具有差异化降低的印刷产品的制作方法

1.本发明涉及一种用于借助至少一个计算机和至少一个生产机器根据印刷订单请求来制造印刷品的方法，其中，将印刷订单的订单预测经由至少一个接口提供给该计算机，其中，将印刷厂偏好经由这个接口或另一接口提供给该计算机。


技术实现要素：

2.本方法涉及的是对印刷厂的印刷过程进行优化，从而使得印刷厂得到尽可能匹配于该印刷厂的印刷订单。很多印刷厂难以估测其应合理地提供哪些印刷订单和印刷产品并且要么提供其无法经济地制造的印刷产品要么由于担心其无法经济地加工订单而错失很多接受这些接单的机会。在该背景下，本发明的任务是提供一种用于根据印刷订单制造印刷品的方法，该方法将大量印刷订单请求的差异化限于能被印刷厂合理加工的量。在此，尤其考虑印刷厂的技术可能性和局限性(例如以其现有的机器设备和现有的耗材的形式)，但也考虑那些针对一些复杂且高要求的印刷订单必须受到专门培训的操作人员能力的形式的技术可能性和局限性。
3.根据本发明设置的是，计算机借助排除过滤器通过将印刷厂偏好与订单预测相比较来剔除不匹配的印刷订单并且基于未被排除掉的印刷订单创建印刷订单的偏好类别，其中，经由至一个接口将印刷订单请求的数据提供给计算机并且计算机将印刷订单请求的数据与印刷订单的计算出的偏好类别相比较并且剔除不匹配的印刷订单请求。
4.此外，计算机仅将剩余的、匹配的印刷订单请求传输给印刷厂的至少一个印刷机。然后，印刷厂可以接受这些印刷订单请求作为预订并且印刷厂将这些印刷订单请求作为印刷订单在印刷机上进行加工和制造。
5.根据本发明，“订单预测”指的是对未来的、预期的订单的预测，而“偏好”指的是由印刷厂提供的技术资源、经济资源和人力资源。此外，偏好也包括印刷厂的成本结构，因为对于印刷厂来说，接受那些虽然在技术上可以加工但不能经济地制造的印刷订单是没有意义的。本发明的技术方法优选借助软件在计算机上实现，其中，计算机可以中央地例如以互联网平台的形式布置，或者可以离散地布置。在中央布置的情况下，计算机符合目的地经由互联网连接与一个或多个印刷厂的已连接的参与者通信。此外，也有与客户连接的接口，以便收集客户的印刷订单请求并且得到关于订单预测的数据。计算机也可以是互联网中的基于平台解决方案的云的一部分并且首先借助排除过滤器实施印刷厂偏好与订单预测的比较。由此，订单预测中的与印刷厂偏好不兼容的印刷订单从一开始被剔除。在该基础上未被排除的印刷订单被用于创建包含未被剔除的所有印刷订单在内的偏好类别。此外，在形成偏好类别时，还对印刷订单进行聚类，也就是说，在考虑技术上合理的公差，例如承印材料克重的以％或g为单位的最大允许偏差的情况下将相似印刷订单，例如具有相似承印材料、相似颜色或相似加工步骤的相似印刷订单聚类到相应类别中。这降低了偏好类别的数量并且因此能使偏好类别以更好处置的方式应用到未来的印刷订单中。
6.此外，可以经由接口将实际已预订的印刷订单或针对生产已设置的客户印刷订单
提供给计算机，计算机再将这些印刷订单与印刷订单的偏好类别相比较并且在这里剔除不匹配的偏好类别。然后，将修改的偏好类别应用于印刷订单请求，然后，在预订过程结束之后，剩余的印刷订单请求被各印刷厂作为印刷订单传输给该印刷厂的对这些印刷订单进行加工的生产装置，例如印前设备和印刷机。通过这种方式，确保了基于预测的印刷订单、实际供应以在印刷厂中处理的印刷订单以及由印刷厂预给定的偏好，在印刷厂中加工匹配的印刷订单。因此，一方面确保了印刷订单的技术加工，因为所有印刷订单都是可行的，并且此外还确保了经济上合理的加工，因为由印刷厂预给定了偏好并且该印刷厂如此选择该偏好，从而使得该印刷厂不会错过市场上经济上合理的印刷订单。
7.在本发明的第一构型中设置的是，计算机在供应优化器中根据供应的印刷订单的频率来评价被评价为匹配的偏好类别并且剔除具有低频率的偏好类别。该方法步骤符合目的地在应用了排除过滤器之后实施。借助该方法步骤，印刷厂可以有针对性地剔除很少出现的偏好类别。为此，可以将所希望的频率作为最小值预给定，例如能够以百分比值的形式、例如10％预给定所希望的频率，从而可以剔除印刷订单的全部具有小于10％的频率的偏好类别。原则上，印刷订单的具有较小频率的偏好类别不能像具有较大频率的偏好类别那么经济地被处理，因为频率较小意味着必须实施频繁的印刷订单更换。而印刷订单的具有较高频率的偏好类别包括相应于这些印刷订单的相似性被合并的多个印刷订单，使得可以仅以小的改变和较少的装调时间相继地打印多个印刷订单。
8.在本发明的另一构型中设置的是，计算机在订单优化器中将被评价为匹配的偏好类别与接下来被处理的、在印刷厂中等待的印刷订单相比较并且根据比较结果计算出修正的偏好类别。合理地，订单优化的步骤或者紧接着排除过滤器或紧接着供应优化器实施。在这种情况下，在先前被评价为匹配的偏好类别与实际上要被处理的、在印刷厂等待被处理的印刷订单之间相比较，其中，根据比较结果，附加地适配印刷订单的偏好类别。这提高了聚类到偏好类别中的目标精度，因为在这里在创建偏好类别时也附加地考虑了实际等待的印刷订单。以这种方式，如果确定在订单预测和当前实际供应的印刷订单之间的差异过大，则可靠地适配偏好类别。
9.在本发明的另一构型中设置的是，印刷厂偏好包含以下特征中的至少一个特征：例如印刷厂的负荷率、机器装配、成本结构和耗材的当前储备。在偏好中存在这些特征中的越多特征，则所述偏好类别能越精确地适配于实际上匹配于印刷厂的印刷订单，这又意味着，印刷厂从实际等待的印刷订单中目标导向地过滤出匹配于该印刷厂的印刷订单。印刷厂偏好包括呈机器形式的技术装配、印刷厂的负荷率、印刷厂的成本结构和耗材的当前储备。附加地，也还可以考虑机器的操作人员的资质，因为一些印刷订单、尤其具有特殊精细化的印刷订单需要操作人员的特别的能力。
10.此外，有利地设置的是，印刷订单的偏好类别包括至少一个参数，例如格式、颜色、后续处理、承印材料的性质、印刷方法、印数或产品类别。为了能够借助偏好类别从等待的印刷订单中过滤出匹配的订单，必须将印刷订单与偏好类别的数据相比较。在此，印刷订单的数据，例如格式、颜色、后续处理、承印材料的性质、印刷方法、印数或产品类别特别重要，其中，偏好类别包含越多的参数，则差异化就进一步降低并因此提高了目标精度。
11.此外，有利地设置的是，一种产品类别又至少通过一种印刷产品来表征，例如通过名片、传单、海报或药品包装来表征。以这种方式，所希望的印刷产品以产品类别的形式又
被纳入到印刷订单的偏好类别中，使得印刷厂通过计算偏好类别有针对性地配属得到尤其也匹配于该印刷厂的印刷产品。
12.此外设置的是，通过至少一个参数，例如承印材料、色彩或后续处理来描述印刷产品。产品类别的印刷产品又通过所述参数更详细地描述，使得也可以将印刷产品相对彼此区分开并且仅印刷厂实际所希望的印刷产品也被归入到产品类别中并且这些参数又描述了匹配于印刷厂偏好类别。通过这种阶梯等级，目标导向地针对印刷厂来逐步地调整偏好类别并因此避免了印刷订单中不必要的差异化。
13.在本发明的另一构型中设置的是，在第一过滤步骤中，在使用用于排除不匹配的印刷订单的过滤器的情况下，计算机在第一方法步骤中将色集(或颜色设置)的频率与印刷厂偏好相比较并且在第二步骤中将所使用的打印基质的频率与印刷厂偏好相比较。在此，用于排除印刷订单的过滤器的第一过滤步骤被划分为两个方法步骤，其中，首先将色集的频率与印刷厂偏好相比较并且在第二步骤中，剩余的印刷订单在所使用的印刷基质的频率方面继续与印刷厂的相应偏好相比较。以这种方式，目标导向地将印刷厂偏好阶梯式地与订单预测相比较并且通过两个方法步骤在用于排除不匹配的印刷订单的过滤器中剔除不匹配的印刷订单。这种用于排除不匹配的印刷订单的过滤器还能如下进行精化：计算机在第三方法步骤中，将印数的频率与印刷厂偏好相比较。当然，还能想到多个方法步骤，这些方法步骤视由印刷厂预给定的偏好的数量和类型而定。印刷厂预给定的偏好越多，则在用于排除不匹配的印刷订单的过滤器中实现越多的步骤，并且从订单预测中剔除更多不匹配的印刷订单。然而在此应注意，不应允许印刷厂预给定过多的偏好，尤其是可能处于矛盾中的偏好，否则最后几乎所有印刷订单都被剔除并且甚至可能得到空集。因此，重要的是，印刷厂提供合理的偏好。
附图说明
14.下面，借助于附图详细描述并且解释本发明。附图示出：
15.图1示出在使用计算机和印刷厂中的印刷机的情况下在计算机上运行本发明的方法的流程图。
具体实施方式
16.在这里，计算机1和印刷机2的使用仅用于简化本发明。在实践中，尤其能在中央计算机1上实现该方法，该中央计算机也可以位于互联网的云中，因此也相应地存在去往多个印刷厂和多个印刷机2的多个接口。也能接入另外的生产机器2，例如印前设备、印版曝光机和用于进一步加工的机器。然而，印刷机2的数量和生产机器的类型对于理解本发明来说是不重要的。
17.在附图中，经由在一侧的两个接口将印刷订单预测ap和印刷厂偏好p提供给计算机1。在此，印刷订单预测ap一方面基于过去已知的规律并且另一方面基于对当前实际边界条件的考虑。印刷厂偏好p由印刷厂自身预给定并且该偏好包括可以用于表征印刷订单a的参数和特征。此外，这些偏好p包括印刷厂根据其全部机械设备、其成本结构和操作人员能力所提供的、对印刷产品的制造过程。然后，在计算机1中，借助排除过滤器f1实施第一比较，其中，将来自印刷订单预测ap的印刷订单数据与印刷厂偏好p的数据相比较。然后，将不
匹配的印刷订单a在排除过滤器f1中剔除并且从保留下的印刷订单a中创建第一偏好类别。
18.接下来，将所创建的偏好类别pk提供给供应优化器o1。该供应优化器o1参照经常出现的印刷订单供应对这些偏好类别进行分类。在这里，可以由印刷厂预给定所希望的最小频率，使得又剔除所有与该希望的最小频率不相应的偏好类别pk。接下来，未被剔除的偏好类别pk到达订单优化器o2。在这里，将至今未被剔除的偏好类别pk与实际已经在印刷厂中等待的印刷订单a相比较。再将不一致的偏好类别pk剔除。然后，在订单比较f2时，再将现在剩余的偏好类别pk与印刷订单请求aa相比较并且将在此剩余的印刷订单请求aa以电子方式传送给印刷厂。然后，在印刷厂中，可以优选通过软件菜单来决定这些印刷订单请求aa。然后，将接受的印刷订单请求aa作为印刷订单a接受并且传送给印刷厂的生产机器、例如印刷机2。
19.通过这种方式将在印刷机2上加工的印刷订单a的差异化降低到印刷厂所希望的程度，使得仅实际上会被印刷厂合理地或特别经济地加工的印刷订单a也在印刷机2上被加工。因此，在考虑实际等待的印刷订单a、印刷订单预测ap、印刷订单请求aa和印刷厂偏好p的情况下，对印刷订单a在印刷机2上的加工进行优化。
20.附图标记列表
[0021]1ꢀꢀꢀ
计算机
[0022]2ꢀꢀꢀ
印刷机
[0023]
f1
ꢀꢀ
排除过滤器
[0024]
f2
ꢀꢀ
订单比较
[0025]
o1
ꢀꢀ
供应优化器
[0026]
o2
ꢀꢀ
订单优化器
[0027]
a
ꢀꢀꢀ
印刷订单
[0028]
aa
ꢀꢀ
印刷订单请求
[0029]
ap
ꢀꢀ
印刷订单预测
[0030]
p
ꢀꢀꢀ
印刷厂偏好
[0031]
pk
ꢀꢀ
偏好类别。