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RoseBud 冰淇淋吸嘴袋 圖片提供：Hoffer Plastics   乳品品牌正積極將產品從硬式容器轉換為軟性、永續的包裝形式，以維持法規合規性、競爭力，並回應消費者需求。然而，許多品牌在轉型過程中都遇到相同的障礙：需要修改既有充填設備、尋找新的代工夥伴、處理封口與封蓋性能問題、材料不相容等挑戰。 雖然從硬式包裝轉向軟性包裝需要在設備與製程上進行策略性投資，但只要選對瓶蓋與吸嘴系統，就能讓這項轉變變得更單純，為原本複雜的改變帶來更清楚的方向、一致性與效率。   推動軟性包裝的力量 消費者偏好、永續目標與零售通路的期待，正以前所未有的速度改變。根據 McKinsey 的研究，零售商與品牌都將重點放在能減少廢棄物、提升物流效率，同時不犧牲產品品質的包裝方案。這讓軟性包裝選項，像是大容量吸嘴袋，成為極具吸引力的替代方案。 消費者也正加速這波從硬式包裝轉向軟性包裝的趨勢。在乳品貨架上，從家庭號牛奶袋到單份即飲優格，消費者愈來愈青睞輕量、好使用且更永續的包裝。軟性包裝符合現代即時、行動導向的生活型態，也呼應了消費者在購買決策中對環境影響的重視。 除了使用便利與貨架呈現之外，軟性包裝在永續面向也帶來可量化的優勢。輕巧、緊湊的結構能優化陳列空間、提升棧板效率，並降低運輸過程中的排放與成本。相較於傳統硬式容器，軟性包裝可大幅減少材料用量，協助品牌推進永續目標。此外，現今先進的封蓋技術已可完全相容於單一材質聚乙烯（PE）與單一材質聚丙烯（PP）薄膜，打造可回收的整體包裝方案。   讓從硬式到軟性包裝的轉換更順利 瓶蓋與吸嘴在讓從硬式包裝轉向軟性包裝的過程中，扮演著關鍵角色。當包裝形式改變時，設備、材料與製程也隨之改變，進而增加了性能與使用者接受度的不確定性。合適的瓶蓋與吸嘴系統，能為產品體驗帶來一致性，協助團隊更清楚地驗證新包裝形式、擴大生產規模，並提供消費者所期待的使用功能。 以下是瓶蓋與吸嘴如何在五個面向上，協助順利完成從硬式包裝到軟性包裝的轉換。 1. 讓吸嘴袋真正符合乳品使用需求 從硬式包裝轉換為軟性包裝，不只是製造流程的改變，也會影響產品的開啟方式、倒出手感，以及開封後的保存方式。沒有配件的袋裝包裝往往需要撕開或剪開，且不易乾淨地重新密封，對需要多次使用的乳品來說並不理想。瓶蓋與吸嘴讓軟性包裝具備明確的開口、可控制的倒出流量，以及適合反覆使用的安全再封設計，支援日常乳品使用情境。 2. 降低滲漏風險 軟性包裝雖然更輕巧便利，但仍必須承受乳品在實際使用中的各種考驗，包括擠壓、冷藏、外箱堆疊與物流運輸。封口是整個包裝中承受壓力最大的區域之一，任何細微的不一致都可能在這裡浮現。專為軟性包裝設計的瓶蓋與吸嘴，能在關鍵介面上提供穩定密封與一致咬合，降低在驗證階段與上市後因滲漏造成的問題。 3. 加快邁向全面量產的速度 在從硬式包裝轉向軟性包裝的過程中，瓶蓋與吸嘴不該成為量產的阻礙。經過良好工程設計的封蓋系統，能穩定應用並維持密封完整性，不需要反覆調整，避免因配件問題而耗費時間在額外抽樣或重工上，讓團隊能專注於整體製程優化，並更快達到全面量產。 4. 建立更清楚的品質檢查與更快速的問題排除 當乳品導入軟性包裝時，會同時牽涉多個變因，讓問題來源不易判斷，是包材結構、封口製程，還是封蓋本身。針對包裝類型與充填方式量身打造的瓶蓋與吸嘴，能為品質團隊在封蓋端建立更明確的檢查點，包括封蓋應用、開封防拆結構完整性與密封性能，使問題更容易被發現與分類，讓測試到定案的流程更有效率。 5. 減少後期意外狀況 在包裝開發過程中，團隊往往把重心放在材料、封口與設備上，而將封蓋視為細節，直到後期測試或初期試產時，才發現開封後滲漏、防拆不一致或應用穩定度不足等問題。選擇具有明確性能預期的瓶蓋與吸嘴，有助於減少後期變更，讓最終驗證過程更加順暢。   為軟性乳品包裝選擇合適的瓶蓋與吸嘴 選擇適合軟性乳品包裝的瓶蓋與吸嘴，首先要回答一個簡單的問題：這個包裝在產線上、物流過程中，以及在消費者手中，需要完成哪些任務？配件的選擇並非一體適用。理想的系統必須與軟性結構與應用方式相符，支援防拆設計，並提供穩定的密封性能，確保包裝在搬運、冷藏與反覆開關中都能正常運作。 同時，也必須符合實際營運條件。瓶蓋與吸嘴應該在評估時就納入設備與性能目標的考量，包括應用方式、檢測方式，以及在量產狀態下的穩定度。與熟悉塑膠封蓋的專家合作，有助於找出最適合的解決方案，不論是可搭配任何充填設備、無需擔心相容性的即用型方案，或是既有的吸嘴與瓶蓋設計，都能協助品牌無痛進入軟性包裝。 無論最終選擇為何，當封蓋是以整體工程系統的一環來規劃時，包裝形式就更容易完成驗證並導入量產，且能減少後期的突發問題。   邁向更聰明的軟性、永續乳品包裝之路 乳品品牌正面臨越來越大的壓力，必須提供更永續、對消費者更友善的包裝。像吸嘴袋這類的軟性包裝形式，正成為極具吸引力的發展方向。然而，從硬式包裝轉向軟性包裝，仍需要導入新材料、新製程，並進行全面驗證，以確保量產時的穩定表現。合適的瓶蓋與吸嘴，不僅能提供消費者期待的使用體驗，也能支援密封完整性、更順利的量產爬坡、更清楚的品質檢查，以及更少的後期意外。在 OEM、薄膜轉換商與封蓋供應商的支持與合作下，品牌能更有效率地導入軟性包裝，減少材料用量，並有信心地達成永續目標。 在從硬式包裝轉向軟性包裝的過程中，不要等到最後才決定瓶蓋與吸嘴。及早讓封蓋專家參與，能透過其既有的合作夥伴關係，協助品牌以真正可行的吸嘴袋解決方案，加速產品上市。   內容來源: https://www.dairyfoods.com/

Vitsab® International AB，全球領先的溫度監測專家，擁有超過 20 年經驗，榮幸介紹 Freshtag®——一款能隨時間與溫度變化顏色的智慧標籤，用於監測易腐食品的運輸過程，確保向客戶提供絕對安全與高品質的產品。 Freshtag 提供一種具成本效益、易於整合的食品安全與品質管理解決方案。Freshtag 的核心創新在於其獨特的「紅綠燈技術（Stoplight Technology）」，以直觀、全球通用的視覺提示呈現；標籤在安全條件下保持綠色，若根據特定產品指南檢測到溫度異常，標籤依序變為黃色，最終轉為紅色。簡單明瞭的顏色變化，使任何人——從廚師到收貨者——都能快速判斷食品安全，無論語言或所在地點。 Freshtag 符合 FDA、EU、HACCP、ISO9001 等標準及合規規範。其系統高度多功能，適用於冷藏、冷凍或被動儲存環境。無需工具或技術設置，標籤即可輕鬆接收、存放與使用，無論是在校園餐飲、偏遠服務、零售場域、電商包裝或居家配送中。它能在整個供應鏈中持續累積溫度追蹤。 這套先進系統可透過及時識別產品完整性受損情況，減少替換訂單與高額退款，同時提升客戶信心、滿意度與忠誠度。直覺式的顏色變化技術能降低因腐敗造成的損失，強化對易腐食品安全與品質的信任，即使原料與包材成本波動，也有助於保護利潤率。 現有客戶，包括廚師、餐飲服務人員及居家配送收件者，都對 Freshtag 的使用便利性與訊息清晰度給予高度評價。此系統可在食品運輸的任一階段進行視覺驗證，提供即時且可行的信心保障。透過讓企業提供可視化、完整歷史品質追蹤的可靠產品，Freshtag 樹立了食品安全與企業聲譽的新標準。   內容來源: https://cpmirror.com/

羅徹斯特理工學院（Rochester Institute of Technology，RIT）的印刷與圖文媒體科技課程，正整合至包裝科學學程中，以因應產業成長與轉型趨勢，並與快速演變的市場需求接軌。 目前已就讀該學程的大學部與研究所學生，將依原規劃完成課程直至畢業。 未來有意申請的學生，將導向就讀包裝科學理學士（Bachelor of Science in Packaging Science）學位，並可選修強調製造流程、材料科學、色彩管理及包裝印刷技術的相關課程。RIT 工程技術學院（College of Engineering Technology, CET）包裝與圖文媒體科學系主任 Kyle Dunno 表示，這些能力在快速成長的包裝產業中愈發關鍵。 「數十年來，印刷與圖文媒體學程在培育印刷、出版與媒體產業的領導人才方面，始終扮演重要角色，」Dunno 表示。「隨著印刷技術持續進步、產業不斷演變，我們深入思考，如何在傳承這份歷史的同時，為學生的未來機會做好準備。這項策略性的整合，既保留 RIT 印刷教育的核心價值，也進一步擴大其在快速成長的包裝與後加工產業中的相關性。」 2022 年，CET 將印刷與包裝科學兩個系所進行整併，以更貼近包裝印刷領域的成長趨勢。自此之後，系所領導團隊與教師、產業夥伴及校友密切合作，發展出全新且對齊產業需求的課程架構，為潛在學生與畢業生提供更明確的差異化優勢。 新課程設計確保 RIT 畢業生在製造、材料、色彩管理與包裝印刷技術等領域，持續具備產業領導力。 傳統印刷與數位印刷流程，仍將是課程中的基礎核心。 課程內容將持續涵蓋前端製版（premedia）、生產流程、後加工與轉換技術（converting technologies）、製程控制、可變資料印刷，以及其在折疊紙盒、軟性包裝、標籤、瓦楞紙板、金屬裝飾等應用領域中的實務運用。 「這對我們的學程而言，是一項自然的發展進程，」Dunno 表示。「隨著工業界朝向整合型包裝解決方案、自動化與永續發展轉型，這樣的作法讓我們在尊重 RIT 印刷教育深厚傳統的同時，也能擁抱當今最具活力的工業創新領域之一。」 RIT 工程技術學院院長 S. Manian Ramkumar 指出，此次整合也進一步強化學院聚焦於產業導向的應用科學與工程教育。 他表示：「透過串聯印刷與包裝的核心能力，我們能確保學生獲得實作導向、面向未來的學習經驗，並與不斷演變的人才需求保持一致。」 包裝與印刷相關的教師研究人員及專業技術團隊，亦持續透過既有的測試、研究與培訓服務，支援印刷產業發展。此外，RIT 也將持續擔任 Idealliance 的 G7 與 G7+ 色彩校正認證機構，協助產業導入全球認可的色彩品質標準與流程。 「這項整合是一個自然且具意義的進展，」Dunno 表示。「它既延續我們的傳承，也強化與產業的連結，並確保學生能持續受益於先進技術、實作學習與真實產業經驗。」   內容來源: https://www.inkworldmagazine.com/

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/

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/

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/

Spencer Metrics Spencer Metrics 收集生產的即時分析數據，以確保生產線及所有相關人員都能了解瓶頸所在。有大量數據可以收集；那麼如何整理這些數據，才能讓最終使用者真正理解呢？該軟體從多個來源收集數據。最基本的數據來源是生產機器。「這是一個多供應商平台，所以我們可以連接到車間內的各種不同生產機器，」Spencer Metrics 執行副總裁 Vishal Sahay 說。該軟體還可以收集來自 MIS、ERP 或其他印前管理系統的數據。「所有這些資訊都會被收集，並在背景中無縫整合，讓你能全面了解生產狀況並將其放入上下文中，」Sahay 說。 雖然 Spencer Metrics 的背景是商業印刷，但他們也有包裝領域的客戶。「我們在那裡的成長相當顯著，」Sahay 說。他們還有印刷及包裝相關市場的客戶。「我們有只做模切的客戶，也有供應業界的客戶。」Spencer Metrics 可以監控任何機器。「所以它不必是印刷或包裝機器，」Sahay 說。 Spencer Metrics 如何整合所有這些機器？透過名為 Connect 的軟體。「我們的做法是與製造商開發智慧整合，這樣我們就可以利用機器已經提供的豐富數據，」Sahay 說。「所有這些新的數位生產設備都有很多關於正在運行作業、帳戶、材料類型、材料消耗等資訊。如果我們能獲取這些資訊，就能開發軟體來收集這些資訊。」但任何印刷商都知道，市場上仍有大量類比設備。對此，Spencer Metrics 可以使用其「邊緣」技術，安裝感測器、編碼器和條碼掃描器來輔助數據收集，將數據帶入平台，並添加邏輯，使其更智慧、分析更容易。 該軟體以儀表板為驅動，一旦系統擁有數據，就可以提供各種可視化效果。即時生產儀表板可監控實時生產。「這能顯示當前發生的狀況，使生產團隊能以更主動的方式管理，」Sahay 說。所有數據都會上傳到雲端。「這樣你就有歷史分析和趨勢，可用來了解各種情況，例如停機問題在哪裡、操作員效率、作業層級追蹤等，」他說。 「我們還發現很多人收集了數據，但沒有方法真正利用它，」他補充。「我們專注於消除數據收集的努力，讓使用者專注於使用這些資訊。我們可以發送報告，可以以多種方式可視化，現在我們也在開發下一代體驗，在背景中運行 AI 驅動分析，生成洞見，讓使用者能更快理解這些資訊。」 （觀看完整訪談請點此。）   Neos 在硬體方面，Neos 是專業噴墨解決方案的整合商，為最終客戶的特定需求量身打造其專屬機器。「我們透過使用不同的噴頭技術、不同的墨水類型及不同寬度，來適應客戶需求，」Neos 商務總監 Frank de Jonge 說。「我們可在卷材上印刷，也可在紙張上印刷，我們有非常靈活的方法來應對不同客戶需求。」 Neos 的機器不僅可在不同紙張上印刷，也能在不同媒材上印刷——有時與紙張完全不同。「一個好例子是金屬片，我們與 Koenig 和 Bauer 金屬印刷組織合作。我們將噴墨技術整合到他們的塗佈和運輸線中。」其他例子還有塑膠薄膜，Neos 也建造了寬度超過兩米的印刷機用於柔性包裝印刷。 他們也建造了用於壁紙印刷的印刷機，不僅是紙質，也有非織布或 PVC 材料。金屬印刷機通常是單張進紙，而其他則是卷對卷。「我們對運輸機制也保持獨立，並依製程需求進行調整，」de Jonge 說。 該公司還生產用於地板材料噴墨印刷的設備，其品質與色彩一致性標準極高，對於如噴頭缺失等錯誤毫不容忍。「沒有缺失噴頭意味著我們每種顏色都安裝兩個噴墨條，並用第二個噴墨條補償缺失噴頭，」de Jonge 補充。他們使用印刷單元後方的攝影系統識別缺失噴頭並相應調整。「我們嘗試為每個挑戰找到解決方案，」de Jonge 說。 印刷機製造過程中一個關鍵部分是乾燥系統。「你必須了解你墨水顏料的吸收特性，」de Jonge 說。「你必須將乾燥過程與吸收特性匹配。我們喜歡在大規模運輸時使用 NIR 技術結合暖氣流。我們希望盡快將濕氣從基材中帶走，並盡可能有效啟動水分子。訣竅是時間越短，加熱基材越少。」 隨著噴墨技術的發展，它已應用到更多領域。它用於壁紙、家具、地板印刷。甚至許多新建築的窗戶或建築側面的外牆也採用噴墨印刷。 （觀看完整訪談請點此。）   OFS OFS（Operations Feedback Systems）已有 19 年歷史，總經理 Jonathon Newton 說，該公司幫助企業「以更少資源產出更多」。他們服務 40 個不同行業，包括食品、飲料、製藥、工程，當然也包括印刷。「我們從機器獲取數據，或在機器上安裝新的感測器，」他說。OFS 也提供數據收集工具，今年早些時候推出了名為 Mayvn 的 AI 解決方案。 對於印刷生產，OFS 「監測每一張紙或每一米線性長度在印刷機上的運行情況，評估機器每秒的表現——運行如何、是否運行緩慢等——並組織和創建可視化，讓業務中每個人都能洞察機器運行狀況以及如何幫助改善性能。」Newton 說。「我們以非常簡單、易用的方式整理數據，讓操作員能達到最佳表現，」他說，「還有所有支援功能，無論是工程師、電工、印前操作員、倉庫——他們都可以支援生產線並最大化產出。」而且不只是印刷機。OFS 可以查看企業內的所有資產——裁紙機、復卷機、折頁機、膠裝機等。最終，Newton 說，「只要有生產線，OFS 就能提供價值，這意味著我們必須非常靈活，從各種不同來源獲取訊號。」 在最基本層面，他們會在生產線上加裝感測器，可計算每次紙張或冊子經過，或每次一米線性長度通過印筒。在較複雜層面，會使用物聯網（IoT）閘道，作為網路的一部分。「我們的高階客戶擁有網路化機器，我們可以在那上面放置 IoT 參考檔，開始從機器獲取各種訊號，可能是機器狀態或故障代碼，」Newton 說。「我們可以自動將這些導入 OFS，並為操作員及企業中相關人員可視化。」在兩者之間，他們可使用簡單的可程式邏輯控制器（PLC）獲取電子脈衝。「我們只需要一個可靠訊號，企業信任它能準確計算線性長度或其他單位，其餘部分可以透過軟體設定完成，」Newton 補充。 OFS 收集的數據可依使用者及用途切割分析多種方式。工程師可能想知道平均故障間隔時間或平均維修間隔時間，或機器因機械問題停機的次數。另一方面，主管可能想比較不同班次的表現。夜班與日班相比如何？每班平均速度或產量是多少？ 「這全是為了向管理層和企業提供反饋，讓他們了解發生了什麼，」Newton 說。 （觀看完整訪談請點此。）   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/