助攻傳統產業「印」升級,Epson數位印花大幅減少環境衝擊
助攻傳統產業「印」升級,Epson數位印花大幅減少環境衝擊
2022.04.26 |

環保議題成主流,減少對環境污染,如何兼顧生產與環保亦成為傳統印染產業目前亟待解決的問題,Epson指出,隨著「永續」成為全球關注的社會議題,傳統印染產業在滿足市場需求的同時,如何兼顧環境永續發展,更是成為首要任務。

Epson以「省、小、精」的核心理念發展創新科技,結合義大利與日系的印花工藝及數位噴墨技術,打造引領產業未來發展的數位印花解決方案,推出「Monna Lisa數位印花直噴機」最新機型ML-64000/ML-32000,分別搭載64枚和32枚獨家PrecisionCore噴頭,結合Epson領先業界的噴墨印刷技術,兼顧品質與產能成就頂級印刷品質。

Epson ML-64000數位印花直噴機,搭載64枚PrecisionCore噴頭,列印速度達每小
Epson ML-64000數位印花直噴機,搭載64枚PrecisionCore噴頭,列印速度達每小時774平方公尺,內建RGB攝像頭以自動分析並重新校準印刷機設定,兼顧印刷產能及品質。
圖/ Epson 提供

Epson表示,Monna Lisa數位印花直噴機不僅滿足市場上高產能、高品質的需求,更簡化了傳統印染分色、製版、調漿等繁雜步驟,提升印花精度的同時,實現了小批量、多樣化、多花色的印花,並有效解決了傳統印花在製程中占地面積大、用水量多,以及造成環境污染等問題。透過產品的持續創新及進步,Epson以高效的印刷解決方案,加速市場數位轉型的推進,協助產業環保「印」升級。

永續轉型 精準掌握布料與漿料的調配量

永續轉型已成為企業的重要課題,數位印花解決方案為傳統紡織印染產業帶來重大變革,數位科技亦能協助廠商更有效地管控製程,精準掌握布料與漿料的調配量,在不浪費過多材料的情況達到最大的資源利用。

Epson GENESTA墨水有酸性、反應性、分散性和顏料配方,通過了ECO PASSPORT認證,符合全球公認的環保紡織品印花標準-酸性墨水經過bluesign認證,反應性墨水與顏料墨水則經過歐盟ECOCERT有機認證GOTS認證,滿足業者省時、省成本、省資源的需求,打造對環境更友善的產業型態。

精工愛普生公司產業印刷機營業部部長奥苑一臣(Kazuomi Okuzono)表示,紡織業轉型為數位印刷並強化環境永續發展的趨勢,已在全球蓄勢待發,本次推出新品ML-64000和ML-32000,讓Epson能夠在維持印刷品質及生產力的狀態下,繼續為改善紡織業的永續性做出貢獻。

位於巴基斯坦拉合爾的Sarena Textile Industries,是一間業界知名的紡織公司,公司首席執行長阿西夫.馬蘇德(Asif Masood)表示,數位紡織印花的需求不斷增加,除了具備高產能的印花機,同時還要能夠維持高印刷品質及可靠性,這台ML-64000能夠幫助我們維持始終如一的品質,並且能夠快速交貨。

數位印花實現高效產能,品質不打折

Epson ML-64000採用64枚PrecisionCore Micro TFP噴頭與智慧型墨點調控技術,列印速度達每小時774平方公尺(600 x 600 dpi - 2passpass),透過先進的清潔機制,有效減少噴嘴阻塞,毛絮吹除系統會在布料進入列印區域前,先行吹除布料表面的毛絮;飛墨粉塵過濾系統可有效避免飛墨附著至噴嘴表面,以確保運作順利。

此外,噴嘴自動檢測技術(NVT)可偵測噴嘴阻塞的消失墨點,並調整墨水輸送情況,維持影像品質並減少列印錯誤;為減少停機時間,或是在更換布料、噴頭後能夠快速恢復作業,ML-64000內建的RGB攝像頭會自動分析並重新校準印刷機設定,防止墨點錯位、細紋及色偏的問題。

不僅如此,透過Epson雲端列印管理系統Epson Cloud Solution PORT,能夠迅速了解運作上的潛在問題,有效減少停機時間與服務呼叫次數,並且可從電腦或行動裝置,檢視相連機器的運作狀態,有助於將生產力最大化。

Epson ML-32000搭載32枚PrecisionCore噴頭,一般印刷速度達每小時423平方公尺(600 x 600 dpi - 2passpass),最大印刷速度更可達每小時697平方公尺(300 x 600 dpi - 1passpass),擁有優異的印刷品質及列印效率。

ML-32000搭載Epson精點微噴技術,以多年噴墨印表機研發經驗,追求更加卓越的影像品質,透過獨家的Microweave、半色調和LUT技術,能夠減少因落墨錯位造成的條紋痕跡、顆粒感、影像品質不佳的問題。

此外,ML-32000搭載動態校正穩定器(DAS)技術,透過控制各噴頭晶片的波形,確保穩定列印品質,達到更高精度的落墨控制,在每一次套色時呈現更趨一致的墨點密度;鏡像色彩排列則可在高速雙向低pass列印時,維持一致色彩重疊順序,確保達到一貫出色的影像品質。

責任編輯:吳秀樺

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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