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人工智慧（AI）持續成為新聞焦點，其中大部分呈現為文字與圖像內容生成。然而，對於印刷與包裝生產及供應鏈來說，AI 在當前與未來的真正價值是什麼呢？ （務必觀看 David Zwang 的線上研討會「Intelligent Automation Reality Check」） 背景 隨著我們從工業4.0時代邁向工業5.0，雲端通訊與數據來源已相當普遍，而我們也開始利用這個平台建構分散式價值鏈、遠端生產與網絡物理系統，因此人工智慧（AI）成為討論熱點。毫無疑問，AI 在現今印刷供應鏈中已有一定應用，未來其價值將更加顯著。然而，不同印刷應用與其供應鏈各自差異極大，AI 的效益也將依賴機器學習（ML）數據的累積以及印刷應用的新需求。   市場需求 目前市場面臨不少逆風，但歷史告訴我們，這些挑戰終將過去。只要經濟持續成長，印刷尤其是包裝印刷仍會持續增長。過去十年，消費主義呈現空前擴張，目前全球消費年增長約 35 兆美元，預計到 2030 年將達約 64 兆美元（根據布魯金斯研究）。這一增長由全球中產階級擴張驅動，約占全球經濟的三分之一。 隨著消費習慣改變，市場也將持續變化。雲端應用正在快速擴張。Grandview Research 指出，「2022 年全球雲端運算市場規模達 4,839.8 億美元，預計從 2023 到 2030 年的年複合增長率（CAGR）為 14.1%。」 線上購物持續成長，預計到 2025 年將占所有零售的 24%，影響全球 85% 的消費者。若再加上商品品項增加，因應更細分的消費者群體，現有生產與供應鏈模式面臨挑戰。所有這些因素驅動企業需精簡與自動化生產及業務系統，以滿足新市場需求，對印刷尤其是數位印刷有利。不同印刷與包裝應用的成長率將有所不同。 例如，數位印刷直郵等商業印刷應用預計將呈現中等雙位數增長，而數位印刷書籍則預計持續高雙位數增長。其他領域則可能增長較溫和。隨著消費主義持續增長，包裝生產也會隨之上升。2024 年包裝市場規模預估為 1.14 兆美元，預計到 2029 年達 1.38 兆美元，年複合增長率為 3.89%。 雖然線上購物正在取代實體零售，但展示圖像市場仍保持穩定。預計 2024 年估值 418.8 億美元，到 2029 年將達 452.6 億美元，年複合增長率 1.56%。 另一方面，裝飾性與服裝印刷正逐漸吸收部分市場容量。例如，全球裝飾服裝市場 2023 年規模為 289.8 億美元，預計 2024–2030 年年複合增長率為 13.0%，為工業印刷生產提供新機會。 整體而言，印刷各領域需求仍強勁，但市場變化與逆風要求生產彈性。雖然辭職率持續高於新聘人數，但也提供了重新調整的機會。   自動化是關鍵 AI 持續成為新聞焦點，大多以文字與圖像生成呈現。然而，對印刷與包裝生產及供應鏈而言，AI 在當前的真正價值是什麼？智能自動化正逐步進入印刷與包裝生產系統，無論是機器或生產系統學習、流程自動化擴展、機器人流程，甚至供應鏈整合，我們已看到越來越多解決方案出現並產生影響。 目前大多數 AI 都依賴機器學習（ML）。在 ML 中，機器或軟體可以在接觸更多數據時動態修改行為。「學習」指的是 AI 演算法試圖在某個維度上優化行為，例如最小化錯誤或最大化預測的準確性。新興的雲端數據科學平台與框架專門設計來擴大可用數據量，並利用「深度學習」優化演算法。隨著收集數據量增加，比對與預測的準確性也會提高。 然而，印刷與包裝應用生產帶來一些挑戰。印刷應用大致可分為兩類：印刷服務與印刷產品。印刷服務依賴臨時設計與可變化生產技術，而印刷產品則有固定設計與預定產物。在此情況下，印刷服務通常要求較高利潤率，但 ML 數據量與價值也會受到影響。 完全 AI 生產系統並非不可能，但目前 AI 實際應用價值主要體現在預測性維護、品質/色彩表現、內部生產效能、比較生產效能與機器控制。隨著歷史 ML 數據累積，將開啟更多自動化機會。   數據標準化的重要性 自數位技術引入以來，印刷產業經歷重大變革。這不僅體現在新設備的開發，也改變了印刷的生產方式、使用方式與應用範疇。過去，印刷主要由專業印刷公司、出版社及包裝加工商完成，而現今許多行業也將印刷作為製造流程的一部分。 標準化印刷與包裝應用及流程分類，對於 ML 與流程數據收集及 AI 支持未來成長與智慧供應鏈至關重要。PRINTING United Alliance 成員與教育機構合作，建立了統一印刷分類法（Unified Printing Taxonomy, UPT），提供真實世界的分類體系，並可隨印刷產業擴展而演進。該分類可跨領域應用，因為現代印刷系統可用於原先非設計用途的應用。 分類法目前可於 https://taxonomy.printing.org 獲取，已有 100 多個組織下載。為協助從專有數據轉換至 UPT 標準化數據，PRINTING United Alliance 正內部測試 AI 標註工具，可將組織內容輸入 AI 後自動套用 UPT 節點作為元資料。尚未公布正式發布日期，但隨 PRINTING United Expo 到來，可能成為自然目標。   當前可行的 AI 應用 目前印刷與包裝中有兩個適合 AI 的領域： 行銷 ：現有超過 100 個數據來源，涵蓋 98% 美國人口，共 3 億筆記錄以上。行銷 AI 利用數據收集、數據驅動分析、自然語言處理（NLP）及機器學習，提供客戶洞察並自動化關鍵行銷決策。AI 在直效行銷中可提升活動成效與整體結果，關鍵在於預測分析，能根據歷史數據預測消費者行為，幫助行銷人員更精準地鎖定受眾，創造與特定市場細分共鳴的直郵活動。 供應鏈自動化 ：全球供應鏈經常面臨挑戰與中斷。勞動力短缺與地緣政治衝突持續影響供應鏈，且電子商務平台增長擴大貨物流通量。供應鏈自動化利用 AI、ML 與數位流程自動化，執行並監控供應鏈任務，減少人工介入。這項技術可優化印刷商品與服務管理，幫助組織擴展規模。新技術如自動化與 AI 工具，為企業提供應對、規劃與預測市場變化的新方法。   智能自動化（IA）作為起點 在 ML 應用、流程與生產數據尚不充足前，基於規則的自動化解決方案提供更高靈活性與內建智慧，可支持更廣泛應用的自動化。這類系統超越模板化產品與頁面生產，處理日常生產變異，採用基於規則的流程自動化模型。該系統可使用任務、觸發器、動作與過濾器，透過規則引擎配置，提供幾乎無限的流程變化與控制。支持印刷與行銷服務提供商的流程自動化系統日益普及，導入者在減少生產時間與成本方面取得顯著成效。 流程工作流解決方案可由硬體製造商開發，或採通用模式以與不同系統整合。需要注意的是，一些硬體製造商開發的基於規則解決方案，也可能與第三方系統兼容，但在選型時需明確需求。   內容來源: https://whattheythink.com/

在印刷產業中，招聘與人員流動始終是最大的挑戰之一。找到好員工就像大海撈針，更別說留住他們。有一家印刷廠老闆無奈表示，公司現在連兩週的離職通知都收不到：「員工就是某天不來了，你也不知道原因。不只我們這樣，我認識的廠商都遇到同樣問題。」 雖然科技無法替你填滿人才池，但在你成功招聘後，它能大幅減輕負擔。像薪資處理、福利管理、法規文件等行政任務非常耗時。時間卡管理更是麻煩，尤其是印刷業這種輪班環境。 這些工作不只耗時，也昂貴。根據 Gallup 調查，更換員工的成本約為該員工年薪的 50% 到 200%。[1] 由於許多 HR 任務重複又瑣碎，因此非常適合導入自動化。根據 Deloitte，導入 HR 自動化的企業 HR 行政成本平均減少 22%，流程效率提升 30%。[2] 其他「低垂果實」包括法規與文件相關的流程（例如持續更新 OSHA、勞動法規、工會協議），這些領域的人為失誤風險高，特別是在維護安全訓練紀錄與證照時。   自動化帶來多大差異？ 以某家「擁有 25,000 名以上員工的全球印刷設備製造商」為例，他們與 HCLTech 合作。隨著成長與併購，該公司的 HR 功能變得分散、低效，成本飆升。 透過與 HCLTech 合作，他們導入集中式共享服務模式，簡化 HR 諮詢、提升資料完整性並自動化流程。 成果如何？根據 HCLTech 的聲明，客戶達成： 數據準確度提升 100% 生產力提高 50% 處理時間減少 29% 舊案量減少 30% [3] 但自動化並非大企業的專利。例子如 Astute Communications（田納西州納許維爾），僅因改用 Gusto、整合薪資、福利與 HR，就節省 8,000 美元，讓內外部營運更順。[4] 這套系統甚至帶來更多 HR 彈性，例如轉向遠端工作、擴大招聘範圍。公司重新聘用一位搬到外州的創意總監就是起點。 Astute 的創辦人 Anna Stout 表示：「Gusto 提供很好的資源來協助我們。我自己就用 Gusto 完成跨州註冊流程。」 如今 Astute 的員工分布在四個州，人才來源更廣。   自動化「人性化」的部分 那麼像招聘與新進訓練這類強調人的工作呢？這些流程長期以來都是瓶頸，但 HR 自動化正讓它們變得順暢。工具如 Zoho Recruit、Workable、Gusto、Manatal、Recooty 能夠： 一鍵將職缺發布到多個平台與社群 用 AI 依據關鍵字、技能與經驗篩選履歷 整合行事曆，自動排面試 自動寄送通知與更新給應徵者 其他工具則解決新進訓練資料分散、全靠人工的混亂。Zoho Recruit 等甚至提供免費版本，讓小型企業也能導入。 沒時間處理履歷比對或排面試？AI 聊天機器人已在做這件事，包括初步篩選、確認時間、安排面試。大型雇主如 Chipotle、Lowe’s、FedEx、McDonald’s 已大規模使用。[5]   但在全力投入之前…… 在全面擁抱 AI 前，也要留意風險。例如 AI 履歷篩選器的效能取決於訓練資料。由於管理職長期由白人男性主導，演算法可能無意間優先這類背景的候選人，忽略同樣（甚至更）適任的人。 華盛頓大學資訊學院的研究發現，AI 更偏好帶有男性名字的履歷（52%），即使該職位女性為主（如 HR 或教師）。種族偏見更明顯。[6] 對於目前有約 36% 印刷廠表示難以找到員工的產業來說，[7] 這是警訊。企業必須檢視 AI 工具的訓練資料，避免錯失好人才。 此外，AI 聊天機器人雖然很快，卻可能讓人覺得「冷冰冰」。求職者反映它們會在對話中斷線、提不相干的問題等。如今大家對 AI 的期待還停留在現況——而現況其實還很「幼年」，但正在快速成熟。 根據 Resume Builder 的調查，一半企業已在招聘中使用 AI，68% 計畫年底前導入，其中 40% 已用聊天機器人進行初步篩選。[8]   適合立即導入的領域 雖然部分需「面對人」的技術仍需改善，但大量資料輸入與文件導向的 HR 工作已經非常成熟，可馬上導入。例如： 招聘與應徵者追蹤 新進人員訓練 出勤與工時追蹤 安全與法規訓練 電子簽署與數位文件管理 對於面臨缺工、高流動率、成本逐年上升的印刷產業來說，HR 自動化是最具成本效益的解方之一。它不只是減少文件或簡化法規，是讓人力從瑣碎工作中解放，專注在企業成長。 從 onboarding 減半，到降低法規風險、旺季快速補人，自動化工具不論企業規模都能帶來實質成果。印刷業講求效率，而自動化 HR 重複性任務，是少見的雙贏──更好的員工體驗，也更強的獲利能力。   內容來源: https://whattheythink.com/

印刷產業正面臨人力短缺、顧客期待提升與設備老化等多重挑戰，但這些難題同時也帶來轉型契機。智慧自動化為印刷企業提供更聰明的營運方式，將分散的系統與原始資料轉化為最佳化流程、前瞻決策，以及在速度、品質與效率上的實質提升。從預測性維護、動態排程到即時品質控管，新一代的自動化不只是在加速，而是在提升品質、減少人工介入，並強化商業洞察。     印刷業對變革並不陌生。從數位化轉型到短版與按需印刷的興起，印刷商持續適應客戶需求與市場變化。然而，現今的挑戰更為深層。勞動力短缺加劇了本已精簡的營運壓力。客戶對速度、個性化服務與即時更新的期望不斷上升。利潤空間緊縮，工單類型、印刷量或材質的變化增加了排程與計畫的複雜性。再者，老化的員工結構、老舊設備以及孤立的軟體系統限制了工作流程效率與商業洞察。 好消息是，這些痛點同時也帶來機會。透過採用智慧自動化，印刷商可以從被動應對轉向主動管理。智慧自動化有助於消除工作流程摩擦、減少人為錯誤，並將原始數據轉化為可操作的洞察。它使印刷業能更快地適應變化、更精簡地運作，並為客戶提供更多價值。過去十年的自動化已不再足夠，今天需要的是能學習、反應並適應的自動化系統。   什麼是智慧自動化？ 對印刷業而言，智慧自動化超越了基本的腳本與排程。它是軟體、即時數據與機器學習的結合，能夠適應業務需求。可以將其視為具智慧的自動化。它不僅用於檔案預檢或將工作送往印刷，更可利用互聯系統進行學習、預測與行動。從報價、工單上單到生產優化與客戶溝通，智慧自動化幫助您以更少操作點、更少錯誤、更充裕的時間來拓展業務。 智慧自動化結合人工智慧、業務流程管理、機器人流程自動化及工業物聯網技術。它建立了一個互聯解決方案，讓機器、軟體與數據協作來管理任務、做出決策並持續改善運作。在生產印刷環境中，這包括監控印刷機性能的 AI 系統、處理重複性物理工作如搬運紙張的自動導引車（AGV）、以及能根據即時生產數據自動路由工單、觸發警示或調整排程的智慧工作流程。 關鍵在於，智慧自動化不僅遵循預定規則，它會利用機器學習與回饋循環隨時間變得更智慧。它能標示異常、建議流程改進，並提供洞察以提升整個工廠的表現。傳統自動化只是複製並自動化任務，而智慧自動化則是實時優化整個印刷作業的工作流程。   從概念到實際影響：帶來成果的真實應用 智慧自動化在印刷業的應用中，立即產生價值的一個例子是預測性維護。透過收集印刷機的電機負載、溫度與振動模式等數據，AI 模型能預測零件可能故障的時間點，減少非計畫停機，並允許印刷商在最佳的非高峰時段進行設備維護。當停機風險降低時，操作人員也能更有信心地規劃並執行排程。 另一個強大的應用是動態工單排程。平衡工作負載、注意截止日期、處理意外停機是一項艱鉅任務，但大多數工廠都有專人每日負責。問題是，當這個人不在時，即便有備援，生產仍可能受影響。智慧系統分析工單規格、印刷機可用性、操作人員能力及後加工需求，建立能最大化產出並最小化換版時間的排程。當緊急工單進來或印刷機下線時，系統自動重新排程並平衡隊列。這種即時敏捷性有助於在嚴格的交期下保持設備高效運作。 品質控制也在被改變。整合於印刷機與後加工設備的視覺系統，可即時偵測對位偏移、色彩變異及印刷缺陷。系統不需人工檢查就能自動檢測、識別並調整設定，或在無法自動修正時標示給操作人員審查。這提高了一致性、減少重印次數並提升整體印刷品質。結合 AI 驅動的分析，印刷商可利用這些數據發現趨勢、隔離重複問題，並為客戶提供可靠的一致性與認證信任。 這些應用帶來具體成果。停機時間下降，印刷機使用率提高，工單交期更快。品質透過自動檢查與即時反饋而改善。上單與開立發票等耗時的行政作業由機器處理，員工能專注於客戶與創新。最重要的是，透過整合原本孤立的系統（如 MIS 與生產軟體），智慧自動化能協助做出更聰明的決策，讓數據從被忽略的副產品轉變為強大的策略資產。   開始旅程：印刷商的實用路線圖 這一切聽起來像是某個遙遠的未來，喬治·傑森只要按按鈕就能完成生產？或者太不貼近現實？ 事實上，這些技術今天就存在，且已有印刷商在使用，並快速進步。挑戰在於建立一個可擴展的框架，將這些技術納入並整合至現有工具、團隊與生產環境中。 好消息是，開始智慧自動化不需要全面系統改造。最成功的實施始於清楚了解業務目標與痛點。先找出幾個核心流程，這些流程重複、易出錯或緩慢。常見起點包括自動化工單上單、改善檔案預檢與核准、或提升印刷機運作可見性。 確認目標後，下一步是試點解決方案。可能包括在關鍵印刷機加裝感測器、整合機器視覺系統、或實施與現有 W2P 前端、MIS 與生產工具連接的工作流程自動化軟體。此階段目標是以明確成功指標在受控環境中測試、衡量與精進。試點成功能建立內部支持與信心。 隨著團隊對自動化建立信心，更多機會將浮現。更多設備可被連接，流程可跨部門協調，從報價到生產再到出貨。業務流程自動化可處理行政作業，如建立工單或發送客戶更新。生成式 AI 工具可為客戶互動生成自然語言回覆，釋放客服資源。Agenic AI 可監控生產變數，並在需要時提醒管理者採取行動。 整個過程中，團隊能力提升至關重要。操作員、前印技術人員及客服人員必須理解自動化如何支持他們的角色。技術不應被視為替代，而應作為增強工具，讓員工從重複任務中解放出來，專注於品質、創意與服務。   Agenic AI—遊戲規則改變者 不同於傳統被動反應的 AI，Agenic AI 可自主行動，設定目標、做出決策、並在不等人類指令下採取行動。它就像一個數位團隊成員，不只是遵循規則，而是提前思考、預見問題並即時適應。對印刷商而言，這意味著系統可優化工作流程、自動重排工單，甚至主動發掘機會。雖然仍處於早期階段，Agenic AI 指向了一個自動化不僅智能、而且主動的未來。   更智慧的前進之路 最後，印刷商應建立治理機制，包括設定數據品質標準、確保整合穩定性，以及建立人類決策者與 AI 系統之間的回饋循環。明確的流程所有權與結果責任，確保自動化投資長期提供穩定價值。 未來的印刷生產不僅是更快，更是更智慧。智慧自動化提供了一條可行之路，使印刷商更高效運作、更快速適應、更有效服務客戶，並在更廣泛的媒體市場中競爭。從高影響力的用例開始，早期讓團隊參與，並謹慎擴展，印刷商可以建立能在動態市場中茁壯的韌性營運。 今天投資的人不僅能跟上腳步，更能領先。機會已在眼前，工具已可使用，現在正是行動的時刻。   內容來源: https://whattheythink.com/

先說明顯的一點：印刷正在變得更聰明。工作流程軟體已大幅進步。自動化如今能導入工作、預檢檔案、最佳化版面配置，甚至直接將作業送上印刷機。但如果你身在印刷業，你知道事情沒這麼簡單。 拖慢你工作的，不是軟體。而是那疊還沒有人拿走的信封、那要搬到印刷機旁的紙棧、還有那份做好卻還要推到裝訂部門的成品。這些不是數位問題，而是實體問題，光靠軟體無法解決。 這正是機器人登場的地方。   讓印刷領導者夜不能寐的事 勞動力短缺對任何印刷從業者來說都很清楚，市場研究也證實了這點。招聘更難、培訓更久，而許多有經驗的員工正在逐步退休。光是這點就足以令人擔憂……但壓力不只如此。 各項成本全面上升。從紙張、能源、運輸，到招聘、訓練與留住可靠人才的成本——全部都變得更昂貴。同時，客戶也習慣了更快的交期、更個性化的服務、更流暢的體驗與更永續的做法。這些期待的提升，迫使服務供應商在資源更少的情況下交付更多。毫無疑問，客戶本身也感受得到這些變化。 一些印刷廠試圖用更多軟體來解決問題（尤其是 AI 強化的方案）。但這只是答案的一部分，並不是全部。   為什麼印刷自動化仍需要人與機器人 如果你的團隊正被任務壓得喘不過氣，解方不是讓他們更拼命，而是減少任務量。自動化的核心就在於：把那些不需要技術、判斷或創造力的任務移除，讓你的員工專注在真正能創造價值的地方。 要做到這點，最好的方式是把你的印刷流程按步驟展開，找出重複性的部分。工作堆在哪裡？哪些步驟需要人力在部門之間搬運材料？若 AI 已經很有效率地規劃作業，但輸出仍然塞住，那真正的瓶頸還沒被解決。 這就是機器人的價值所在。AI 在規劃、排程、色彩管理與品質檢查方面表現大躍進，但它們不能搬一箱信封或一棧紙。然而，機器人可以。它們能處理軟體碰不到的實體工作。而現在，這些機器人還透過 AI 訓練、優化並持續改進。兩者結合後，問題被更快解決，工作流動也更順暢。   印刷產業已準備好迎接機器人 根據與 IPMA（In-Plant Printing and Mailing Association）合作進行的最新調查，將近一半的印刷作業正積極計畫投資機器人流程自動化。這清楚顯示：產業正在往前走。 根據這份調查，近一半的印刷作業在想到有移動式機器人在工作場域時，感到興奮、好奇與充滿希望。 在 Keypoint Intelligence 最近對企業內印刷中心的調查中，後加工與裝訂成為機器人最能發揮價值的領域。這很合理，因為這些工作最重複、最吃體力、又最講求時間，同時也是最難補足人力的職務。內部物流也是熱門選項，因為材料不會自己移動，但機器人可以。   率先進入印刷廠的機器人 來看看現在實際走進印刷廠的是什麼。現階段影響最大的機器人不是人形助手，而是 自主移動機器人（AMRs） 。AMR 是靈活、類似倉儲使用的移動載具，負責在廠內搬運物料。像 Sharko5 或 Konica Minolta 的 FORXAI 協作式機器人（cobot）系列，就是為生產環境設計的。 AMR 是製造業的重要突破。這些小型設備使用先進感應器與內建 AI，在無需固定軌道或電線的情況下自行導航。不同於需要固定路線的 AGV，AMR 能即時調整——適應流程變動與突發障礙。例如 MoviGo Robotics 的 Sharko10，就是為高速生產環境中的棧板搬運而設計。小巧、靈活、易整合，適用於製藥、食品生產與商業印刷。 協作機器人（cobots）也逐漸展現價值。它們能安全地與人類並肩工作，設計目的不是取代，而是增強人力。Cobots 可協助重複、精密的工作、替印刷機上料、支援後加工，甚至協助出貨準備，讓操作員能專注在更高價值的任務上。 接著是下一波： 人形機器人 。這些以類人形體態打造的機器，擁有手臂、雙腿與感測器，可執行在印刷環境中直覺的實體任務。雖然仍在發展中，但潛力已經明顯。它們能取紙、操作設備、把印件送到裝訂或出貨區，甚至處理分類、包裝與裝車。這些任務充分反映印刷業結合物流、實體勞動與品質要求的特性。 透過自動化低價值、重複性的工作，這些機器人不僅能解決人力短缺，也能讓現有工作更愉快、更專注、更有效率，並讓 PSP（印刷服務供應商）在不犧牲品質或速度的情況下做得更多。 這些機器人的動作仿照人類，是為了能自然融入現有環境。這不是假想。AMR 與機械手臂已在印刷廠裡工作。它們把紙送到印刷機、卸下輸出成品、將棧板移到裝訂區、補充物料，甚至準備出貨。這些不是原型，而是真正投入運作並創造價值的機器。   PSP 最關心的是什麼 根據調查，IPMA 成員已經很清楚機器人會在哪裡最有幫助。 他們想看到確實有效的證據。他們想知道系統如何與 MIS 或 DFE 整合。他們在乎安全、服務與投資報酬率（ROI）。 調查顯示，大家遲疑的主因是信任：這在我的環境中能運作嗎？值得嗎？誰來支援？他們希望廠商了解印刷，而不只是懂機器人。這對 OEM 與工作流程供應商來說是重大機會。 成本是另一個阻礙。但價格已降低。過去遙不可及的東西，如今對許多 PSP 來說都更容易入手。隨著更多廠商加入市場、技術成熟，成本變得可控，也更容易在不冒巨大風險的情況下試點導入。   結論：現在就開始探索 AMR 與機械手臂已經在印刷廠工作。它們搬運紙張、卸件、在部門間運送材料、補貨、準備出貨。它們正解決人力短缺、提升產能，並幫助 PSP 在競爭更激烈、節奏更快的市場中脫穎而出。從早期成果來看，這不是曇花一現。 根據 IPMA 調查，近半數印刷作業正計畫投資機器人自動化。這是一個明確訊號：產業正在前進。 人形機器人特別適合結合生產、倉儲與物流的印刷環境。這些場域需要靈活且可靠的勞動力，能處理多樣的任務。在典型的印刷廠中，員工會在不同角色間彈性切換——機器人也必須能做到。這意味著要能穿梭於推車與機台門之間、適應每日變動的動線，並能與人類並肩工作。以 AI 驅動的人形機器人正是為這類動態互動而誕生。 要在市場普及，這些機器人必須證明自己是可正式導入的產品。這意味著高可靠度、長時間運作能力，以及符合工業環境的維護體系。可自行更換電池、模組化維修等功能將成為關鍵。有了這些，人形機器人可能在三到七年內變得普遍。 在此之前，AMR 是更即時的解法。這些自走型機器人常被用來在部門間運送紙張、印件或物料，協助減少人工搬運並改善流程效率。它們已從概念走向量產並創造實質成果。部署容易，非常適合物料處理、運輸和內部物流。機器學習與 AI 將加速這股趨勢，重新定義自動化並提升稼動率。 先檢視你的印刷新流程。找出重複且吃體力的任務。辨識拖慢生產的痛點。重新思考哪些工作可以移交給機器人。保持好奇，關注有哪些新機器人問世，也看看業界其他人的導入經驗。你的競爭對手很可能已經在行動…… 聰明的做法不是等待完美，而是從現在開始，一步步導入真正有效的自動化。完美的系統不存在，但可行的系統已經在創造差異。從小規模試行開始、邊做邊學。當自動化導入得當時，所有人都受益：員工能從繁瑣中解放、專注更高層次的工作；企業主看到更高產能與利潤；客戶獲得更快、更精準的成果。 在任何投資前，徹底研究非常重要。你必須理解產品、了解它在你的流程中扮演的角色、以及它在現場的真實表現。花時間探索選項、與同行交流、並向工作流程專家尋求建議。 Mark Boyt 是 Keypoint Intelligence 的生產工作流程軟體首席分析師，擁有豐富的業務開發與流程自動化經驗。他專注於掌握市場趨勢、探索新技術並提供洞察，協助客戶優化生產流程。他曾任 Xerox 的全球軟體行銷主管，負責推出新軟體方案、制定市場策略並領導全球數位轉型。他擅長將複雜的軟體創新轉化為實際策略，並樂於交流想法。   內容來源: https://whattheythink.com/

在連網包裝日益普及的領域中，特別是在未來歐洲「數位產品護照（DPP）」推動下，RFID 與 NFC 標籤的使用壽命終結問題愈發不可忽視。比利時列日公司 Ma Balise 開發了 Ephem，一種可生物分解與可堆肥的解決方案，完全不含塑膠與金屬，針對奢侈品、化妝品與高端包裝市場。 Ma Balise 創辦人 Philippe Henin 表示，此創新直接回應了傳統標籤的技術與環境限制。「目前市面上的 RFID 或 NFC 標籤由七層不同材質組成，包括 PVC、PET、矽膠以及化學蝕刻天線。只有一層是紙，其餘在使用壽命結束後均不可回收。」CEO 如此總結。   僅四層的 RFID 或 NFC 標籤 這款可生物分解的 RFID 或 NFC 標籤僅由四層構成：FSC 認證紙背襯、以導電油墨印刷的天線、黏著層以及保護襯紙。天線不使用任何金屬，包括銅或鋁。天線以印刷方式製作，避免了化學蝕刻所需的大量酸性產品及不可回收金屬廢料。 Philippe Henin，Ma Balise 創辦人兼 CEO 這種結構簡化保證了產品的完整生物分解性，包括在家庭堆肥環境中。比利時公司宣稱產品可在 30 天內分解。該方案於 Benelux 與亞洲生產，並獲多個獨立機構認證：DIN CERTCO 認證生物分解性、TÜV Rheinland 認證可堆肥性，以及 PTS Paper 認證在紙與紙板回收通道中的可回收性。 Ma Balise 強調，此技術既能符合數位產品護照的法規要求，也滿足品牌在防偽與庫存管理上的日益期望，同時實現媒介在壽命終結時的清潔處理。 其首個客戶是一家國際素食化妝品牌，旨在為顧客提供增強的實體店體驗。其他化妝品品牌也已被說服，Ma Balise 目前正與奢侈品領域的一個主要品牌洽談，計畫以這些可生物分解標籤取代其傳統 RFID 標籤以滿足物流需求。   內容來源: https://www.printindustry.news/

石墨烯被譽為能徹底改變 3D 列印的「奇蹟材料」。科學家與開發者正努力研究，如何用石墨烯列印出電腦、太陽能板、電子設備，甚至汽車。雖然這些願景的實現仍需時日，但近幾個月來已出現多項重要突破。 石墨烯由單層碳原子構成，原子排列成六角晶格結構，被認為是目前世界上最薄、最強、最具柔性的材料，同時擁有優異的導熱與導電特性。 這些特性激發了科研人員與開發團隊的想像，他們嘗試以石墨烯作為材料，透過 3D 列印製造新一代的電子產品與能源設備。 雖然許多構想仍停留在遠景階段，但部分成果已邁出關鍵一步。2024 年 9 月， Graphene 3D Lab 提交了全球首件「石墨烯 3D 列印電池」專利；同年 10 月，這家由一對夫婦創立、投入研究五年的公司，正式公開展示第一顆石墨烯 3D 列印電池。 Graphene 3D Lab 的創辦人利用了石墨烯奈米薄片可與 FFF／FDM 常用熱塑性材料混合的特性，開發出含石墨烯的奈米複合線材。該線材可直接用於標準 3D 印表機，列印出具備功能的電池。換言之，未來只要擁有 3D 印表機的人，都有機會「自行列印電池」。 目前該技術仍屬原型階段，但其輸出功率已可媲美一般 AA 電池，可為手電筒或玩具等常見裝置供電。更重要的是，這種電池幾乎可列印成任何形狀，方便嵌入不同裝置中。公司計畫於 2015 年初推出石墨烯線材，並預計在 2016 年初上市首批多材料列印機。 同時，Graphene 3D Lab 與美國密蘇里州的 taulman3D 公司簽署合作協議，聯手開發「石墨烯強化尼龍」材料，用於 3D 列印。專家預期，這項技術在感測器、小型裝置與嵌入式電子元件等應用上具有龐大潛力，並將推動「物聯網」（IoT）的發展。 除了 3D 列印電池外，另一項科學突破更引起業界熱烈關注。韓國電氣技術研究院（KERI） Seung Kwon Seol 教授 領導的研究團隊，成功開發出可直接 3D 列印「純石墨烯奈米結構」的製程。這是首次不需混合其他材料就能列印石墨烯。相關成果發表於《Advanced Materials》期刊，論文題為〈3D Printing of Reduced Graphene Oxide Nanowires〉。研究證實該技術可行，但仍面臨兩項挑戰：提高產率，以及將擠出物尺寸縮小至 10 奈米以下。 目前，石墨烯仍屬稀有材料，研究單位僅能少量生產。英國新創公司 Cambridge Nanosystems 已獲資金建立新廠，預計自 2015 年起每年可生產高達五公噸的石墨烯粉末。該公司擁有專利技術，能將沼氣轉化為石墨烯，氣源可來自天然氣管線或廢氣。 隨著產能提升，Cambridge Nanosystems 計畫參與更多應用開發，3D 列印將是重點方向之一。據《The Telegraph》報導，該公司已與多家航空與汽車製造商洽談合作，探索如何將石墨烯應用於複合材料中，以打造超輕、堅固、不生鏽的機械結構。Cambridge Nanosystems 將負責研發與原型製作，實際量產則交由合作夥伴完成。   內容來源: https://www.drupa.com/

  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/

品牌必須找到永續解決方案以符合消費者期望 茶包因塑膠使用、可回收性、可堆肥性與生物分解性問題而受到關注。雖然茶包因便利性仍具吸引力，但品牌需找到可行的永續方案以滿足消費者需求。 德國 ：39% 消費者表示，永續包裝會促使他們更換茶品牌。 美國 ：43% 消費者認為咖啡／茶品牌應優先考慮永續包裝。 茶包製造商正尋求各種方法以終止塑膠使用。傳統茶包封口多使用石油基塑膠（如聚丙烯）。 消費者現在期望茶包無塑膠，以避免茶葉中出現微塑膠， 泰國 25% 消費者願意為無塑膠茶包支付更高價格 。   生物基可分解聚合物的應用 對無塑膠茶包需求的一個回應是使用生物基可分解聚合物（如聚乳酸 PLA），由玉米等可再生資源製成。許多 PLA 茶包因使用生物基原料而被標示為植物基、可分解或可堆肥。 然而，PLA 茶包並不會在自然環境中自行降解，需要工業堆肥處理才能分解，符合聯合國環境規劃署《一次性塑膠：永續路線圖》的規範。   無茶包茶浸的新選擇 考量到 PLA 茶包的有限生物降解性，品牌可探索 無茶包茶浸 的替代方案。 印度 Woolah 推出無塑膠、無茶包的茶浸產品，仍保有便利性。未破碎的整葉茶以繩子綁住壓縮，熱水浸泡時茶葉展開。 Woolah 表示茶葉可沖泡三次或至風味減弱，茶葉可自然分解。   澄清「可堆肥茶包」的概念 茶包生產商在宣傳環保茶包時，經常將「可堆肥」（compostable）與「可生物分解」（biodegradable）混用。 印度 ：70% 消費者明白，大部分標示「可堆肥」的包裝只能在工業設施處理，無法在家中（如庭院）完成。 約 69% 消費者理解「可降解」與「可生物分解」是不同概念。 這凸顯品牌需透明說明包裝在何種條件下才能真正可堆肥。例如，紐西蘭 Dilmah 官方網站及包裝清楚標示其 PLA 茶包必須經工業堆肥。   推廣家庭堆肥 茶品牌可專注於 確保茶包可在家堆肥 ，迎合已進行家庭堆肥的消費者。 家庭可堆肥茶包適合那些地區無工業堆肥、垃圾不收集可堆肥包裝的消費者。 根據 Mintel GNPD，截至 2023 年 7 月，全球不到 1% 新推出茶包聲稱可家庭堆肥。 英國 Duchy by Waitrose 與 紐西蘭 Healtheries 已取得家庭堆肥認證，並在網站提供相關資訊。   強化永續茶包的吸引力 茶包包裝上的訊息對展現其永續性至關重要。 印度 ：70% 消費者在 2022 年 10 月前六個月曾購買永續包裝產品。 隨著越來越多茶包在包裝上強調環保訴求，有效傳達永續特性變得更重要。   內容來源: https://www.mintel.com/  

  在之前一篇文章中( 創業紀事：一家新創公司的故事 )，我提到「Print Profit」如何誕生──這是印刷產業第一個專注於「獲利分析」的軟體平台。它源自我十年來在產業中的挫折、一篇碩士論文，以及一個信念： 全球印刷產業應該擁有更好的工具，來理解與提升財務表現。 自軟體推出八個月以來，我們的願景正逐步成形。至今我們已與 25 間印刷公司合作，從地方的服飾印製商到大型商業印刷廠都有。這些企業的規模、設備與市場雖各不相同，但他們有一個共同點── 都渴望釐清「獲利」的真相。   大多數印刷廠都在「盲飛」 最明顯的發現，是許多印刷廠對自己的真正獲利狀況一無所知。並非他們不在乎，而是因為他們使用的管理資訊系統（MIS）和成本計算方法早已過時，無法提供現代企業經營所需的數據與策略。 在我們合作的 25 間印刷廠中，大多數無法明確指出哪些客戶或訂單最賺錢、哪些最虧錢。許多業主以為營收最高的客戶就是最有利潤的對象，但實際上那些訂單幾乎沒貢獻利潤，有些甚至倒賠。 不少業主每個月都辛苦忙碌，卻只能「祈禱本月有賺」，直到財報出來才知道結果。當他們第一次看到即時數據、真實毛利時，那一刻才是改變的開始。   銷售成長有用，但策略更關鍵 許多人常說「多賣一點就能解決所有問題」。然而若不理解利潤結構，盲目追求營收只會讓人更疲憊、而非更賺錢。 有一家印刷廠每月營收超過 30 萬美元，卻依然無法穩定獲利。深入分析後，他們做了三件事： 提高低毛利客戶的價格； 停止一條成本過高、回報過低的產品線； 讓業務團隊聚焦高毛利項目。 短時間內，他們的利潤率就提升了兩位數。結果證明， 獲利不一定靠成長，而是靠清晰與聚焦。   價格是情緒化的，數據讓它變理性 在所有領域中，「定價」是最能立即見效的地方。多數時候，定價被恐懼主導──害怕丟單、得罪老客戶，或是報價太高失去市場。 但當業主清楚掌握每筆工作的實際毛利時，定價就從情緒變成策略。 印刷產業的多數 MIS 平台仍採用靜態輸入、自動輸出的模式，缺乏「背景脈絡」──例如當月企業的財務狀況、客戶屬性、市場特性，以及對方願意支付的合理範圍。 真正的智慧定價 不是一味漲價，而是知道自己何時少收錢、何時已超出市場容忍度。當定價能以真實成本為依據，而非帳面幻象，決策就更簡單、更有依據。   老舊系統正誤導業主 許多印刷廠仍沿用「預算時薪率模型」（Budgeted Hourly Rate）──那是工業革命時期為分攤人工與間接成本而設的制度。當年或許實用，今天卻早已不合時宜。 在 2025 年，用這種方法將固定成本分配到每筆訂單， 不僅過時，更具誤導性。 這些系統讓人產生精準的錯覺，卻掩蓋了工作的實際表現。 更好的做法是以「貢獻毛利」（Contribution Margin）為核心──著重變動成本，直接反映每筆工作或客戶對淨利的實際貢獻。這種方法更真實、更易理解，也更能轉化為行動。若我們想以清晰為導向，就該用符合現代企業運作邏輯的工具與方法。   聚焦，是被低估的關鍵 當企業真正了解利潤來源後，決策自然變得果斷。 導入 Print Profit 的廠商，最常說的一句話不是「我們需要更多客戶」，而是「我們要更聰明地經營現有客戶」。 有人重新平衡產品組合，有人調整業務分工，甚至有人退出整個低效市場。 這些決策雖不容易，但都清晰明確。結果也一致── 聚焦帶來更高利潤與更穩健的方向。   軟體只是起點，關鍵在人 我們很快發現： 改變企業的不是軟體，而是人。 最能發揮工具價值的業主，不只是看報表，而是用它來領導。他們把洞察帶進會議，把數據轉化為策略，把資訊化為行動。 有家公司將「獲利檢視」列為每月會議固定議題；另一家則用報表重新定義接案標準。最終改變成果的，不是工具本身，而是使用方式。   接下來的路 八個月過去，我們仍在起步階段，不斷傾聽、學習與改進。但有一點非常明確── 市場對「清晰」的需求是真實且迫切的。 每一間合作的印刷廠都發現了隱藏的成長機會，並將洞察轉化為行動與成果。 我們原本的目標是建立一套「理解印刷獲利」的新標準，但現在看來，它正在成為一種更大的轉變── 一種新思維、新掌控力，與企業領導人全新的自信。 而這場革命，才正要開始。   內容來源: https://whattheythink.com/