Smart Performance

印刷では、ラスターイメージプロセッサ（RIP）処理の複雑さが異なると、同じように見えるページでもRIP処理時間が異なることがあります。枚葉印刷機のようなセットアップや、ジョブが印刷前にディスクにRIPされる場合、遅いページ処理でもあまり問題になりません。しかし、インラインRIPを使用する高速、シングルパス、ロールツーロール印刷機では、遅いページ処理はアンダーランエラーを引き起こし、オペレーションを中断させ、無駄を生じさせます。これに対処するため、当社の特許取得済みStreamline Autotune™テクノロジーは人工知能を活用し、印刷機で必要となるRIP速度を確実に達成するための洞察をオペレーターに提供することで、不確実性や運用の中断、廃棄物のリスクを減らします。

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ガイド

Best practice in creating print files for variable data printing

ツール

Data Rate Calculator

さまざまなPDFクリエーターと互換性があるSmartDFE

PDFクリエーターをSmartDFEに統合する場合、その選択は非常に重要です。HYBRID SoftwareのSTEPZ®のような信頼できるオプションは安定した結果を保証しますが、その他のオプションはスピードや品質にばらつきがあります。2つのPDFは同じように見えても、その構造は大きく異なることがあります。最高の印刷速度を達成するには、STEPZのような信頼できるツールを使用するか、各PDFジョブの印刷可能性を評価するコンポーネントを追加し、印刷可能な速度を決定し、潜在的な非効率を防ぐことができます。

StreamlineのAIアクセラレートされたスピード予測

高度なAIを活用し、Streamlineは各ジョブに対して実現可能なライン速度を正確に予測します。この予測は、「印刷待ちキュー」のジョブの横に色分けされたインジケーターで表示されます。緑色は目標速度で問題なく実行できることを示し、黄色は目標速度の達成に注意が必要であることを示唆し、赤色はSmartDFEでストリーミングの問題が発生する可能性があることを警告します。赤色のインジケーターが表示された場合、オペレーターはジョブを先にRIPし「Rip and Hold」状態にするか、入稿し直すために送り返すことができます。このシステムは、オペレーターが最適な生産フローを選択するための判断を支援します。将来的には、これらのAIによる速度推定が自動的に印刷機の速度を設定し、OPC UAインターフェースを通じてシームレスな自動化へと進化する可能性があります。

Streamline Autotune

限界を超えてパフォーマンスを向上させる

Streamline Autotuneは、ジョブが目標速度に達しないことを検出すると、AIデータとHarlequin Core™に対する深い理解を利用して、ジョブとRIPの両方を即座に調整し、パフォーマンスを最適化します。我々がRIPとPDF解析技術の両方を保有しているため、RIPのコアコードレベルでの詳細なPDF解析や修正が可能となっています。この相乗効果により、大幅な性能向上が可能になります。調整後、システムはパフォーマンスインジケータを更新し、ジョブが効率的なストリーミングの準備が整ったことをオペレーターに知らせます。

Streamline Autotune

Streamlineフィンガープリント・レポート

オペレーターは、SmartDFEを使用してジョブのパフォーマンスを分析するためにフィンガープリントレポートを要求できます。このレポートは、ジョブの最も遅いページを強調し、2つのチャートでパフォーマンス分析を提供します。最初のチャートは、最も遅いページを中心にした20ページの主要な操作のタイミングを示しており、これにより複雑さの変動やパターンの認識がしやすくなります。次に、円グラフがあり、最も遅いページのRIP処理時間がさまざまなタスクにわたってどのように分布しているかを詳述しています（これは10,000件のPDF操作に基づいてトレーニングされています）。これらの洞察により、ジョブ作成者は、時間がかかるPDF操作を修正または削除することで、より効率的にジョブを再作成し、パフォーマンスを向上させることができます。

Colossus

当社内のパフォーマンスデータを強力に支えるシステム

当社内で使用しているシステム「Colossus」は、異なる世代の高性能なIntel i9 CPUを6つ搭載しており、RIP（ラスタイメージプロセッサ）処理の強化に貢献しています。このシステムはOPC UAを介して監視され、SCADAシステム上で表示されることで、さまざまな顧客環境におけるパフォーマンス指標を追跡します。データは色分けされたダッシュボードに表示され、現在進行中のテストやStreamline AIのトレーニングに関する情報を提供します。この効率的なシステムにより、研究と改善が加速し、StreamlineやRIPのパフォーマンス向上に欠かせない要素となっています。