AI催化包材印刷技術革命，可提升缺陷檢測準確率近一倍

AI技術正在加速包材印刷市場的數位轉型，並透過機器學習、視覺辨識與數據分析提升生產效率與品質控制。AI應用涵蓋從設計智慧化、印刷設備優化到生產流程自動化調整，不僅能減少印刷瑕疵、降低成本，還能提高能源利用率與維護效率。過去研究顯示，AI技術能使印刷業的機器延遲減少33%，提升缺陷檢測準確率至98.4%，過去扇子印刷公司導入AI技術後，生產效率提升5倍。特別是在食品與飲料產業，AI驅動的包材印刷應用正影響全球市場格局，預計北美在2023至2032年將持續保持包材市場的領導地位，而亞洲市場則是呈現最快增長。台灣包材印刷業也正逐步導入AI技術，提升生產效能與精準度，然在國際市場的競爭力仍待強化，若能透過產業聯盟或跨域合作，加速技術整合與外銷拓展，將有機會在全球市場中佔據更有利的位置。

AI技術正持續優化包材印刷業的生產流程，視覺辨識系統結合機器學習能夠快速且準確地發現印刷製作中產品的缺陷或不一致之處，因此更能確保高品質的產品進入市場，防止浪費並降低產品退回的可能性。AI技術不僅能優化生產流程，也能從一開始的訂單需求、圖片設計、原物料供應做最佳化配置，幫助企業減少不必要的浪費，進而節省成本並提高永續性。

Towards Packaging研究並預測了2023年至2034年AI技術在包材市場的發展趨勢，顯示AI技術將成為該產業不可或缺的關鍵驅動力。如今，AI技術在印刷生產階段的應用日益成熟，透過AI技術能夠提升生產效率、降低成本，並確保產品品質的穩定性，進一步推動印刷產業的數位轉型。在Esko所發布的2025年包材趨勢調查中，有73%的受訪者表示，自動化、AI技術和機器學習將對2025年的包裝產業產生巨大的影響，而人工智慧很大程度上仍是未知領域，因此包材行業在使用AI技術時，需要經過仔細評估。

圖 1 ：2023年至2034年AI在包材市場的市場規模預測

資料來源：https://www.towardspackaging.com

圖 2 ：2025年哪項技術會對包裝產業產生最大的影響

資料來源：https://www.esko.com/en/resources/2025-packaging-trends

【AI印刷在包材產業中主要應用方面】

1. 印刷設計智慧化：AI技術能夠輔助設計師快速生成圖案設計，像是透過分析消費者偏好、品牌規範及市場趨勢，結合繪圖軟體中的AI技術，即可自動生成符合客戶需求的設計方案，提高設計效率。

2. 生產設備的優化：AI技術驅動的視覺檢測技術與機器學習能根據不同的印刷需求自動調整參數，確保生產過程的最佳化。在印刷過程中，透過機器學習技術，印刷機器可以根據材質類型、油墨特性及環境條件，自動調整印刷速度及壓力，確保色彩的準確性與一致性，提升印刷品質與穩定性，減少材料浪費並提高生產效率。

   視覺檢測技術能即時監測印刷過程，並針對產品異常情況進行即時修正，例如，AI技術能夠即時檢測印刷品的色彩偏差、字體對齊問題、影像清晰度等品質問題，並能在發現異常時立即發出警報或自動調整印刷機參數。

   AI技術可透過數據分析與感測器監測設備的運行狀況，提前預測可能的機械故障，利用機器學習根據歷史維護數據與即時設備狀態，提供設備維修建議，避免突發性停機，進而減少維護成本與生產損失。同時，AI技術還可以優化印刷機器的運行模式，使設備保持在最佳工作狀態，提高能源利用率與生產效能。

3. 生產流程的自動化調整：利用機器學習根據設備狀況、訂單優先順序、原材料供應狀況、可用人力，進行自動分析並調整至最佳化的生產排程，以確保訂單可準時且順暢運行的完成各項印刷任務，降低生產成本、設備閒置時間，提高整體運營效率。AI技術能夠在生產過程中隨時對排程進行調整，應對突發狀況，例如，訂單變更或設備故障時，AI技術可以自動整合現有資源並分析，重新規劃生產順序，確保生產效率與訂單能夠準時交付。

根據bin Masod及Zakaria（2024）的研究指出，AI技術應用於印刷業可以減少33%的機器延遲、12%的機器設定時間，深度學習在印刷缺陷檢測中的準確率達到了98.4%，在品質管理中也出現同樣的檢測結果，而AI技術預測印刷設備故障預測準確率達98.6%。由此可知，具有AI技術的印刷設備不僅能夠顯著提升印刷業的生產效率與設備運行穩定性，還能透過高精確度的缺陷檢測與故障預測、優化品質管理流程、降低生產損失與維護成本，進一步推動印刷產業的數位轉型。

【AI應用案例】

扇子印刷公司在包材標籤貼的印刷與黏合過程中，人工檢測難以精準辨識印刷後的細微色差與瑕疵，且標籤貼在與扇骨黏合時，常因偏移導致無法準確貼合至指定位置，進而增加不良品比例。為提升品質與效率，公司導入AI協作機器人，並結合AI視覺監測系統，應用於包材標籤貼的印刷與製程管控，該系統可自動檢測標籤貼是否存在印刷色彩不均、瑕疵或黏貼位置偏移問題，確保每張標籤貼皆符合高精度標準。透過AI技術，將每片扇子的檢測時間縮短至0.5秒，使生產效率提升5倍，並成功達成100%的產品良率。

【食品及飲料產業正對各大洲的AI應用包材市場產生影響】

食品和飲料產業正成為推動AI技術在包材市場應用的關鍵領域，特別是在亞洲、非洲和南美等新興市場，AI技術正廣泛應用於供應鏈管理、產品品質控制、個人化行銷和包裝設計優化，透過AI技術的智能監控與數據分析，企業能夠提升供應鏈可追溯性、優化消費者購買體驗，並根據市場趨勢精準設計包裝，增強品牌吸引力與忠誠度。

圖 3 ：2022年至2032年五大洲對AI應用之預測

資料來源：https://www.towardspackaging.com

根據Towards Packaging針對目前包材市場研究並預測，北美洲會在2023至2032年持續保持包材市場的領導地位，因其AI技術採用率高，且受各大具有全球影響力的企業推動，加速了AI技術包材生產的發展。而亞洲地區預計將會擁有最高的市場增長率，主要是受到食品銷售增加及企業擴張所影響，因此進一步推動AI技術在包材市場的應用，提升整體生產效率與市場競爭力。

【FIND觀點】

台灣包材印刷業正逐步導入AI技術，以提升生產效率與精準度，從色彩調整、產品檢測到自動化生產排程，皆已展現出顯著成效。然而，多數台灣包材印刷公司雖具備海外出口經驗，卻尚未在國際市場占有一席之地，顯示競爭力仍有提升空間。同時，全球各國正積極推動綠色製造，致力於淨零碳排目標，並加強對範疇3碳排放的監測與改善，以符合國際供應鏈對綠色永續發展的要求。在此趨勢下，台灣包材印刷產業所面臨的挑戰，不僅是AI驅動的數位轉型，還包括如何在綠色製造與環境永續方面與國際標準接軌。

若能透過產業聯盟或跨域合作，集結資源、共享技術，不僅能加速AI技術在產業內的應用，還能強化綠色外銷競爭力。唯有透過協作與創新，發揮「1+1大於2」的綜效，台灣包材印刷產業才有機會能在全球市場中脫穎而出，邁向更具競爭力與永續性的未來。

封面圖片來源：https://www.rtadv.com/ai%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E6%85%A7%E5%9C%A8%E5%B9%B3%E9%9D%A2%E8%88%87%E5%8C%85%E8%A3%9D%E8%A8%AD%E8%A8%88%E4%B8%AD%E7%9A%84%E6%87%89%E7%94%A8%E9%9D%A9%E6%96%B0/

參考資料來源：

1.https://medium.com/@gauravgaurkhede99/artificial-intelligence-in-the-packaging-industry-a-revolution-from-2023-to-2032-7d24d84ee117

2.https://www.rtadv.com/ai%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E6%85%A7%E5%9C%A8%E5%B9%B3%E9%9D%A2%E8%88%87%E5%8C%85%E8%A3%9D%E8%A8%AD%E8%A8%88%E4%B8%AD%E7%9A%84%E6%87%89%E7%94%A8%E9%9D%A9%E6%96%B0/

3.https://www.graphicarts2001.com/article.php?action=show&id=176

4.https://www.towardspackaging.com/insights/artificial-intelligence-in-packaging-market

5.https://www.globenewswire.com/news-release/2024/10/03/2957617/0/en/Global-Artificial-Intelligence-AI-in-Packaging-Market-Set-to-Skyrocket-to-USD-23-415-2-Million-by-2034-Driven-by-Innovations-in-Smart-Packaging-and-Sustainability-Initiatives-FMI.html

6.bin Masod, M. Y., & Zakaria, S. F. (2024). Artificial intelligence in the printing industry: A systematic review of industrial applications, challenges and benefits. UiTM Selangor Branch. https://dx.doi.org/10.47772/IJRISS.2024.8090141

7.https://www.esko.com/en/resources/2025-packaging-trends

8.https://www.tm-robot.com/zh-hant/case-sharing-improving-quality-control-in-fan-printing-with-ai-powered-visual-inspection/