HOME

 

 

呂理哲,知名電子出版專家、網路作家。
   
  智能印刷的一大步
  呂理哲 September 10 2017
  請把你的想法寫信給我: lu@brainnew.com.tw
   

      印刷技術數位化的過程中,已經累積了許多利用電腦幫忙製造的經驗,如果把這些經驗應用於管理系統,幫助電腦去判斷,去啟動下一個工序,這就已經是智能印刷了。

《本文開始》

最近有個朋友需要一份外國產品的說明,他把手上僅有的英文版說明,貼到穀歌自動翻譯去轉了一下,整篇兩頁的技術說明,翻譯成中文之後,居然一個字都不用修改就可以轉給客戶看了。

去年底,Google翻譯演算法換成了神經網路翻譯機器(Nueural Machine Translation,NMT) 取代了原來用的自然語言處理演算法(NLP natural Language Processing),翻譯品質幾乎和有經驗的技術編輯的工作一樣出色。

翻譯機器採用了人工智慧最熱門的“機器學習”技術,讓機器像人一樣學習兩種語言,機器不眠不休而且運算速度又快,很快就能從小學程度進展到專家的水準,機器翻譯的能力改善的速度一日千里。

什麼是機器學習?就是把事物的處理程式編成電腦可以演算的邏輯,再提供足夠的樣本,讓電腦依照演算法練習並比對答案,就像我們小時候背唐詩,有人背得夠多夠熟,沉浸於大量的詩詞之中,找出詩詞的邏輯,終於可以吟詩作對,滿足了詩詞的基本要素,作出令人驚豔的作品。

機器學習在今天計算能力容易取得的環境下,晚上教電腦學習,我們把已知的詩詞都喂進去,明天早上電腦已經可以寫詩了。即使電腦寫詩不是為了抒發情感,一樣也能感動人,因為他學習的數據來源本來就是人類情感的泉源。

機器學習將“人工智慧”推進到電腦可以學習任何人類做的工作,只要這個工作的“內容”可以利用『數字』來描繪,電腦都學得會,不論是深奧的圍棋還是簡單的點鈔機...

機器學習不是今天才有的新玩意,只是今天機器學習的方法和環境更有效率而已,各行各業的數位化一直是專業師傅教電腦工程師,工程師教電腦學習的過程。

印刷業是最好的例子,從CDR的檔案到印版上的印紋,到控墨臺的墨鍵,到快遞的交貨地點如果利用電腦來幫忙,一定比人來處理更有效率。這是因為十幾年以來,軟體工程師學會了各個工序的內容,利用數字來描繪印刷工序的屬性,最後轉換成幫忙處理印刷生產和管理的電腦軟體。

印刷流程中幾乎所有工序早已經數位化了,電腦還能學習什麼?

只要還需要人手處理的部分都值得電腦去學習,技術供應商為了幫助印刷廠客戶提升競爭力,都將目標指向解決人力成本的關鍵上。

自動化已經替代了許多人手,有那些部分需要讓自動化更進一步?

今天印刷廠聘請了許多PS師傅來處理檔案,因為客戶送來的檔案不規範,一個檔案上面有好幾個的版面,必須經過整理才能轉換成一個個和訂單關聯的PDF。如果電腦學會像人一樣能判斷版面的範圍和正反面,自動處理並輸出PDF,才能打開整理檔案的瓶頸,這是電腦需要學習的第一項。

電腦已經管理訂單,管理好的訂單被列印成施工單,用來指揮生產流程,第二項就是如何教會電腦將施工單的內容,變成指揮印前工序的命令,訂單確認了以後,生產系統自動自發開始工作了。

還有一個人手無法解決,成本無法控制的是檔案轉換中出現錯誤造成的損失,印前流程從設計原稿,匯出PDF小版,小版拼成大版的PDF,經過精煉再RIP成CTP版上的印紋,最後上機印刷,以上每一個工序都對檔案內容進行了重新組合,再交給下一個工序,PDF檔案本身是程式語言,組合的過程中偶爾改變了表面上文字或是圖片的屬性,到了下一個工序,版面內容就被改變了。

這種錯誤只能怪電腦,就怕萬一錯誤出現在重要的印件上,代價就無法估計。由於不同工序採用不同廠商的軟體,要教會電腦不出錯根本不可能,解決的辦法就是教會電腦來審稿,在工序之間把不同階段的檔案,取出來校對,在CTP製版以前過濾出被改變了的版面。

目前,國內不同的技術供應商正努力於這三方面,機器學習和人類的學習一樣需要經驗,經驗越多的,電腦的執行能力就越強。

高鐵站的自動櫃員機提供賣票和取票的服務,進站檢票也都由機器取代人手,20年前的車站就有了類似的機器,只是今天的機器由於經驗豐富,變聰明瞭,不論是工程師學習再去改善機器的功能,還是機器自己會學習,都一樣能促成智慧製造。

今天,機器學習技術念成為人工智慧突飛猛進的主要動力,如果我們以為人工智慧只會發生在特定的領域和印刷行業無關,那就是對於今天技術發展的無知。

目前印刷管理的改造追求的,正是教電腦學習整理檔,指揮生產工序和自動審稿,等到各種自動化應用成熟以後,智能印刷就向前了一大步。

《end》
上一篇   下一篇 索 引