자동 네스팅을 위해 인공 지능을 통합한 새로운 RIP 소프트웨어는 DTF 필름 낭비를 최대 35%, 인쇄소 컨소시엄이 실시한 현장 테스트에 따르면. 기존 네스팅 알고리즘은 단순한 경계 상자를 기반으로 필름 롤의 디자인을 배열합니다., 사용하지 않는 공간을 많이 남겨두기. AI 기반 네스팅은 딥 러닝을 사용하여 디자인 모양을 분석합니다., 회전 및 연동 기회 식별, 최대 밀도를 위해 배치를 최적화합니다.. 소프트웨어는 절단기 요구 사항과 열 프레스 압반 크기도 고려합니다., 중첩된 레이아웃이 처리하기에 실용적인지 확인. 얼리 어답터들은 영화 소비가 평균 0.6 셔츠당 평방미터 0.39 평방미터, 직접적인 수익성 개선.
사용자의 경우 Xinflying DTF 프린터, AI 네스팅 RIP를 통합하면 재료비를 크게 낮출 수 있습니다., 특히 로고와 같은 작은 디자인의 대량 생산에 적합합니다., 이름, 및 데칼. 이 소프트웨어에는 다중 주문 배치를 위한 자동 갱 실행 생성 및 실시간 비용 추정과 같은 기능도 포함되어 있습니다., 인쇄소에서 더 정확하게 견적을 내는 데 도움이 됩니다.. 이제 여러 RIP 공급업체가 구독 추가 기능으로 AI 중첩을 제공합니다., 투자 회수 기간이 3 이상을 처리하는 상점의 경우 개월 500 주당 환승. DTF에서는 필름비가 여전히 주요 변동비로 남아 있기 때문에, AI 네스팅 채택은 업계 표준이 될 것으로 예상됩니다. 2027.