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从4个案例看人工智能在包装印刷领域的应用优势

从4个案例看人工智能在包装印刷领域的应用优势 科印AI
2026-07-08
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导读:康菲维、可口可乐、利洁时、联合利华如何用人工智能优化包装印刷

人工智能正重塑包装印刷全流程,从设计、本地化定制,到印刷作业与质量检测,均迎来变革。各大知名消费品牌借助人工智能加快创意设计流程、实现企业级图文稿件统筹管理。与此同时,下游印刷加工企业也将人工智能嵌入印刷设备系统,实现色彩管理自动化、缺陷提前防控,在品质与成本方面收获显著成效。


落地成果十分突出。企业依托人工智能包装设计与印刷自动化方案,将包装审核修改周期最高缩短 95%,设计到成品印刷的时长减少 65%,色彩不良品率下降超 40%。这些优势得益于全流程贯通的人工智能平台 —— 它们并非独立工具,而是打通品牌方、印刷厂商与生产系统的一体化解决方案。


下文将结合四大案例,详解头部品牌及其供应链伙伴如何在包装全流程落地人工智能技术。


01


Kenvue(康菲维):企业级 AI 图文稿件迁移管理


自 2023 年从强生集团拆分后,康菲维需对超 2 万份包装图文文件进行全面更新,同时严格遵守法规要求、缩短产品上市周期。借助图文稿件管理数字化转型及 AI 技术,企业复用已审核的合规文件,大幅减少重复修改工作,包装调整效率提升95%。以往单个项目需反复修改 8~10 轮,如今这一环节被彻底优化。


包装审核时长由整整一周压缩至数小时;半年内,每位员工的人工返工时长累计减少 1136 小时。目前企业还运用数字孪生技术模拟包装样式与生产流程,在正式印刷前排查并解决各类问题。


康菲维合作服务商为全球领先的云端企业图文及标签管理软件商卡利克。其搭载的 AToM 智能迁移工具,依托人工智能完成历史文件标签数据的提取、解析与标准化处理,结合 AI 质检、合规风险提醒与深度学习技术,实现内容自动复用与核验。


此外,康菲维与微软达成五年战略合作,接入微软 Azure 人工智能与智能助手平台,实现印前处理、图文审批全流程自动化,覆盖预检、合规筛查、标签数据一致性校验以及全球产品线包装变更管理等环节。


02


Coca-Cola(可口可乐):AI 贯穿设计至印刷全环节


可口可乐长期部署多套集成式人工智能系统。2025 年,公司联合奥多比推出Fizzion 项目,利用生成式人工智能快速完成包装设计创作、本地化适配,满足不同地区的语言、文化及法规要求。


依托机器学习与预测型 AI 算法,品牌在全球 200 多个市场实现色彩统一管控,效率较人工提升 10 倍。系统可实时调整设计内容,同时保障品牌视觉形象统一。


惠普印刷操作系统(PrintOS)也全面嵌入 AI 工具,具体包括:


智能流设计软件:管理可变数据流程,直接将姓名、设计元素等数据库信息导入惠普数码印刷机,自动生成差异化标签;


AI 增强马赛克算法:自动完成图片缩放、旋转、裁切,批量生成可直接上机印刷的文件,彻底替代人工设计操作。


03


Reckitt(利洁时):AI 流程提速 30%,高效完成本地化适配


2025 年,利洁时启动名为创世纪的生成式 AI 转型项目,赋能数字营销与生产环节。AI 优化后的工作流程,让全球市场的物料本地化效率提升30%。企业得以更快完成全链路内容更新,在 190 多个国家保障包装印刷的本地化特色与品牌品质,部分创意方案的生产周期最高缩短 60%。


试点项目中,常规行政及印前工作量削减最高达 90%。自动化质检工具可在生产前识别缺失设计元素、不合规参数;翻译与格式转换工具能直接将营销方案转为标准文件,大幅降低交接过程中的人为失误。


该项目整合多类 AI 系统,打通营销与印前全链路,消除人工流程瓶颈:


微软 Azure + 人工智能大模型:定制化工具包适配各区域市场创意内容,搭载营销洞察生成器、物料自动本地化系统;


数据智能平台:统筹海量数据,支撑全球规模化物料本地化工作;


埃帕姆智能实验室:在全球多地部署智能体 AI 工具,实现创意环节自动化决策,打造自主运行的工作流。


生成式 AI 负责包装与广告物料的本地化改编,自动化质检工具前置排查问题;预设参数的标准模板,也有效规避了市场落地与技术参数设置中的常见错误。


04


Unilever(联合利华):AI 助力设计到印刷周期缩短 65%


联合利华上线 AI 包装研发系统后,从设计稿到成品印刷的整体交付周期缩短 65%。公司自研平台 Sketch Pro 可针对不同语言、区域及库存单品(SKU)配置,批量生成数千款包装方案,以往耗时数周的工作,如今数小时即可完成标准化印刷文件输出。


整套流程融合多款 AI 应用:英伟达虚拟协作平台搭建包装 3D 数字孪生模型,印刷前即可校验品牌视觉与标签信息;AI 材料预测模型分析环保材料在印刷、生产工况下的性能表现,免去产线反复试错环节。基于高精度数字文件制作虚拟物料,替代传统实物拍摄,保证线上视觉与印刷成品效果完全一致。


印刷加工端:AI 赋能提质、降本、减废


印刷加工企业应用的 AI 技术,也为上游品牌方创造多重价值:全球供应链色彩一致性提升、产品上市周期缩短、质量投诉减少,同时助力双方稳步达成可持续发展目标。AI 系统可缩短印刷机试机准备时间、避免高额重印损耗、提前预判设备故障,从多维度创造效益。


1

色彩自动化管控


多家厂商推出 AI 闭环色彩监测与实时控制系统,既可以是印刷设备原厂配套方案(如海德堡 Prinect 系统),也可采用第三方工具(如爱色丽 IntelliTrax2 扫描与色彩管理系统)。这类 AI 工具可自主学习、适配印刷机老化工况,现场优化色彩效果,帮助品牌方在全球复杂供应链中统一油墨与色彩标准。


2

数码印刷自动化与减废


惠普为 PrintOS 平台新增智能助手 Nio,依托实时数据洞察与预测分析,实现印刷设备及生产流程自动化优化。系统通过视觉质检与 AI 技术,在线精准检测套印偏差、色彩偏移、承印物瑕疵,并自动完成修正。


3

油墨粘度在线监测调节


睿奈克斯的 InkSight AI 在线粘度控制系统,广泛应用于软包行业的柔印、凹印及瓦楞印刷设备。系统实现油墨全流程智能化管理,具备工况预测、色彩稳定功能,粘度误差可控制在 ±1% 以内,大幅减少试机废料。美国包装公司等企业应用后,色彩缺陷率下降超 40%。





上述各类解决方案,在帮助印刷企业降低运营成本的同时,也让品牌方实现更严苛的品控、更快达成可持续发展目标,且品牌方无需自行搭建 AI 技术体系。


整体而言,贯穿包装印刷全产业链的人工智能解决方案,将为产业链所有参与者持续创造叠加价值。


文章内容来源自中塑科技,编译自“Four Case Studies Show Upside of AI for Package Printing”



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