Er din label- og emballageproduktion klar til AI?

Kunstig intelligens er ikke længere fremtid i produktionen – den er allerede i gang med at optimere workflow, kvalitet og beslutninger.

Kunstig intelligens (AI) er i gang med at ændre printbranchen og tilbyder en lang række værktøjer, der øger produktiviteten, giver bedre kundeindsigt og styrker kreativiteten i produktionen.
For label- og emballageproducenter er spørgsmålet ikke længere om AI skal tages i brug, men hvor hurtigt det kan implementeres — hvis det ikke allerede er sket.
Ifølge rapporten AI Adoption in the Print Industry vurderer 85 % af trykkerier i USA, at AI er afgørende for konkurrenceevnen. Mange er derfor begyndt at bruge AI i den daglige drift, men 42 % er stadig usikre på, hvor de skal starte.
I denne blog ser vi på, hvordan AI anvendes i label- og emballagebranchen i dag, og hvordan man håndterer de typiske udfordringer ved implementering.

 

AI i print – hvor står branchen i dag?

Mange trykkerier har allerede taget de første skridt:

• Over halvdelen bruger generativ AI som supplement til designarbejde
• Over en fjerdedel bruger chatbots eller virtuelle assistenter til kundeservice
• Resultatet er højere nøjagtighed, produktivitet og hastighed.

 

Samtidig bruger kun omkring hver femte virksomhed AI direkte i produktionen — selvom mange reelt allerede gør det via maskinlæring og intelligent automatisering.

Moderne workflows kan i dag automatisk:

• udføre repetitive pre-press opgaver
• planlægge produktion og jobrouting
• optimere layout og farvestyring
• håndtere variabel data i real-time uden at sænke hastigheden

 

Kun ca. 10 % anvender AI-baseret visuel kvalitetskontrol eller prædiktiv vedligeholdelse — men det forventes at stige hurtigt.

 

Forberedelse til AI – sådan overvindes udfordringerne 

AI er ikke en enkelt løsning, men en samling værktøjer der kræver de rette betingelser for at skabe værdi.

Mange virksomheder møder udfordringer med data, teknologi og organisation, når de implementerer AI.

Her er de tre mest almindelige barrierer — og hvordan de håndteres:

 

1. Manglende koordinering – start småt og planlæg

I mange virksomheder eksperimenterer enkelte medarbejdere eller afdelinger med AI uden fælles strategi.

Det giver sjældent fuld effekt. Ved at planlægge og koordinere kan man skabe et datadrevet økosystem, hvor hele kunderejsen og produktionen optimeres. Start med ét konkret anvendelsesområde — fx automatisering af pre-press — og udvid derefter.

 

2. Datakvalitet – gennemgå data og skab struktur

AI kræver rene og strukturerede data for at give brugbar indsigt.

Ved at analysere data fra udstyr og ERP kan man:

• identificere ordrecyklusser
• forudsige materialeforbrug
• overvåge effektivitet
• planlægge service

Derfor bør nyt produktionsudstyr kunne opsamle og dele data for at understøtte fremtidige AI-modeller.

 

3. Manglende kompetencer – opkvalificér medarbejderne

Manglende ekspertise er en af de største barrierer.

Virksomheder bør uddanne medarbejdere til at bruge AI-værktøjer korrekt.

23 % af trykkerier ansætter allerede medarbejdere med AI-kompetencer.

Mennesker spiller fortsat en central rolle:

Over halvdelen af virksomhederne sikrer, at medarbejdere verificerer AI-resultater.

AI giver indsigt — mennesker træffer beslutninger.

 

Fremtiden: Den forbundne fabrik 

AI vil fortsat udvikle sig og skabe hurtigere og mere intelligente workflows, der fører til fuldt forbundne fabrikker.

Dataplatforme på tværs af udstyr kan give indsigt i:

 

• kundeadfærd
• maskinudnyttelse
• vedligehold
• materialeforbrug

 

Virksomheder bør derfor opbygge data, kompetencer og integrationer allerede nu for at fremtidssikre produktionen.

 

Klar til næste skridt?

Vil du høre hvordan datadrevet mærkning og connected coding kan implementeres i din produktion?
Kontakt Nimax Danmark for en uforpligtende dialog om jeres muligheder.

 

Kilde: https://www.domino-printing.com/en-gb/blog/2026/dp-ai-in-printing