I got a desk in press room
I got a desk in press room
我在車間有個工作桌
我平常到一個單位大部分的時間都是待在印前，這一次有一個來自澳洲的重要客戶要到車間看印，老闆希望我也能到車間幫忙注意一下狀態，所以才有了這樣的設置。
先交代一下印件來由，這個來自澳洲的印件以往一直是在大陸印刷，由於內容審查的關係後來改到香港印，現在香港也不給印，才跑到台灣。
再一點是圖像內容大多是中性色，對控墨來講是更加敏感，也希望能藉由數據的監看，給予領機更好的控墨操作。
我一直在講標準化，但我也知道，在面對客戶的時候，只能是客觀的提標準化，不能是絕對主觀的做標準化。
以這個印件為例，客戶提供了標準的Fogra39色樣，以M0 去檢測紙張，Lab 為 95,0.5,-2。然客戶挑選的印刷紙張，M0 量測為 95,1.98,-6。若依照標準化作業，亮部灰色會跟不上客戶的色樣；再者，印刷完後要上亮油，經驗上會偏黃；這些因素都導致我們在車間控墨不能全照標準數據去執行，我能做的是，確定機器是在好的狀態，在這個狀態下，領機能有餘裕去控制到客戶想要達成的色調。
Fig. 客戶提供了Fogra39 標準色樣，紙白 Lab 95,0.5,-2(M0)。
由於台數非常多，公司安排了兩部機器作業，這又多了一個變數，兩部機器的行為能一致嗎？做了一次簡單CT25驗證，兩部機器行為顯然不一樣。
首先，同樣的墨同樣的紙，Beer’s Law 在兩部機器應該預測出同樣的最佳濃度及同樣的最佳色差。數據顯示，Beer’s Law在B車的最佳色差預測在CK座都優於A車約0.5，M座更達1.09，Y座則略差0.12。向廠長提出問題，廠長推測B車為固定CMYK作業，A車經常有特別色作業，換墨時可能受到一點污染，才有數值不如B的狀況。
數字還是敏感的，只要對數字有懷疑，通常也都能帶出合理的物理性質解釋。
得到合理的解釋就好，一方面這個印件重點在中性色，灰平衡及階調的控制要重於滿版的位置，也就沒有在這個方面做更嚴謹的要求。
Fig. 上為A車，下為B車，B車的最佳色差預測大都優於A車。
最終B車將帶到了98.61分的位置，B車則勉強帶到81.48分的位置，只能說，先建立好一個基礎，到時還是得依客戶的要求由領機現場反應。
Fig. B車已能帶到98.61分的位置。
Fig. A車勉強帶到81.48分的位置。
這一次再試著用另一種數據來觀察印機版調是否處於“健康” 狀態： Polynomial Regression R²(R square) ，收集( 0%)，25%，50%，75%，(100%)數據形成一完美(理論)曲線，以實際落點與完美曲線落點的差距得到此 R²值，當R² 越接近1，表示實際落點都落在完美曲線上，也代表機器版調分佈越好，離1越遠則越差。
另一種R²的觀察是將標準TVI(Fogra39 or CRPC6)視為完美曲線，R²取實際落點與標準完美曲線的差距，同樣，數值越接近1表示狀況越好，離1越遠表示狀態越差。
看一下A車R²值表現，自身的平滑度(smoothness)R²都在0.98以上，表示機器狀態還是可以，但R² vs Std都低於0.93，代表是整體性的誤差，從圖上可以看出整體性的網點擴張都太大。相對於B車，B車在 R² vs Std 除K座低於0.92，其它座大約能維持在0.94以上，代表能執行到標準化的程度很高，但若觀察 自身平滑度R²值，M座是差了一些，但也還有0.94。
這樣的觀察，讓我查覺到，以 CT25 導具 去對一個系統評分，除了色格該到的數值要到位，R² 數值的表現也要列入考慮，要不然B車98.61 的分數會誤導了M座尚存的小缺陷。
Fig. A車在自身平滑度上表現很好，但相對於標準曲線則差了一些。
Fig. B車 在自身平滑度上M座稍微差了一點，在標準曲線比對上表現還不錯。
看一下實際生產狀況，因前述因素，生產不會落在標準數據上。從六角圖看(左A車右B車)，考慮上油光偏黃的問題，AB車Y墨都放了比預計少了一些。
Fig. 因考慮上油光偏黃的問題，AB車Y墨都放了比預計少了一些，左為A車，右為B車。
無論如何，這是一個領機判斷與客戶確認下的結果，數據已脫離標準化，但最後結果客戶認可即可。
老闆有特地過來跟我說，以往客戶看樣不認可，常常是讓印前修色後重印，這一次客戶的意見大多能在車間就處理掉，這代表有數值監控下，”健康狀況”良好的印機能夠更系統化的有效控墨。也趁這次機會讓廠裡知道，當色樣跟不上，先用簡單的工具檢討一下自己機器的狀況，而不是一味的將問題往印前推。
也再一次提到，在面對客戶的時候，只能是客觀的提標準化，不能是絕對主觀的做標準化。
標準化更重要的意義是確認你的機器是在合格(標準)的狀態，當現場有不同的需求時，標準狀態的機器能夠最有效率的達成你的目標。
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