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圖說：智慧製造升級與極致品管的核心價值，在於讓印刷業者能以更高效率、更低錯誤率與更穩定品質，回應市場需求。   AI 的核心工作項 在智慧製造與品質控管的發展趨勢下，AI成為印刷產業提升效率與競爭力的核心技術。最大的改變，在於將過去仰賴人工經驗與事後處理的生產模式，轉變為「即時監控、主動預測、持續優化」的智慧化管理架構。透過在印刷機、加工設備與產線流程中導入大量IOT元件，系統能即時蒐集設備運轉時的震動、溫度、壓力、耗能與熱分布等數據，並透過演算法分析異常變化，提前預測零件磨損或設備故障風險。企業因此能在問題真正發生前進行預防性維護，不僅降低突發停機造成的損失，也有效提升整體設備稼動率與生產穩定性。 在品質管理方面，AI結合高解析攝影機的機器視覺系統，已能進行高速且精準的在線檢測。相較於傳統人工抽檢，AI能全天候即時辨識印刷中的色差、髒點、刀線偏移、套印誤差與微細瑕疵，甚至能透過少量良品樣本快速建立檢測模型，特別適合少量多樣與客製化訂單的生產需求。這不僅提高檢測效率，更有助於降低報廢率與客訴風險，協助企業朝近乎零缺陷的品質目標邁進。 此外，在智慧物流與自動化搬運領域，AI也扮演關鍵角色。透過AI調度系統，工廠內的AGV智慧搬運車與搭載3D視覺感測器的機器手臂，能自主完成材料配送、棧板搬運與卸貨等作業，大幅減少人力負擔並提升作業精準度。整體而言，AI不只是單一工具，而是推動印刷產業從傳統製造走向智慧工廠的重要核心，引領企業建立更高效率、更高品質與更具彈性的未來生產模式。 裕同科技／鴻興印刷／華商務聯合印刷／SCG Packaging／Cimpress／Lecta Group／Lakeside Book／TOPPAN 這些企業投入那些AI的應用，請鎖定《設計印象》147期。   立即前往購買本期雜誌 設計印象商城：https://graphicarts2001.pse.is/9fyyex 誠品：https://graphicarts2001.pse.is/9fyxys  

圖說：某些印刷企業已將服務範圍從「印製產品」延伸至「協助客戶創造行銷成果」。   AI 的核心工作項 在數位轉型與AI快速發展的趨勢下，科技賦能行銷正重新定義印刷產業的價值角色。過去印刷業多半扮演生產與代工執行者，但隨著AI數據分析與智慧行銷技術成熟，產業正逐步轉型為能協助企業提升行銷效益與品牌價值的整合服務提供者。其核心關鍵，在於透過AI分析龐大的消費者資料、會員行為、購買紀錄與線上互動軌跡，深入掌握受眾偏好與潛在需求，進一步建立更精準的客群分眾與行銷策略。 在實際應用上，AI能結合變動數據列印（VDP）技術，根據不同消費者的年齡、興趣、購買習慣與地區特性，產生專屬的行銷內容與印刷版面。例如同一批DM、型錄或會員手冊，可依不同客戶呈現個人化商品推薦、專屬優惠與客製化視覺設計，使傳統印刷品不只是大量複製，而是成為具高度互動性與精準投放能力的行銷媒介。這種線上數據分析結合線下實體接觸的模式，也讓品牌能建立更完整的OMO（Online Merge Offline）消費體驗。 此外，生成式AI的導入，改變創意設計與內容製作流程。企業可透過自然語言提示，快速生成品牌Logo、產品視覺、廣告圖像、包裝設計與3D模擬效果，降低過往需要高度專業設計能力與長時間製作的門檻。AI不僅能快速產出多版本創意內容，還能根據市場反應即時調整設計方向，使品牌更容易進行大規模客製化與快速測試。對印刷與包裝企業而言，這代表服務範圍已從「印製產品」延伸至「協助客戶創造行銷成果」，進一步提升客戶黏著度、轉換率與長期商業價值。 RRD ／ Minuteman Press ／ Cimpress (VistaPrint) ／ QuadGraphics ／ Taylor Corp. ／ Marketing.com ／ Lakeside Book ／ TOPPAN 這些企業投入那些AI的應用，請鎖定《設計印象》147期。   立即前往購買本期雜誌 設計印象商城：https://graphicarts2001.pse.is/9fyyex 誠品：https://graphicarts2001.pse.is/9fyxys

圖說：AI於生產流程中各項自動化，從接單、排版、校稿、報價到檔案檢查，許多繁瑣的印前作業已能被AI自動化完成，協助企業提升接單效率與處理速度。   AI 的核心工作項 在印前作業與工作流程管理領域，AI技術的核心價值，在於大幅提升流程效率，並將過去高度依賴人工處理的作業模式，轉型為可標準化、可累積且的智慧化系統。傳統印刷流程中，從接單、排版、校稿、報價到檔案檢查，往往需要大量人工處理與跨部門溝通，不僅耗時，也容易因人員經驗差異而產生錯誤。然而，隨著自然語言處理、影像辨識與生成式AI技術成熟，許多繁瑣的印前作業已能被AI自動化完成。 例如，AI系統可自動讀取客戶提供的Email、PDF、Word或圖片檔案，快速擷取其中的規格資訊、文字內容與版面需求，並自動生成初步排版草稿。同時還能針對文字錯誤、語法問題、版面一致性、價格邏輯與內容合規性進行即時檢查，降低人工校對負擔。原本需要數天甚至數週完成的專案流程，縮短至數小時內完成，提升接單效率與處理速度。 此外，AI正協助印刷企業建立「知識系統化」的架構，將過去高度依賴資深人員的隱性經驗，例如色彩控制、機台調校與故障排除技巧。如今可透過AI建立專屬知識助手，將設備手冊、歷史案例與操作經驗整合成知識庫。只需透過提問，AI即可快速提供印前防呆建議、生產參數設定與問題排除步驟，降低新人學習門檻並提升跨部門協作效率。 在學術出版與專業內容領域，AI也被廣泛應用於內容審查與品質把關。例如自動偵測圖像是否遭到修改、辨識論文造假與異常引用行為等，成為維護出版品質與學術誠信的重要工具。 Dai Nippon Printing (DNP) ／ TC Transcontinental ／ CJK Group (KGL) ／ Minuteman Press ／ Lakeside Book ／ RRD ／ Taylor Corp. ／ 中華商務聯合印刷， 這些企業投入那些AI的應用，請鎖定《設計印象》147期 。   立即前往購買本期雜誌 設計印象商城：https://graphicarts2001.pse.is/9fyyex 誠品：https://graphicarts2001.pse.is/9fyxys  

圖說：以大量數據分析及即時運算能力，將被動應對市場變化的模式，轉變為主動預測風險、動態調整資源配置的管理。   AI 的核心工作項 在供應鏈管理與綠色永續發展領域，AI正成為企業提升營運韌性與資源效率的重要核心技術。在需求預測與庫存管理方面，AI可透過分析歷史訂單、客戶採購行為、市場趨勢與即時銷售數據，預測需求變化與庫存臨界點。當系統判斷某項原料或產品即將不足時，便能自動觸發補貨或調整生產排程，避免庫存積壓或缺貨風險。 在全球供應鏈管理方面，AI更能整合不同廠區的產能狀況、物流時程、能源價格與運輸成本，快速模擬最佳生產與配送方案。當面臨地緣政治衝突、航運延誤或原物料短缺等突發事件時，AI系統可即時重新規劃生產配置與運輸路徑，協助企業降低中斷風險並維持穩定交付能力，進一步提升供應鏈韌性。 在減碳管理方面，透過智慧能源管理系統，AI可即時調整各項設備的運轉效率，降低能源浪費。AI也能協助優化紙材裁切、版面配置與環保材料配方設計，以減少邊料與廢棄物產生，提高資源利用率。這些應用不僅有助於企業降低碳排放與營運成本，也能協助達成國際品牌客戶對碳足跡與永續供應鏈的要求，成為企業邁向綠色轉型的重要推動力量。 SCG Packaging ／ Lakeside Book ／ Marketing.com ／ 裕同科技 ／ Lecta Group ／ 中華商務聯合印刷， 這些企業投入那些AI的應用，請鎖定《設計印象》147期   立即前往購買本期雜誌 設計印象商城：https://graphicarts2001.pse.is/9fyyex 誠品：https://graphicarts2001.pse.is/9fyxys

圖說：部分印刷包裝企業突破產業界線，積極往高科技製造服務整合的角色前進。   AI 的核心工作項 在AI快速發展的時代，全球領先的印刷與包裝企業正逐步突破傳統紙本製造的產業邊界，將原本累積多年的精密加工、材料控制與影像處理能力，延伸至半導體、智慧硬體、生技醫療與數位內容等高科技領域。其轉型最大特色，在於企業不再只是提升既有製程效率，而是重新定義自身的商業模式與產業定位，開創全新的高附加價值市場。 整合精密製造技術，以AI模擬與金屬粉末射出成型（MIM）工藝，開發高精度零組件，成功切入智慧穿戴裝置與AI眼鏡供應鏈。或是隨著AI伺服器需求快速成長，跨足高效能液冷散熱模組與精密散熱結構製造，將業務延伸至高階電子設備領域。 在生技醫療與精準檢測方面，應用高解析影像技術，進行AI數位病理分析、抗癌藥物篩選與3D細胞培養等應用。透過AI影像辨識快速分析大量病理切片與細胞影像，提升醫療判讀效率與準確性。或是於次奈米級光罩檢測與缺陷分類，協助晶片製程提高良率與精密度，讓影像技術已逐步轉化為高科技製造的重要能力。 另一方面，生成式AI興起也帶來數位內容版權的新挑戰。結合AI與資料基礎設施平台，建立更精細的內容授權與權限管理機制，以Token級別的存取控制與數據追蹤，協助出版商與內容創作者在AI生態系中建立新的授權收益模式。這代表產業的價值，正從傳統製造與內容輸出，延伸至數據管理、AI服務與知識經濟領域，成為高科技產業鏈中的一環。 裕同科技 ／ TOPPAN ／ Dai Nippon Printing (DNP) ／ CJK Group (KGL) ／ 鴻興印刷 ／ 中華商務聯合印刷， 這些企業投入那些AI的應用，請鎖定《設計印象》147期   立即前往購買本期雜誌 設計印象商城：https://graphicarts2001.pse.is/9fyyex 誠品：https://graphicarts2001.pse.is/9fyxys

當設計速度與印刷品質並重已成為產業新常態，如何善用數位工具提升效率、兼顧色彩準確，就成為設計與印刷人員共同的挑戰。由本刊主辦，為期兩天的「3D包裝設計&印前色管實戰課程」，已於今年9月4～5日在台中嶺東科技大學舉辦，並協同展碁國際、Esko(艾司科)、力盛彩色印刷及Idealliance Taiwan等單位協力推動。課程以「AI、3D、完稿、色彩管理」等四大主題為核心，串聯設計與印刷的完整流程，帶領學員從創意生成到印刷標準，全面掌握實務要領。 本次課程邀請多位產業講師聯手授課，其中包括Adobe代理商展碁國際專案經理曹聖庚、Esko軟體服務主管李心忞、力盛彩色印刷公司管理處經理黃庭甫、Idealliance Taiwan執行長徐肇奕與專案經理劉育瑄。課程內容橫跨生成式AI、3D包裝設計、印前色管及完稿實務、色彩管理實作等，讓學員在操作中理解設計與印刷的專業銜接。 透過兩天密集的實務訓練與案例解析，學員不僅學會運用生成式AI提升設計效率，更能掌握從包裝建模、色彩管理到印刷檢驗的整合流程，強化專業能力與產業接軌的競爭力。 壹、AI加速你的創意力 主講人╱曹聖庚 首先由Adobe代理商展碁國際專案經理曹聖庚授課，其透過引領學員深入探索Adobe Firefly與Photoshop的生成式AI工具，學習如何利用AI加速創意發想與設計流程。他也說明指出，44%的創意工作者花費超過一半時間在重複性任務上，例如調整資產大小(Assets)，透過生成式AI可大幅減少這類重複操作，提升效率並快速創建高品質數位內容。課程內容涵蓋從文本生成影像、生成式填色到生成式擴展等核心功能，可讓學員掌握從概念到成果的完整操作流程。 此堂課程強調生成式AI在設計實務中的應用價值，學員也能了解AI如何融入現有設計流程，而非取代創意判斷，透過講師的實作演練，學員體驗如何從文字描述生成影像、調整色彩、匹配樣式參考，並將生成內容嵌入到Photoshop、Illustrator等設計工作流程中。學會如何使用生成式重著色、文本效果與文本到模板等功能，快速產出可編輯的社交貼文、海報與品牌素材，提高創意產出效率。(見圖1) 此外，課程也介紹Firefly的商業保障與倫理原則，讓學員了解模型訓練來源、知識產權保障(IP Indemnification)及Adobe的問責制與透明度設計，確保生成內容可安全使用於商業用途。講師也講述如何透過樣式套件與自定義保持品牌一致性，並用Firefly Services API自動化工作流程，快速生成大量素材或多版本設計，提高跨部門的協作效率。(見圖2) 同時曹聖庚經理也簡單提到Adobe Creative Cloud(CC)企業授權方案，說明團隊版與企業版如何整合生成式AI(Firefly)，提供專為商業用途設計的安全與管理功能。例如單一登入(SSO)、集中授權管理與企業資產所有權，並簡化購買流程與提升團隊協作效率，讓學員了解軟體工具與企業級應用的完整生態。 透過此次課程，學員不僅學會掌握生成式AI的實務操作，更理解其在現代化內容創建中的戰略價值。從概念發想到數位資產生成，學員能有效應對企業對個性化內容日益增長的需求，將AI工具轉化為提升設計效率與創意表現的核心利器。 ●圖1：Adobe Firefly的多項生成式AI功能，包括「文本到影像」、「生成式填充」、「生成式擴展」和「文本效果」等，展示使用者如何透過文字描述來創造和編輯圖像與設計資產 ●圖2：Adobe以負責任的方式推動生成式AI，透過內容真實性憑證確保來源透明，讓創作者能夠安心運用Firefly進行商業創作  貳、3D包裝設計輕鬆學 主講人╱李心忞 由Esko軟體服務主管李心忞授課，帶領學員們實際使用Esko Studio，深入理解這套專門用於概念設計、圖稿建立、印前及展示的3D包裝工具。Studio作為Adobe Illustrator的外掛程式，讓設計師能在熟悉的Illustrator環境中直接建模3D包裝，並結合生產資產與專利後加工技術，預測包裝在實際生產中的外觀。它支援多種包裝類型，包括紙盒、標籤、軟包裝、收縮膜，以及各類後加工效果模擬。(見圖3) 該課程主要介紹3D包裝設計的完整工作流程，讓學員理解設計意圖如何準確轉化為可印刷的實體效果。首先準備包裝的基本形狀與結構(基於ArtiosCAD)，接著在3D模型上進行圖稿設計、調整與對齊，確保每個細節符合實際需求。完成設計後，套用各種後加工之效果、材質與光影渲染，模擬包裝最終呈現效果，最後建立Packshots或互動式3D檔案，用於審核與展示。講師也同時針對紙盒與標籤設計提供操作細節，例如將Illustrator中的刀模線轉換為正確裁切線與摺線、對齊條碼與Logo、處理開窗與複雜標籤的正反面設計，以及不規則形狀標籤的套用。 在後加工模擬部分，學員學會使用Studio模擬各種效果，包括材質變化、燙金及燙銀、金油及銀油、霧光及亮光處理、打凸、浮雕、壓印與雷射防偽等，並學會多部件組裝操作，完成完整產品的呈現。課程也介紹如何使用Studio Viewer在行動裝置上查看與旋轉3D模型，以及輸出圖像序列並利用Photoshop製作動畫影片，增強呈現效果。 最後請學員進行上機實作，親自操作Esko Studio，套用設計與後加工效果，並在講師指導下即時解決操作中可能遇到問題，完整體驗從概念設計到可視化呈現全流程。透過這堂課，學員不僅熟悉如何套用3D包裝設計圖稿，也掌握如何將設計與實際印刷後加工需求串聯，提高設計精準度與產業應用能力。(見圖4) ●圖3：一站式3D包裝設計工具，整合紙盒、標籤、軟包裝與後加工模擬，讓創意更貼近實際製作 ●圖4：透過Esko Studio，設計師可在Illustrator中完成從2D到3D的轉換，邊設計邊預覽摺疊與結構效果，讓紙盒設計的每個細節都能被即時驗證  參、專業完稿不踩雷 主講人╱黃庭甫 由力盛彩色印刷管理處經理黃庭甫主講，主題為印前色管、四色與廣色域完稿實務，協助學員掌握從設計稿到印刷文件的標準化流程。課程首先說明現代印刷流程中，設計師提供的完稿品質直接影響生產效率與成本，數位印前(Pre-press)透過RIP將設計檔轉化為印刷機可讀指令，是確保印刷準確性的關鍵環節。講師強調，印前作業並非全部交給印刷廠處理，設計師理解基本印前概念有助於跨部門及跨組織協作，確保設計意圖正確落地。課程說明現代印刷需兼顧油墨、紙張、印刷機及印後加工等變數，設計師掌握基本印前知識，有助於減少印刷返工與溝通成本。 課程進一步介紹色票工具與特別色的應用，並說明CMYK四色印刷與單獨調配的特別色之間差異，並示範如何利用特別色建立獨立色版以標示印後加工效果，例如燙金、打凸及局部上光等特效，確保設計在印刷中可以精準呈現。(見圖5、6) 接下來的實作部分，學員以Illustrator完稿操作，包含刀模線設定為特別色並疊印、圖層管理  (如刀模層、印刷層、後加工層)、出血延伸至少3mm、嵌入連結圖片與文字轉外框，以及確認純黑文字及彩色圖案疊印屬性。講師舉例說明設計師經常犯的錯誤，例如未正確分層標註、圖層過於複雜或顏色屬性未設定，這些問題會直接影響後續印刷流程和製作時間。透過這些案例說明，學員能檢查與修正潛在錯誤，確保每個細節符合印刷標準。 經由完整的操作流程，學員能夠完整掌握現代印刷的色彩管理與標準化操作，理解印前流程的重要性，同時學會如何正確運用色票工具與特別色，以及製作符印刷廠標準的高品質設計稿。上機實作讓學員實際操作，從設計檔到印刷完稿完整體驗，避免常見錯誤，提高實務操作能力與產業應用水平。 ●圖5：明確標示燙金、打凸與上光區域，讓印後加工效果在最終印刷中如設計預期呈現 ●圖6：教導設計師如何利用排版軟體的「特別色」功能，將印刷工藝、表面處理和特殊加工(如刀模線、燙金等)有效地納入設計檔案中，以便於印刷廠精確地進行分色和製版 肆、色彩檢驗這樣做 主講人╱徐肇奕、劉育瑄 第四堂由Idealliance Taiwan執行長徐肇奕授課，他首先從色彩基礎知識出發，帶領學員了解光、物體與觀察者三者如何共同影響我們對顏色的感知。課程解釋了光的特性，包括不同光源對物體色彩的影響，人眼如何透過視覺系統感知顏色，並討論光源、物體材質與觀察者視角在色彩呈現中的作用。接著介紹常用的色彩系統，包括Munsell色彩模型的色相(Hue)、明度(Value)與彩度(Chroma)，以及CIELAB色彩空間與色彩三要素模型，說明如何以量化方式定義顏色，及色彩差異與座標距離。 課程同時展示如何利用色差值(ΔE)量化兩個顏色的色差值，並依據ΔE值判定印刷品的允收範圍，例如極佳對色、良好對色或顯著差異，讓學員建立對色彩描述與測量的基本認識，理解色彩管理在設計與印刷實務中的重要性。此外，課程也說明不同裝置與輸出媒介之間的色彩轉換概念，幫助學員掌握色彩一致性的重要原則，為後續印刷標準化與實作打下穩固基礎。(見圖7) 而在此基礎上，該課程接續簡介G7印刷標準化的概念，說明其透過控制中性灰階調與灰平衡，於不同印刷技術、紙張與承印物間達成視覺上的色彩一致，並介紹G7檢驗與認證流程。透過這些簡略介紹，協助學員將色彩理論與印刷標準化概念連結，也為後續實作打下基礎。 最後，由Idealliance Taiwan專案經理劉育瑄帶領學員進行實作，使用CHROMiX Curve＋軟體示範G7印刷檢驗與校正流程。學員先利用Verify功能檢查打樣與印刷品的色彩準確度，包括階調、灰平衡及主色與疊印滿版色表現，確認是否符合CRPC6及G7 Master規範。透過完整的檢驗實作，學員熟悉軟體測量、分析與套用校正曲線的步驟，建立實務能力，進一步理解印刷標準化與色彩一致性的核心。(見圖8)  ●圖7：Idealliance Taiwan執行長徐肇奕介紹印刷色彩基礎與G7國際印刷色彩標準 ●圖8：Idealliance Taiwan專案經理劉育瑄帶領學員實作CHROMiX Curve＋色彩檢驗與校正流程，掌握印刷色彩一致性的關鍵技巧 

海德堡正在推動AI效能聊天功能。 使用自然語言建立複雜的報表和儀表板 此功能現已開放給全球所有 Print Shop Analytics 客戶。 AI進入包裝印刷生產現場 人工智慧 (AI) 在印刷行業的應用也日新月異，為用戶帶來顯著的附加價值，包括更高的透明度、更便捷的操作體驗和更省時的操作。秉持著「停止搜索，開始提問」的理念，海德堡印刷機械股份公司 (HEIDELBERG) 持續推進AI輔助系統的研發，將其視為邁向包裝印刷日益自動化和數據驅動的印刷生產的必然之舉。如今，該公司在其 HEIDELBERG Portal 中新增了一項AI功能：HEIDELBERG AI Performance Chat。所有 Print Shop Analytics 客戶均可使用此解決方案，大幅提升存取1包裝印刷現場生產指標的速度和便利性。使用者無需再點擊瀏覽報告和儀錶板，即可直接用自然語言提問，並以對話形式立即獲得精準的解答。 秉持著「停止尋找，開始提問」的理念，海德堡正不斷推動AI輔助系統的發展，將其視為邁向包裝印刷產業自動化和數據驅動的印刷生產的必然步驟。 利用人工智慧技術對印刷現場進行即時分析 近四年來，海德堡一直致力於透過「包裝印刷車間分析」解決方案，幫助包裝印刷廠即時分析生產數據。該方案所需的「洞察」應用程式是海德堡入口網站中最常用的應用程式之一。它匯總了諸如設備綜合效率 (OEE)、生產率、準備時間和廢品率等關鍵指標，使生產績效一目了然。可自訂的儀表板、靈活的篩選器和即時機器視圖，幫助使用者掌握全局，快速發現最佳化機會。 海德堡全新推出的 Performance Chat 功能，將效能分析提升到了新的高度。此AI輔助系統可按需分析生產數據，並以表格、圖表和清晰的解釋等易於理解的方式呈現結果。無論是單一機器的效能發展、班次對比，或是特定時間內的偏差，相關資訊都能在幾秒鐘內呈現。 「借助海德堡AI輔助聊天工具聊天工具，我們顯著提高生產數據處理的直覺性。我們的客戶可以提出日常工作中遇到的具體問題，並立即獲得所需的答案，」海德堡軟體主管於爾根·格里姆表示。 “它直觀易用，節省時間，並有助於更快地做出明智的決策。” 管理者可從中獲得AI應用的顯著附加價值 「在準備季度報告或股東大會時，我需要的不僅僅是數字，還需要背景資訊。過去，這通常需要花費幾個小時。而現在，有了海德堡AI輔助聊天工具，我只需一個提示，就能獲得所需的所有信息，包括清晰的解讀。」塞爾姆 LUC媒體中心的馬塞爾·威爾諾說道。 瑞士Printex AG 的總經理 Christoph Affentranger補充道：“我越來越頻繁地使用 HEIDELBERG AI——無論是用於故障排除、校準還是作為日常支持工具。擁有這樣的解決方案確實讓我的工作更輕鬆。” 海德堡AI輔助聊天工具現已在全球範圍內提供，支援超過18種語言，並已完全整合到海德堡入口網站中。這項新功能旨在應對包裝印刷行業面臨的關鍵挑戰，例如日益增長的時間壓力、複雜的生產環境以及熟練工人的短缺。其目標是進一步簡化數據驅動的決策過程，並提高印刷生產的效率。 資料來源： https://www.heidelberg.com/global/en/index.jsp

Bannosuke/iStock/Getty Images；聯合利華；可口可樂公司；利潔特；肯維埃   人工智慧正快速改變包裝產業運作模式。從前端 包裝設計 、多市場內容調整，到印刷輸出、品質檢測與最終核稿，AI 不再只是單點工具，而逐步整合成橫跨品牌商、印刷供應鏈與生產系統的完整流程平台。 根據多家國際品牌導入成果，透過 AI 與軟體系統、印刷設備協同運作，可將 包裝審核時間縮短 95%、設計至印刷週期加快 65%、色彩缺陷降低超過 40% ，同時提升一致性、降低浪費與營運成本。   從設計到印刷全面串接　AI成為包裝產業新基礎設施 此次案例涵蓋食品、日用品與消費品牌，包括 Kenvue、The Coca-Cola Company、Reckitt 與 Unilever，共同顯示 AI 已從創意輔助走向實際生產管理工具。 Kenvue：包裝審核速度提升95% 在與品牌拆分及重整後，Kenvue 面臨超過兩萬份包裝稿件重新管理需求，因此導入 AI 驅動的標籤與圖稿管理系統。 透過重複利用已驗證內容、自動校驗與數位孿生技術，原本需反覆修改 8 至 10 次的流程大幅縮短，包裝審核時間從數天降至數小時，同時減少大量人工修正工時。AI 也被應用在法規檢查、資料一致性比對與印前管理。 可口可樂：AI串接設計與數位印刷流程 可口可樂則將 AI 延伸至全球包裝創意管理。 透過生成式 AI、自動在地化工具與數位印刷平台整合，可快速調整不同市場語言、文化與法規需求，同時維持品牌色彩一致性。系統亦支援可變資料印刷、自動產生大量包裝版本與即時內容更新，加速全球包裝設計輸出效率。 Reckitt：全球在地化速度提升30% Reckitt 將 AI 導入行銷與包裝生產流程後，使素材在地化效率提升約 30%，部分專案執行時間縮短達 60%。 透過自動翻譯、版面轉換與品質檢查，系統可在生產前提前偵測遺漏元素與不符規範內容，減少人工作業與跨部門交接錯誤。 Unilever：設計到成品印刷加速65% Unilever 則建立內部 AI 包裝平台，自動生成不同市場、語言與 SKU 組合的包裝版本。 搭配數位孿生與材料模擬技術，可提前驗證標示正確性與材料印刷適性，減少實際打樣與測試成本，使包裝從數位設計到印刷完成時間縮短 65%。   AI不只改善設計效率　也正在改寫印刷製程與品質管理 除了品牌端，印刷與轉換加工端同樣加速導入 AI。 目前應用方向包括即時色彩控制、自動校色、設備預測維護、印刷缺陷辨識與油墨黏度監測。透過閉環控制與即時資料分析，系統可降低換線時間、減少報廢率，並提升全球供應鏈色彩一致性。 這也意味著未來包裝競爭力，不再只是設計美感，而是能否建立從 設計、印刷、生產到品質管理的 AI 協同能力 ，在縮短上市時間的同時，兼顧效率、成本與永續目標。   內容來源: https://www.packagingdigest.com/

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/