 수 있으며 일관된 인쇄 품질을 보장받을 수 있다. 

또한 AI는 인쇄설비의 잠재적 문제를 예측하여 사전유지 관리를 수행하고 예상치 못한 중단을 최소화 할 수 있다. 이와 함께 AI알고리즘은 이미지를 분석하고 색상 프로파일을 조정해 색상과 인쇄해상도를 최적화해 인쇄물에 관계 없이 정확하고 선명하며 세밀한 인쇄물을 보장한다. 또한 AI는 인쇄설정 및 작업 레이아웃의 최적화를 통해 낭비를 최소화하고 전반적인 인쇄마감을 향상시킨다. 한마디로 AI 기술을 통한 인쇄공정과 시스템 통합을 통해 현재의 인쇄업체들이 직면한 문제점들을 효율적으로 해결할 수 있다.

AI 통한 작업자 개입 최소화 초단납기 실현

현재 인쇄시장의 주류는 과거와 같은 대규모 인쇄가 아니라 소량 다품종의 세계로 급속하게 변화했다. 스미서스의 시장 보고서 ‘The Future of Digital vs. Offset Printing to 2029’를 통해 이와 관련한 수치화 된 분석 결과를 확인할 수 있다. 스미서스의 보고서에 따르면 옵셋평판(매엽, 히트셋윤전, 콜드셋윤전) 전반의 수요는 2019년 이후 지속적으로 감소하고 있다. 

2019년 32.56조 A4 출력물, 3,544억 달러 규모가 2024년(2023년 기준 가격) 26.97조 A4 출력물, 3,119억 달러 규모로 감소했다. 반면 디지털 인쇄는 2024년 기준 전세계 출력량의 4.2%에 불과하지만, 매출 측면에서는 전체의 18.4%를 차지하며(1,655억 달러), 수익성이 높은 분야로 여겨지고 있다. 인쇄사들이 소량 다품종의 트렌드에 맞춰 단납기 소량 수요를 충족하기 위해서는 디지털 설비의 도입은 물론 AI를 통해 인간의 개입을 줄이고자 동화 프로세스를 강화해야만 한다. 

고객서비스 담당자나 인쇄작업자가 각각의 작업을 검토해 작업지시를 내리는데 소요되는 시간을 단축시켜야 한다 는 필요성이 갈수록 커지고 있으며 고객의 요청을 기계에서 바로 사용할 수 있는 작업지시로 자동 변환해 처리하는 프로그램이 이미 성공적으로 도입되고 있다. 이와 같은 AI기반의 도구는 이메일의 자연어 작업 요청을 해석해 정확한 작업티켓으로 필요에 맞게 변환한다. 

고객의 주문이 자동으로 처리되고 탑재된 시스템은 과거의 유사작업을 기반으로 작업을 설정한다. 이를 통해 작업주문과 처리의 시간을 절약할 뿐만 아니라 오류도 줄여 인쇄업체에서 보다 많은 작업을 효율적으로 관리할 수 있도록 해준다. 

소비패턴 지능적 학습 재고관리와 마케팅지원

AI는 재고관리와 마케팅에도 도움이 된다. AI기반 애플리케이션은 소비패턴을 지능적으로 학습해 재고가 부족해질 시기를 예측한다. 이를 통해 재고가 부족할 때 미리 경고 신호를 보내고, 적절한 재주문 수량과 시기를 제안한다. 이러한 방식으로 항상 적정재고를 보유하게 되면 상당한 비용절감을 기대할 수 있다. 불필요한 자재구매를 줄이고, 필요 이상의 재고를 쌓아두지 않음으로써 비용절감 뿐만 아니라 직원들이 수동으로 재고를 추적하는 번거로움을 탈피해귀중한 작업시간을 절약할 수 있다. 

또한 AI는 마케팅에 활용할 때도 이메일 캠페인, 고객세분화, 개인화된 메시징을 자동화 해 응용할 수 있도록 도와준다. 예를 들어, AI는 시장동향을 예측하고, 공급망을 최적화하며, 고객 행동과 선호도에 따라 고도로 개인화된 제품이나 서비스를 제공하는데 도움이 된다. 

미국의 시장조사기관인 키포인트인텔리전스의 AI 연구보고서에 따르면 현재 AI를 운용하고 있는 업체들의 경우 AI도 입이후 업그레이드 된 부문에 대해 59%는 향상된 운영효율성을 꼽았고, 54%는 향상된 고객경험과 반복적인 작업자동화를 말했다.