Sick以AI影像處理與3D機器視覺,升級印刷包裝技術與智慧製造
數位應用
2026-08-17

Sick以AI影像處理與3D機器視覺,升級印刷包裝技術與智慧製造

3D機器視覺結合AI,強化智慧製造檢測 在 Vision 2026 展會上,Sick展示工業影像處理領域的最新發展,重點聚焦於 AI影像處理工具 與擴充後的 3D機器視覺產品線 。從容易設定的視覺感測器,到完整的機器視覺系統,Sick展示多項工業影像處理解決方案,協助製造業提升品質檢測與生產自動化能力。 此次展示的核心為 Sick Nova機器視覺平台 ,新增AI工具,可用於3D資料處理。透過AI整合影像處理系統,可提升工業影像分析的效率與準確度,讓複雜的檢測任務能夠更快速完成,特別適合應用於 智慧製造 與自動化生產流程。 其中, 3D異常檢測 與 3D AI分類 是此次新增功能,可用於辨識物體表面地形的異常,以及區分不同產品版本。這些工具以樣本影像為基礎,讓檢測設定更加簡單且具彈性,也能降低導入AI影像處理的門檻。 Sick Nova因此能支援更具挑戰性的應用,包括 體積、形狀與尺寸檢測 。對於印刷包裝產業而言,這類技術可應用於產品外觀、尺寸與品質檢測,進一步將 AI影像處理 導入印刷包裝生產流程。 Sick自主感知產品市場經理Jan Nieswandt表示:「我們在工業影像處理領域提供完整的產品布局,無論是即插即用的智慧型相機,或是完整的自動化檢測系統,都聚焦於能為客戶與生產流程創造實際價值的應用。」   3D相機技術升級,提升印刷技術檢測能力 除了Sick Nova平台,Sick也展示完整的3D機器視覺產品線,其中包括 Ranger NextGen 與 Ruler3000 。這些產品能夠擷取高精度3D影像,並進行即時資料處理,為工業自動化與品質檢測提供更完整的影像資訊。 Ranger NextGen採用最新CMOS影像感測器技術,提升測量精度與在嚴苛生產環境下的穩定性。該相機能同步擷取高解析度2D影像、精確的3D高度圖,以及真彩色資訊,透過這些資料建立完整的檢測物件數位模型。 新一代相機平台兼具高速與高解析度特性,使使用者能在不犧牲精度的情況下,於更短時間內完成更多產品檢測。這項能力對需要高速生產與品質控管的 印刷技術 與包裝製程同樣具有應用價值,可協助產線在維持生產速度的同時,提高檢測效率。 此外,先進的影像資料前處理技術,也能提升系統在複雜環境光源下的可靠度。對於印刷包裝產線而言,當產品表面、材質或生產環境存在差異時,更穩定的影像擷取與分析能力,有助於建立自動化的品質檢測流程。   AI影像處理持續升級,強化品質控制 軟體持續進化也是工業影像處理發展的重要一環。Sick推出的 AI Blob Finder 便展示神經網路在物件辨識與測量上的應用,進一步擴大AI影像處理在自動化檢測上的可能性。 這項技術可在影像中精確辨識、計數、分類與定位物件,對於 品質控制 尤其具有應用價值。透過AI分析影像中的物件特徵,系統能協助生產線進行更快速的檢查與判斷,減少人工檢測所需的時間。 對印刷包裝產業而言,隨著 智慧製造 與自動化需求持續提高,機器視覺也不再只是單純的影像擷取工具,而是逐漸成為生產線品質管理的一環。從印刷品與包裝產品的外觀檢查,到尺寸、形狀與產品差異辨識,AI影像處理可進一步協助企業建立更具效率與彈性的自動化檢測流程。 Sick此次於Vision 2026展示的AI工具、3D機器視覺與新一代相機技術,也反映工業影像處理正朝向 AI化、高速化與智慧製造 發展。隨著視覺系統更容易設定與導入,相關技術未來可望進一步拓展至印刷、包裝及其他需要高速、高精度品質檢測的製造應用。   內容來源: https://packaging-journal.de/en/
『設計印象雜誌』
橫跨造紙、印刷、包裝、出版及設計等領域的專業媒體,兩個月發行一期紙本雜誌,網站不定期更新
《147期主題》AI正在重寫全球印刷賽局
科技探索
2026-08-07

《147期主題》AI正在重寫全球印刷賽局

關於研究企業樣本選定說明 為了解全球印刷產業領導企業之發展策略、轉型方向及人工智慧(AI)技術導入現況,本研究以全球主要印刷產業聚落作為研究範圍,針對北美、歐洲及亞洲三大區域之代表性印刷企業進行初步樣本蒐集與篩選。 研究初始樣本係參考各區域具市場規模、產業影響力及品牌知名度之印刷與包裝企業,共計納入北美25家、歐洲10家及亞洲15家企業作為觀察對象,以建立全球印刷產業發展趨勢之分析基礎。 一、北美地區初步研究樣本(25 家) RR Donnelley(RRD) Quad/Graphics TC Transcontinental Cimpress Taylor Corporation Deluxe Corporation Cenveo LSC Communications Quebecor Shutterfly Printful 4over Vistaprint AlphaGraphics Minuteman Press Multi-Color Corporation Fort Dearborn Company IWCO Direct SG360 The Vomela Companies Ennis Inc. Arandell Corporation Trend Offset Printing The John Roberts Company The Sheridan Group 二、歐洲地區初步研究樣本(10 家) Cimpress Bertelsmann Marketing Services Stora Enso Smurfit Kappa Poligrafica Veneta Walstead Group Prinovis DS Smith Mondi Group Mayr-Melnhof Group 三、亞洲地區初步研究樣本(15 家) TOPPAN Holdings(日本) Dai Nippon Printing(日本) 裕同科技(YUTO Tech,中國) 合興包裝(Hexing Packaging,中國) 鴻興印刷(Hung Hing Printing,香港) 雅昌文化(Artron,中國) 中華商務聯合印刷(C&C Joint Printing,香港/中國) SCG Packaging(泰國) Shenzhen YUTO Packaging Jinjia Group Repro India Thomson Press SPS Printing Korea Printing & Security Printing Leo Paper Group   樣本篩選原則 由於本研究主要目的在於分析全球領先企業之發展策略,以及其在AI、數位轉型、智慧製造、包裝服務、供應鏈整合與新商業模式等面向的實際應用情形,因此在完成初步樣本盤點後,進一步依據以下兩項原則進行篩選: (一)產業代表性 優先選擇於各自市場具領導地位、產業影響力或創新代表性的企業,涵蓋商業印刷、出版印刷、包裝印刷、標籤印刷、跨媒體行銷服務及內容供應鏈等不同領域,以確保研究結果能反映全球印刷產業主要發展趨勢。 (二)資訊揭露完整性 考量研究所需資料包括企業年報、ESG報告、官方新聞稿、技術白皮書、產業論壇發表、媒體專訪及AI應用案例等公開資訊,因此優先選擇資訊揭露較完整、可取得資料較充分且持續公開其數位轉型與AI發展成果之企業,以提高研究分析之可信度與可比較性。   最終研究樣本(16 家) 經綜合評估產業代表性與資訊取得完整性後,最終選定16家企業作為深入研究對象,涵蓋北美、歐洲及亞洲主要市場,並兼顧商業印刷、出版印刷、包裝印刷、標籤印刷與行銷服務等不同產業類型。 北美企業 Cimpress Quad/Graphics RRD TC Transcontinental Minuteman Press Taylor Corporation CJK Group Lakeside Book Company Marketing.com 歐洲企業 Lecta Group 亞洲企業 TOPPAN Holdings Dai Nippon Printing(DNP) 裕同科技(YUTO) SCG Packaging 中華商務聯合印刷(C&C Joint Printing) 鴻興印刷(Hung Hing Printing) 本研究所選定之16家企業,不僅涵蓋全球主要印刷市場與產業領域,同時亦包含近年積極推動AI應用、智慧製造、自動化生產、數位內容服務及包裝解決方案創新的代表性企業。透過比較不同區域與不同商業模式企業之發展策略,可進一步歸納全球印刷產業AI導入路徑、數位轉型模式及未來競爭優勢形成機制,作為臺灣印刷產業推動智慧化升級與商業模式創新的重要參考依據。
印刷產業導入機器人前先想清楚,10大關鍵打造更穩定智慧生產流程
包裝未來
2026-05-25

印刷產業導入機器人前先想清楚,10大關鍵打造更穩定智慧生產流程

在人力短缺、交期壓縮與生產複雜度持續提升的環境下,越來越多印刷服務供應商(PSP)開始評估導入 機器人、自動化與人工智慧(AI) 。不過,真正成功的導入並非從買設備開始,而是從重新理解生產流程與管理方式開始。 根據產業研究指出,目前全球印刷業實際導入機器人的比例仍不高,但已有大量企業進入評估階段。機器人與 AI 正逐漸從提升單點效率,走向重整整體 印刷、包裝與設計生產流程 的新工具。 圖說:全球企業引進機器人技術現狀與意願調查 根據 Keypoint Intelligence 2026 年最新發布的機器人技術調查報告(受訪企業總數 N=179),自動化引進已成為現代企業工作流程轉型的重要趨勢。數據顯示,已有超過半數的企業展現出對自動化設備的迫切需求:其中「積極尋求解決方案」的企業佔比最高(橘色區塊),成為推動市場成長的主要動能;而「已實際部署」機器人的先行企業則緊隨其後。相較之下,表示「未來才會考慮」或「完全無計畫」的傳統作業模式企業則逐漸萎縮,反映出自動化技術正從「前瞻概念」加速落實為「產業剛需」。   導入機器人前先盤點流程 印刷業不可忽略的10個關鍵 1|先檢查工作流程,不要先看設備 導入機器人前,應先找出生產卡點,例如哪些工序最常等待、哪些環節依賴人工補救。自動化最適合解決已知瓶頸,而不是事後修正問題。 2|先改善印刷現場重複搬運流程 從紙材供應、包裝材料轉運、印刷品收料、成品移動到倉儲流轉,這些高重複性作業往往是造成產能延遲的重要因素,也是導入機器人最容易創造效益的環節。   在 Keypoint Intelligence 發布的《2026 年機器人技術調查》中,計劃中最重要的機器人功能集中在物料搬運方面:包括將介質運送到印刷機或從印刷機運出、裝載基材以及在生產車間內移動庫存。這一點至關重要,因為它表明印刷服務提供者 (PSP) 使用機器人技術是為了減少操作阻力並穩定工作流程,而不是為了創建完全自動化的工廠。 圖說:機器人在印刷與生產現場的核心應用功能分析 根據 Keypoint Intelligence 2026 年的調查(N=149,複選),企業在規劃或使用機器人時,主要聚焦於「重體力勞動」與「高重複性工作」的自動化替代。其中,高達半數(約 50%)的企業將機器人用作 物料上線(搬運材料至印刷機或生產車間) ,居所有應用之冠;其次則是 成品或半成品的運離車間(約 41%) 。此外,直接參與工序的印刷機自動裝卸料(約 39%) 與 倉儲庫存提取(約 31%)也佔有相當比例。這項結果顯示,現階段印刷與包裝產業導入機器人的核心首要痛點,在於解決車間內部繁重的「材料搬運」與「物流對接」問題,藉此優化生產動線並緩解基層勞工短缺壓力。   3|評估不穩定流程帶來的隱形成本 人工搬運與節拍不一致,會連帶影響排程、後加工、設備閒置與交期管理。導入機器人的核心價值通常是穩定,而不只是速度。 4|不要把問題流程直接自動化 如果原本流程設計混亂,自動化只會加速錯誤發生。企業應先簡化流程,再導入設備。 5|先從小規模導入開始 相較一次全面升級,成功案例多採用單站測試、逐步擴展方式,降低轉換風險並累積導入經驗。 6|重視系統整合能力 機器人若無法與工作流程軟體、印刷設備、後加工與管理平台串接,就可能形成新的資訊孤島。 7|讓現場人員提早參與規劃 真正了解流程問題的人往往不是管理層,而是操作人員。及早納入現場經驗,有助提升導入成功率。 8|提前規劃人才與職能轉型 自動化之後,人員工作將從操作轉向監控、品質管理、設備協調與異常處理。 9|把自動化視為持續改善,而非一次性專案 成功企業通常會持續觀察數據、優化流程,再逐步擴大自動化範圍。 10|不要把機器人等同完全無人工廠 現階段多數印刷生產仍需人機協作。AI 與機器人的目標,是降低重複性工作,讓人力集中在決策、品質與高附加價值環節。   從印刷延伸到包裝與設計 AI與機器人正改變生產邏輯 隨著數位化與客製化需求提升,未來自動化不再局限於設備端,而會逐步整合至 包裝設計、印前處理、印刷、生產排程與品質管理 。 對印刷與包裝產業而言,導入 AI 與機器人已不只是效率工具,而是建立更穩定、更具彈性的智慧製造能力。   內容來源: https://whattheythink.com/
從未來承諾到成長驅動力
包裝未來
2025-11-03

從未來承諾到成長驅動力

  在本系列的前三部分中,我們探討了功能性印刷的基礎、技術與挑戰。現在我們已經完成了全程回顧,看看哪些市場領域增長最快、哪些應用已經商業化成功,以及企業如何從這項技術中受益。從實驗室到大規模生產的道路已經鋪好,現在關鍵在於規模化、合作夥伴關係和新商業模式。 印刷電子:從原型到十億美元產業 其中一個最具動態增長的市場是印刷電子。根據 IDTechEx 的數據,預計到 2033 年,該領域的市場規模將達到 120 億美元,年增長率為 10%。這遠超過許多傳統印刷市場的發展速度,也顯示功能性印刷早已不只是承諾。 以下領域提供了特別強勁的推動力: 汽車與電動出行:印刷傳感器、天線和電池管理系統可實現重量減輕和能源效率提升。 醫療技術:具備整合傳感系統的可穿戴印刷設備可持續監測生命參數。 包裝與消費品:具備印刷 NFC 或 RFID 標籤的智慧包裝提升產品安全性與可追溯性。 能源供應:柔性太陽能電池與印刷儲能解決方案創造移動能源的新方式。 技術推動規模化成功 功能性印刷已克服了許多障礙,但工業化實施仍需針對技術做出明智選擇。正確的印刷技術會影響成本結構、設計自由度與生產量。 噴墨:適合高解析度應用,並可最小化材料使用 網版:適合厚導電結構,堅固且高效 柔版與凹版印刷:適合高產量應用,如電池與太陽能薄膜 同時,導電墨水與柔性基材的進步正在推動商業化。結合可靠的在線檢測系統,正在建立可支援大規模生產的環境。 印刷產業的新商業模式 市場潛力不僅限於科技公司。印刷服務供應商與材料供應商現在也可以積極進入這一面向未來的領域: 專業製造服務:作為功能性印刷解決方案的服務提供者 技術合作夥伴關係:與材料及設備製造商合作,以縮短開發周期 按需與定制印刷:小批量個性化電子產品 那些現在就布局的企業可以獲得先行者優勢——尤其是在仍未開發的利基市場中。 未來觸手可及 功能性印刷已不再只是願景,而是在許多產業中成為現實。關鍵步驟已經完成:印刷技術、材料與試點應用已經到位。現在的重點是將潛力轉化為具體項目。 對於想親身體驗技術發展、與合作夥伴交流並測試技術的人來說,drupa 2028 將是理想的平台。   內容來源: https://www.drupa.com/
功能性印刷:開啟未來機遇
永續發展
2025-11-03

功能性印刷:開啟未來機遇

在本系列的第一部分,我們介紹了功能性印刷及其取代傳統製造方法的潛力;接著探討了不同印刷技術在功能性印刷中的優勢與限制。現在,我們向前看:哪些挑戰仍阻礙其廣泛應用?哪些產業將受益最大?功能性印刷又該如何擴大規模以滿足需求? 儘管功能性印刷技術已經在突破的邊緣徘徊十年以上,但各方跡象顯示,它正終於迎來真正的發展契機。   阻礙功能性印刷的挑戰 品質控制與檢測 許多功能性印刷應用——如印刷電子或醫療感測器——必須在組裝後才能完成測試,這使得早期發現缺陷變得困難,增加了浪費率與成本。 解決方案 :開發先進的在線檢測系統與 AI 驅動的品質控制,以提升缺陷偵測能力。 認證與合規 大多數功能性印刷應用需符合嚴格產業規範(如電子、醫療器材、汽車零件)。與傳統印刷不同,功能性印刷需滿足高安全性、耐用性及環保標準。 解決方案 :與監管機構緊密合作,並對材料與製程進行標準化,加速應用落地。 生產規模擴張 矛盾的是,功能性印刷面臨的最大挑戰之一,是印刷產能反而超過市場需求。例如,凱姆尼茨大學的研究指出,一台窄幅卷對卷印刷機或 B1 單張印刷機就能生產全球所需的太陽能電池。 解決方案 :採用更靈活的多應用生產線與按需製造模式,使企業能根據需求切換不同印刷產品。 材料成本高與工藝複雜 功能性印刷通常需使用專用墨水與基材,成本遠高於標準印刷材料。此外,每條生產線需針對特定應用進行客製化設計,使大規模投資存在風險。 解決方案 :材料科學的進步與模組化生產系統將有助降低成本並提升效率。   功能性印刷最具潛力的產業 功能性印刷早已展現超越傳統印刷應用的能力。特別是在輕量化、柔性化、微型化與智慧表面領域,帶來了創新應用機會。以下是各領域的典型應用: 印刷電子——智慧、輕量與柔性 功能性印刷可製造薄型、柔性電子產品,應用包括: 物流與供應鏈追蹤的 RFID 標籤 可穿戴設備與醫療裝置的柔性電路板 工業自動化的印刷感測器 再生能源與智慧表面 印刷太陽能電池與能量收集表面效率日益提升,應用範圍包括: 建築、車輛及便攜式能源解決方案的薄膜太陽能板 印刷電池與超級電容器 可調光與熱過濾的智慧窗戶 醫療與生技 醫療產業正探索功能性印刷在生物相容、低成本及可規模化方案的潛力,包括: 疾病檢測與健康監測用生物感測器 印刷藥物輸送貼片,可逐步釋放藥物 晶片化實驗室(Lab-on-a-chip)診斷,可快速檢測感染或遺傳疾病 汽車與航空航太——輕量高性能零件 功能性印刷可製造輕量、高性能零件,提升燃油效率與耐用性,包括: 智慧車輛的印刷天線 飛機與衛星用輕量感測器 電磁屏蔽用導電塗層   功能性印刷的下一步 功能性印刷的未來不是單一突破,而是持續、逐步的進展。隨著產業邁向工業 4.0,對低成本、高效率製造解決方案的需求將持續增長。 值得關注的發展方向 混合生產模式 :結合功能性印刷與傳統製造,提升規模化能力 AI 驅動品質控制 :透過機器學習與自動化,減少浪費、提升精準度 可定制化、按需生產 :功能性印刷服務商可提供多應用生產線,滿足市場變化需求 永續材料 :開發生物基導電墨水與可回收基材,降低環境影響 功能性印刷已走過長路,雖然仍面臨挑戰,但其在未來製造中的角色不容忽視。   內容來源: https://www.drupa.com/
金利寶國際泰國廠參訪
專家觀點
2025-09-23

金利寶國際泰國廠參訪

參訪日期 :2025 年 9 月 19 日 地點 :Kinglabel International(Thailand)Co., Ltd.(泰國大城府 Ayutthaya)   公司簡介 金利寶國際創立於 1998 年,總部設於中國廣東中山,並於江蘇溧陽與泰國大城府設有生產基地。泰國廠於 2019 年成立,2023 年正式全面運作。 產品涵蓋電子電器標籤、汽車標籤、日化與美妝標籤、廣告裝飾標籤、環保材料及精密塗佈光學膜,具備耐刮、耐高溫、防污、耐折疊、耐濕與無鹵阻燃等特性。 目前已取得 ISO 9001 與 ISO 14001 認證,並具備完整測試與品管能力。企業願景是致力於開發與協助客戶創造價值,成為全球最佳的自黏與功能性材料製造商。   廠區與設備 泰國廠區面積約 59,000 m² ,生產區域規劃完善,主要設備包含: 自動化射出與貼標整合生產線 模內標(IMD/IML)印刷與精密套合設備 塗佈線(離型塗矽、膠水塗佈、水膠與油膠應用):4 台(1350mm) 大型自動分條機(1.6m)3 台、小型分條機(0.6m)1 台 品質檢測設備(拉力試驗、恆溫恆濕箱、在線厚度監測系統) 環保設備(RTO 廢氣回收系統規劃中、鍋爐熱風烘乾系統) 產品應用涵蓋食品、日用品、美妝、電子零組件,並拓展至特殊薄膜、電子膠材、數位印刷材料與 DIY 市場耗材。   交流重點整理 1. 市場拓展 泰國廠自 2023 年全面運作以來,日化標籤與電子電器標籤需求成長最快,汽車標籤近兩年也呈現明顯上升趨勢。 2. 東南亞布局 公司已在越南設立分切廠,馬來西亞設總代理,未來將依市場與成本考量,逐步擴充產能,打造區域供應鏈網絡。 3. 技術挑戰 模內標(IMD/IML)良率維持在 90–95%,主要難點包括曲面套合誤差、墨層厚度不均及乾燥變形。塗佈與膠水研發具自主能力,並已推出環保與耐候性配方。 4. 品質與認證 廠區運作依照完整 SOP,並通過第三方與品牌稽核,符合 ISO 9001、ISO 14001 要求,同時持續提升 GMP 與 HACCP 管理。 5. 永續研發 積極投入再生 PP、PLA 與無底紙標籤研發,已有品牌試用案例,但透明度與強度仍需優化。RTO 系統納入環保 KPI,逐步建立碳足跡與減碳目標。 6. 供應鏈管理 以多元供應商組合搭配長約與庫存策略,並持續探索本地替代材料,降低交期與原料風險。 7. 數位化應用 SAP 已用於供應鏈管理,部分產線導入 MES 與異常警示功能,實現訂單到出貨的即時監控,提升效率與透明度。   未來規劃 金利寶將持續推動 高值化與智慧製造 ,並加速環保材質(再生 PP、PLA、無底紙標籤)的商業應用。透過泰國、越南與馬來西亞據點,進一步完善東南亞供應鏈,同時結合中山總部與研究機構的研發能量,開發低碳新材料,滿足國際品牌 ESG 要求。  
Sick以AI影像處理與3D機器視覺,升級印刷包裝技術與智慧製造
數位應用
2026-08-17

Sick以AI影像處理與3D機器視覺,升級印刷包裝技術與智慧製造

3D機器視覺結合AI,強化智慧製造檢測 在 Vision 2026 展會上,Sick展示工業影像處理領域的最新發展,重點聚焦於 AI影像處理工具 與擴充後的 3D機器視覺產品線 。從容易設定的視覺感測器,到完整的機器視覺系統,Sick展示多項工業影像處理解決方案,協助製造業提升品質檢測與生產自動化能力。 此次展示的核心為 Sick Nova機器視覺平台 ,新增AI工具,可用於3D資料處理。透過AI整合影像處理系統,可提升工業影像分析的效率與準確度,讓複雜的檢測任務能夠更快速完成,特別適合應用於 智慧製造 與自動化生產流程。 其中, 3D異常檢測 與 3D AI分類 是此次新增功能,可用於辨識物體表面地形的異常,以及區分不同產品版本。這些工具以樣本影像為基礎,讓檢測設定更加簡單且具彈性,也能降低導入AI影像處理的門檻。 Sick Nova因此能支援更具挑戰性的應用,包括 體積、形狀與尺寸檢測 。對於印刷包裝產業而言,這類技術可應用於產品外觀、尺寸與品質檢測,進一步將 AI影像處理 導入印刷包裝生產流程。 Sick自主感知產品市場經理Jan Nieswandt表示:「我們在工業影像處理領域提供完整的產品布局,無論是即插即用的智慧型相機,或是完整的自動化檢測系統,都聚焦於能為客戶與生產流程創造實際價值的應用。」   3D相機技術升級,提升印刷技術檢測能力 除了Sick Nova平台,Sick也展示完整的3D機器視覺產品線,其中包括 Ranger NextGen 與 Ruler3000 。這些產品能夠擷取高精度3D影像,並進行即時資料處理,為工業自動化與品質檢測提供更完整的影像資訊。 Ranger NextGen採用最新CMOS影像感測器技術,提升測量精度與在嚴苛生產環境下的穩定性。該相機能同步擷取高解析度2D影像、精確的3D高度圖,以及真彩色資訊,透過這些資料建立完整的檢測物件數位模型。 新一代相機平台兼具高速與高解析度特性,使使用者能在不犧牲精度的情況下,於更短時間內完成更多產品檢測。這項能力對需要高速生產與品質控管的 印刷技術 與包裝製程同樣具有應用價值,可協助產線在維持生產速度的同時,提高檢測效率。 此外,先進的影像資料前處理技術,也能提升系統在複雜環境光源下的可靠度。對於印刷包裝產線而言,當產品表面、材質或生產環境存在差異時,更穩定的影像擷取與分析能力,有助於建立自動化的品質檢測流程。   AI影像處理持續升級,強化品質控制 軟體持續進化也是工業影像處理發展的重要一環。Sick推出的 AI Blob Finder 便展示神經網路在物件辨識與測量上的應用,進一步擴大AI影像處理在自動化檢測上的可能性。 這項技術可在影像中精確辨識、計數、分類與定位物件,對於 品質控制 尤其具有應用價值。透過AI分析影像中的物件特徵,系統能協助生產線進行更快速的檢查與判斷,減少人工檢測所需的時間。 對印刷包裝產業而言,隨著 智慧製造 與自動化需求持續提高,機器視覺也不再只是單純的影像擷取工具,而是逐漸成為生產線品質管理的一環。從印刷品與包裝產品的外觀檢查,到尺寸、形狀與產品差異辨識,AI影像處理可進一步協助企業建立更具效率與彈性的自動化檢測流程。 Sick此次於Vision 2026展示的AI工具、3D機器視覺與新一代相機技術,也反映工業影像處理正朝向 AI化、高速化與智慧製造 發展。隨著視覺系統更容易設定與導入,相關技術未來可望進一步拓展至印刷、包裝及其他需要高速、高精度品質檢測的製造應用。   內容來源: https://packaging-journal.de/en/
《147期主題》AI正在重寫全球印刷賽局
科技探索
2026-08-07

《147期主題》AI正在重寫全球印刷賽局

關於研究企業樣本選定說明 為了解全球印刷產業領導企業之發展策略、轉型方向及人工智慧(AI)技術導入現況,本研究以全球主要印刷產業聚落作為研究範圍,針對北美、歐洲及亞洲三大區域之代表性印刷企業進行初步樣本蒐集與篩選。 研究初始樣本係參考各區域具市場規模、產業影響力及品牌知名度之印刷與包裝企業,共計納入北美25家、歐洲10家及亞洲15家企業作為觀察對象,以建立全球印刷產業發展趨勢之分析基礎。 一、北美地區初步研究樣本(25 家) RR Donnelley(RRD) Quad/Graphics TC Transcontinental Cimpress Taylor Corporation Deluxe Corporation Cenveo LSC Communications Quebecor Shutterfly Printful 4over Vistaprint AlphaGraphics Minuteman Press Multi-Color Corporation Fort Dearborn Company IWCO Direct SG360 The Vomela Companies Ennis Inc. Arandell Corporation Trend Offset Printing The John Roberts Company The Sheridan Group 二、歐洲地區初步研究樣本(10 家) Cimpress Bertelsmann Marketing Services Stora Enso Smurfit Kappa Poligrafica Veneta Walstead Group Prinovis DS Smith Mondi Group Mayr-Melnhof Group 三、亞洲地區初步研究樣本(15 家) TOPPAN Holdings(日本) Dai Nippon Printing(日本) 裕同科技(YUTO Tech,中國) 合興包裝(Hexing Packaging,中國) 鴻興印刷(Hung Hing Printing,香港) 雅昌文化(Artron,中國) 中華商務聯合印刷(C&C Joint Printing,香港/中國) SCG Packaging(泰國) Shenzhen YUTO Packaging Jinjia Group Repro India Thomson Press SPS Printing Korea Printing & Security Printing Leo Paper Group   樣本篩選原則 由於本研究主要目的在於分析全球領先企業之發展策略,以及其在AI、數位轉型、智慧製造、包裝服務、供應鏈整合與新商業模式等面向的實際應用情形,因此在完成初步樣本盤點後,進一步依據以下兩項原則進行篩選: (一)產業代表性 優先選擇於各自市場具領導地位、產業影響力或創新代表性的企業,涵蓋商業印刷、出版印刷、包裝印刷、標籤印刷、跨媒體行銷服務及內容供應鏈等不同領域,以確保研究結果能反映全球印刷產業主要發展趨勢。 (二)資訊揭露完整性 考量研究所需資料包括企業年報、ESG報告、官方新聞稿、技術白皮書、產業論壇發表、媒體專訪及AI應用案例等公開資訊,因此優先選擇資訊揭露較完整、可取得資料較充分且持續公開其數位轉型與AI發展成果之企業,以提高研究分析之可信度與可比較性。   最終研究樣本(16 家) 經綜合評估產業代表性與資訊取得完整性後,最終選定16家企業作為深入研究對象,涵蓋北美、歐洲及亞洲主要市場,並兼顧商業印刷、出版印刷、包裝印刷、標籤印刷與行銷服務等不同產業類型。 北美企業 Cimpress Quad/Graphics RRD TC Transcontinental Minuteman Press Taylor Corporation CJK Group Lakeside Book Company Marketing.com 歐洲企業 Lecta Group 亞洲企業 TOPPAN Holdings Dai Nippon Printing(DNP) 裕同科技(YUTO) SCG Packaging 中華商務聯合印刷(C&C Joint Printing) 鴻興印刷(Hung Hing Printing) 本研究所選定之16家企業,不僅涵蓋全球主要印刷市場與產業領域,同時亦包含近年積極推動AI應用、智慧製造、自動化生產、數位內容服務及包裝解決方案創新的代表性企業。透過比較不同區域與不同商業模式企業之發展策略,可進一步歸納全球印刷產業AI導入路徑、數位轉型模式及未來競爭優勢形成機制,作為臺灣印刷產業推動智慧化升級與商業模式創新的重要參考依據。
印刷產業導入機器人前先想清楚,10大關鍵打造更穩定智慧生產流程
包裝未來
2026-05-25

印刷產業導入機器人前先想清楚,10大關鍵打造更穩定智慧生產流程

在人力短缺、交期壓縮與生產複雜度持續提升的環境下,越來越多印刷服務供應商(PSP)開始評估導入 機器人、自動化與人工智慧(AI) 。不過,真正成功的導入並非從買設備開始,而是從重新理解生產流程與管理方式開始。 根據產業研究指出,目前全球印刷業實際導入機器人的比例仍不高,但已有大量企業進入評估階段。機器人與 AI 正逐漸從提升單點效率,走向重整整體 印刷、包裝與設計生產流程 的新工具。 圖說:全球企業引進機器人技術現狀與意願調查 根據 Keypoint Intelligence 2026 年最新發布的機器人技術調查報告(受訪企業總數 N=179),自動化引進已成為現代企業工作流程轉型的重要趨勢。數據顯示,已有超過半數的企業展現出對自動化設備的迫切需求:其中「積極尋求解決方案」的企業佔比最高(橘色區塊),成為推動市場成長的主要動能;而「已實際部署」機器人的先行企業則緊隨其後。相較之下,表示「未來才會考慮」或「完全無計畫」的傳統作業模式企業則逐漸萎縮,反映出自動化技術正從「前瞻概念」加速落實為「產業剛需」。   導入機器人前先盤點流程 印刷業不可忽略的10個關鍵 1|先檢查工作流程,不要先看設備 導入機器人前,應先找出生產卡點,例如哪些工序最常等待、哪些環節依賴人工補救。自動化最適合解決已知瓶頸,而不是事後修正問題。 2|先改善印刷現場重複搬運流程 從紙材供應、包裝材料轉運、印刷品收料、成品移動到倉儲流轉,這些高重複性作業往往是造成產能延遲的重要因素,也是導入機器人最容易創造效益的環節。   在 Keypoint Intelligence 發布的《2026 年機器人技術調查》中,計劃中最重要的機器人功能集中在物料搬運方面:包括將介質運送到印刷機或從印刷機運出、裝載基材以及在生產車間內移動庫存。這一點至關重要,因為它表明印刷服務提供者 (PSP) 使用機器人技術是為了減少操作阻力並穩定工作流程,而不是為了創建完全自動化的工廠。 圖說:機器人在印刷與生產現場的核心應用功能分析 根據 Keypoint Intelligence 2026 年的調查(N=149,複選),企業在規劃或使用機器人時,主要聚焦於「重體力勞動」與「高重複性工作」的自動化替代。其中,高達半數(約 50%)的企業將機器人用作 物料上線(搬運材料至印刷機或生產車間) ,居所有應用之冠;其次則是 成品或半成品的運離車間(約 41%) 。此外,直接參與工序的印刷機自動裝卸料(約 39%) 與 倉儲庫存提取(約 31%)也佔有相當比例。這項結果顯示,現階段印刷與包裝產業導入機器人的核心首要痛點,在於解決車間內部繁重的「材料搬運」與「物流對接」問題,藉此優化生產動線並緩解基層勞工短缺壓力。   3|評估不穩定流程帶來的隱形成本 人工搬運與節拍不一致,會連帶影響排程、後加工、設備閒置與交期管理。導入機器人的核心價值通常是穩定,而不只是速度。 4|不要把問題流程直接自動化 如果原本流程設計混亂,自動化只會加速錯誤發生。企業應先簡化流程,再導入設備。 5|先從小規模導入開始 相較一次全面升級,成功案例多採用單站測試、逐步擴展方式,降低轉換風險並累積導入經驗。 6|重視系統整合能力 機器人若無法與工作流程軟體、印刷設備、後加工與管理平台串接,就可能形成新的資訊孤島。 7|讓現場人員提早參與規劃 真正了解流程問題的人往往不是管理層,而是操作人員。及早納入現場經驗,有助提升導入成功率。 8|提前規劃人才與職能轉型 自動化之後,人員工作將從操作轉向監控、品質管理、設備協調與異常處理。 9|把自動化視為持續改善,而非一次性專案 成功企業通常會持續觀察數據、優化流程,再逐步擴大自動化範圍。 10|不要把機器人等同完全無人工廠 現階段多數印刷生產仍需人機協作。AI 與機器人的目標,是降低重複性工作,讓人力集中在決策、品質與高附加價值環節。   從印刷延伸到包裝與設計 AI與機器人正改變生產邏輯 隨著數位化與客製化需求提升,未來自動化不再局限於設備端,而會逐步整合至 包裝設計、印前處理、印刷、生產排程與品質管理 。 對印刷與包裝產業而言,導入 AI 與機器人已不只是效率工具,而是建立更穩定、更具彈性的智慧製造能力。   內容來源: https://whattheythink.com/
從未來承諾到成長驅動力
包裝未來
2025-11-03

從未來承諾到成長驅動力

  在本系列的前三部分中,我們探討了功能性印刷的基礎、技術與挑戰。現在我們已經完成了全程回顧,看看哪些市場領域增長最快、哪些應用已經商業化成功,以及企業如何從這項技術中受益。從實驗室到大規模生產的道路已經鋪好,現在關鍵在於規模化、合作夥伴關係和新商業模式。 印刷電子:從原型到十億美元產業 其中一個最具動態增長的市場是印刷電子。根據 IDTechEx 的數據,預計到 2033 年,該領域的市場規模將達到 120 億美元,年增長率為 10%。這遠超過許多傳統印刷市場的發展速度,也顯示功能性印刷早已不只是承諾。 以下領域提供了特別強勁的推動力: 汽車與電動出行:印刷傳感器、天線和電池管理系統可實現重量減輕和能源效率提升。 醫療技術:具備整合傳感系統的可穿戴印刷設備可持續監測生命參數。 包裝與消費品:具備印刷 NFC 或 RFID 標籤的智慧包裝提升產品安全性與可追溯性。 能源供應:柔性太陽能電池與印刷儲能解決方案創造移動能源的新方式。 技術推動規模化成功 功能性印刷已克服了許多障礙,但工業化實施仍需針對技術做出明智選擇。正確的印刷技術會影響成本結構、設計自由度與生產量。 噴墨:適合高解析度應用,並可最小化材料使用 網版:適合厚導電結構,堅固且高效 柔版與凹版印刷:適合高產量應用,如電池與太陽能薄膜 同時,導電墨水與柔性基材的進步正在推動商業化。結合可靠的在線檢測系統,正在建立可支援大規模生產的環境。 印刷產業的新商業模式 市場潛力不僅限於科技公司。印刷服務供應商與材料供應商現在也可以積極進入這一面向未來的領域: 專業製造服務:作為功能性印刷解決方案的服務提供者 技術合作夥伴關係:與材料及設備製造商合作,以縮短開發周期 按需與定制印刷:小批量個性化電子產品 那些現在就布局的企業可以獲得先行者優勢——尤其是在仍未開發的利基市場中。 未來觸手可及 功能性印刷已不再只是願景,而是在許多產業中成為現實。關鍵步驟已經完成:印刷技術、材料與試點應用已經到位。現在的重點是將潛力轉化為具體項目。 對於想親身體驗技術發展、與合作夥伴交流並測試技術的人來說,drupa 2028 將是理想的平台。   內容來源: https://www.drupa.com/
功能性印刷:開啟未來機遇
永續發展
2025-11-03

功能性印刷:開啟未來機遇

在本系列的第一部分,我們介紹了功能性印刷及其取代傳統製造方法的潛力;接著探討了不同印刷技術在功能性印刷中的優勢與限制。現在,我們向前看:哪些挑戰仍阻礙其廣泛應用?哪些產業將受益最大?功能性印刷又該如何擴大規模以滿足需求? 儘管功能性印刷技術已經在突破的邊緣徘徊十年以上,但各方跡象顯示,它正終於迎來真正的發展契機。   阻礙功能性印刷的挑戰 品質控制與檢測 許多功能性印刷應用——如印刷電子或醫療感測器——必須在組裝後才能完成測試,這使得早期發現缺陷變得困難,增加了浪費率與成本。 解決方案 :開發先進的在線檢測系統與 AI 驅動的品質控制,以提升缺陷偵測能力。 認證與合規 大多數功能性印刷應用需符合嚴格產業規範(如電子、醫療器材、汽車零件)。與傳統印刷不同,功能性印刷需滿足高安全性、耐用性及環保標準。 解決方案 :與監管機構緊密合作,並對材料與製程進行標準化,加速應用落地。 生產規模擴張 矛盾的是,功能性印刷面臨的最大挑戰之一,是印刷產能反而超過市場需求。例如,凱姆尼茨大學的研究指出,一台窄幅卷對卷印刷機或 B1 單張印刷機就能生產全球所需的太陽能電池。 解決方案 :採用更靈活的多應用生產線與按需製造模式,使企業能根據需求切換不同印刷產品。 材料成本高與工藝複雜 功能性印刷通常需使用專用墨水與基材,成本遠高於標準印刷材料。此外,每條生產線需針對特定應用進行客製化設計,使大規模投資存在風險。 解決方案 :材料科學的進步與模組化生產系統將有助降低成本並提升效率。   功能性印刷最具潛力的產業 功能性印刷早已展現超越傳統印刷應用的能力。特別是在輕量化、柔性化、微型化與智慧表面領域,帶來了創新應用機會。以下是各領域的典型應用: 印刷電子——智慧、輕量與柔性 功能性印刷可製造薄型、柔性電子產品,應用包括: 物流與供應鏈追蹤的 RFID 標籤 可穿戴設備與醫療裝置的柔性電路板 工業自動化的印刷感測器 再生能源與智慧表面 印刷太陽能電池與能量收集表面效率日益提升,應用範圍包括: 建築、車輛及便攜式能源解決方案的薄膜太陽能板 印刷電池與超級電容器 可調光與熱過濾的智慧窗戶 醫療與生技 醫療產業正探索功能性印刷在生物相容、低成本及可規模化方案的潛力,包括: 疾病檢測與健康監測用生物感測器 印刷藥物輸送貼片,可逐步釋放藥物 晶片化實驗室(Lab-on-a-chip)診斷,可快速檢測感染或遺傳疾病 汽車與航空航太——輕量高性能零件 功能性印刷可製造輕量、高性能零件,提升燃油效率與耐用性,包括: 智慧車輛的印刷天線 飛機與衛星用輕量感測器 電磁屏蔽用導電塗層   功能性印刷的下一步 功能性印刷的未來不是單一突破,而是持續、逐步的進展。隨著產業邁向工業 4.0,對低成本、高效率製造解決方案的需求將持續增長。 值得關注的發展方向 混合生產模式 :結合功能性印刷與傳統製造,提升規模化能力 AI 驅動品質控制 :透過機器學習與自動化,減少浪費、提升精準度 可定制化、按需生產 :功能性印刷服務商可提供多應用生產線,滿足市場變化需求 永續材料 :開發生物基導電墨水與可回收基材,降低環境影響 功能性印刷已走過長路,雖然仍面臨挑戰,但其在未來製造中的角色不容忽視。   內容來源: https://www.drupa.com/
金利寶國際泰國廠參訪
專家觀點
2025-09-23

金利寶國際泰國廠參訪

參訪日期 :2025 年 9 月 19 日 地點 :Kinglabel International(Thailand)Co., Ltd.(泰國大城府 Ayutthaya)   公司簡介 金利寶國際創立於 1998 年,總部設於中國廣東中山,並於江蘇溧陽與泰國大城府設有生產基地。泰國廠於 2019 年成立,2023 年正式全面運作。 產品涵蓋電子電器標籤、汽車標籤、日化與美妝標籤、廣告裝飾標籤、環保材料及精密塗佈光學膜,具備耐刮、耐高溫、防污、耐折疊、耐濕與無鹵阻燃等特性。 目前已取得 ISO 9001 與 ISO 14001 認證,並具備完整測試與品管能力。企業願景是致力於開發與協助客戶創造價值,成為全球最佳的自黏與功能性材料製造商。   廠區與設備 泰國廠區面積約 59,000 m² ,生產區域規劃完善,主要設備包含: 自動化射出與貼標整合生產線 模內標(IMD/IML)印刷與精密套合設備 塗佈線(離型塗矽、膠水塗佈、水膠與油膠應用):4 台(1350mm) 大型自動分條機(1.6m)3 台、小型分條機(0.6m)1 台 品質檢測設備(拉力試驗、恆溫恆濕箱、在線厚度監測系統) 環保設備(RTO 廢氣回收系統規劃中、鍋爐熱風烘乾系統) 產品應用涵蓋食品、日用品、美妝、電子零組件,並拓展至特殊薄膜、電子膠材、數位印刷材料與 DIY 市場耗材。   交流重點整理 1. 市場拓展 泰國廠自 2023 年全面運作以來,日化標籤與電子電器標籤需求成長最快,汽車標籤近兩年也呈現明顯上升趨勢。 2. 東南亞布局 公司已在越南設立分切廠,馬來西亞設總代理,未來將依市場與成本考量,逐步擴充產能,打造區域供應鏈網絡。 3. 技術挑戰 模內標(IMD/IML)良率維持在 90–95%,主要難點包括曲面套合誤差、墨層厚度不均及乾燥變形。塗佈與膠水研發具自主能力,並已推出環保與耐候性配方。 4. 品質與認證 廠區運作依照完整 SOP,並通過第三方與品牌稽核,符合 ISO 9001、ISO 14001 要求,同時持續提升 GMP 與 HACCP 管理。 5. 永續研發 積極投入再生 PP、PLA 與無底紙標籤研發,已有品牌試用案例,但透明度與強度仍需優化。RTO 系統納入環保 KPI,逐步建立碳足跡與減碳目標。 6. 供應鏈管理 以多元供應商組合搭配長約與庫存策略,並持續探索本地替代材料,降低交期與原料風險。 7. 數位化應用 SAP 已用於供應鏈管理,部分產線導入 MES 與異常警示功能,實現訂單到出貨的即時監控,提升效率與透明度。   未來規劃 金利寶將持續推動 高值化與智慧製造 ,並加速環保材質(再生 PP、PLA、無底紙標籤)的商業應用。透過泰國、越南與馬來西亞據點,進一步完善東南亞供應鏈,同時結合中山總部與研究機構的研發能量,開發低碳新材料,滿足國際品牌 ESG 要求。