4 formas en las que la IA puede transformar la industria de la impresión (I)

A medida que la IA se vuelve más accesible para todo tipo de usuarios, tiene el potencial de transformar las empresas. La democratización de la IA puede ayudar a impulsar la innovación, mejorar la eficiencia, mejorar la toma de decisiones y mejorar la experiencia del cliente en todas las industrias.

Aplicada a la industria de la impresión, la inteligencia artificial puede transformar una serie de áreas, a medida que la computación edge acerca las tareas de procesamiento de IA a la fuente, lo que permite tomar decisiones dirigidas por IA en tiempo real con una latencia mínima. Quocirca señala cuatro áreas en las que la industria de la impresión adoptar la IA, he aquí las dos primeras:

Innovación de servicios a través del mantenimiento predictivo

La combinación de big data e IA permite a los fabricantes de impresión impulsar una mayor eficiencia al realizar un mantenimiento predictivo de manera más efectiva. Las impresoras multifunción (MFP) de hoy en día son dispositivos IoT edge conectados, equipados con una multitud de sensores que generan una gran cantidad de datos. Mediante el aprendizaje automático (ML), los modelos de mantenimiento predictivo hacen predicciones basadas en las tendencias de uso para detectar y diagnosticar fallos y estimar cuándo ocurrirá un falo en función del estado actual y pasado del equipo y el sensor.

Este mantenimiento predictivo basado en IA permite a los proveedores optimizar el mantenimiento de la flota y utilizar ingenieros de servicio de campo de manera más efectiva, rediciendo costes a través de un menor tiempo de inactividad del dispositivo y garantizando resoluciones de servicio más rápidas. Los clientes se benefician de un mayor tiempo de actividad del dispositivo y una mejor utilización del dispositivo.

Más allá del panel de control con análisis impulsados por IA

Los paneles analíticos de impresión actuales se centran principalmente en presentar datos actuales e históricos en formato gráfico. Los paneles tradicionales generalmente se basan en datos históricos y, a menudo, son estáticos, por lo que no se actualizan en tiempo real. La creación y el mantenimiento del tablero pueden requerir mucha mano de obra y ser costoso.

Los análisis avanzados, como los análisis predictivos y prescriptivos, utilizan el aprendizaje automático para recomendar posibles resultados y mejorar la toma de decisiones. Esto puede, por ejemplo, ayudar a los clientes a ir más allá del uso de paneles para revisar el uso de impresión por dispositivo y usuario para comprender los costes de impresión. También puede utilizar análisis avanzados para descubrir oportunidades para procesos que pueden digitalizarse y predecir su impacto en los costes y la productividad.

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