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印刷业正在向智能化、自动化迈进 -yd12300云顶线路

时间: 2017-10-21 14:22:20 来源: yd12300云顶线路-云顶集团3118acm登录入口 编辑: 润声印务
    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。

  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,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无关,那就是对于今天技术发展的无知。

  目前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。

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