全流程规范化
全方位的规范涉及标签生产的方方面面，不仅包括日常生产中安排订单的前后顺序、印刷不同产品的先后次序、生产过程中的物流安排，还涵盖了设计过程中需要遵循的各项要求等。
北京双燕商标彩印有限公司（以下简称双燕）日常生产的标签大多是固定产品，这些产品虽然不同，但有些产品的色序、色相却有着相近之处，将这些产品先进行归并再合理排序安排印刷，会节省大量对版、追色的时间，也能节省一定的洗车水，从而使消耗得以降低。
另外，合理安排后续加工并做好印刷与后续加工的时间匹配，也能保证配套生产的产品在规定的时间里发货。
例如有些产品需要配套装箱，但方标、背标只需裁切即可，而帽标却需要裁切、模切两道工序，这时对帽标先安排印刷，再规划好裁切环节，就能满足三种商标集体加工制作的要求，从而提升整体的生产效率，减少做无用功的时间。
印刷及后续加工做好相应设备的摆放，并规划好操作顺序，也能使物流成本降至最低，从而更加有效提升生产效率。
当然这些都是直观可见的，还有些潜在的问题涉及到了设计排版过程，即一定要保证多联拼排后的版式符合印刷以及后加工各道工序的要求，并且仔细核算版面与商标尺寸之间的关系，努力使纸张利用率达到最优，从而使整个印刷制作过程形成系统化运作模式。
同时还要关注印品之间的陷印大小、商标周边有无出血、色序编排、商标周边空白部分是否需要上光等细节，以便满足印刷以及后续裁切、模切等环节的要求，使产品成品率达到最优。
另外，还需考虑印刷数量相对较少的方、背等系列商标能够拼在一张印版上进行印刷，从而使印版数量、换单次数得以降低，从细微之处体现节约，提升效率，增加利润。
兵马未动、粮草先行，只有在标签产品生产之前未雨绸缪，才能减少不必要的浪费，从而在根本上提升整体生产效率。
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物流消耗规范化
规范印刷过程中的物料消耗，并不是传统意义上针对印刷中原辅材料消耗进行统计并予以数据规范统一，而是一种动态的物料消耗操作规范，也就是要针对不同印品采取不同的消耗数据统计，并在生产中加以约束，从而使各项物料在使用过程中不出现任何程度的浪费。
标签印刷所采用的材质比较丰富，经常会在吸收性材料和非吸收性材料之间切换。如果采用平版胶印，虽然大多数厂家都已经使用了减免酒精润版液，但是在印刷过程中为保证产品能够彻底干燥、不上脏，还是会添加一定量的异丙醇。
润版液中异丙醇的添加量是有讲究的，一般情况下，在印刷非吸收性承印物时，异丙醇的添加比例要高一些，有时能达到5%左右；而印刷吸收性承印物时，异丙醇的添加比例就会有一定降低，有时会控制在2%或者更低。
但有些时候为了省事，会把润版液中异丙醇的添加比例固定在5%，这样在印刷吸收性承印物时就会造成一定程度的浪费。其实应该把润版液中异丙醇的添加比例设置成一项动态控制指标，即印刷不同承印物时及时调整润版液中异丙醇的添加比例，从而真正规范不同产品的物料消耗标准。
2016“太阳杯”双燕获“绿色风尚奖”
不要小看节省的3%异丙醇，汇集起来也是不小的数字，最起码VOCs排放费将减少很多。
测试结果表明，当润版液中异丙醇添加比例为2%时，墨槽端VOCs挥发数值不足15ppm；而润版液中异丙醇添加比例达到5%时，墨槽端VOCs挥发数值为30～40ppm，可见，差别还是不小的。
在日常生产中类似这样的事例还有很多，关键在于是否去认真统计分析，并有效做到消耗数据的动态控制，做到位将会起到事半功倍的效果。
3
数据统计规范化
标签生产中的各项细节特别是数据统计分析更值得规范。往往是一些容易被忽略的细节会造成更多的问题。
例如，双燕公司在印刷真空镀铝纸商标时，曾经出现了墨层不干、附着力较差的问题，反复调整油墨用量、干燥油的比例，依然没有起色，后来经过多日观察，发现润版液中飘着点点油花，再“按图索骥”才发现胶印机洗墨刮刀的橡胶条磨损过多，导致自动清洗墨辊时橡胶条与墨辊间隙过大，脏污的洗车水进入墨路并污染了水路，继而污染了整个润版液系统，从而造成油墨过度乳化，最终呈现的是印品墨层不干、附着力较差等问题。
经过及时更换橡胶条，并找专业人士对机台人员进行培训后，问题得以解决。如果该问题这样发生、解决后就过去了，未免得不偿失。
所以，随后我们进行了相应的改进，首先规范了洗墨刮刀橡胶条的安装、调试、使用、清理等方面的工艺要求，继而又对机台相应消耗进行了认真的统计分析，把洗车水消耗、清洗墨辊次数进行量化，从中发现问题并进一步予以规范。
这样做不但从根本上杜绝了非吸收承印物印刷中再次出现因洗墨刮刀问题造成的印品不干等故障，还对洗车水这种VOCs挥发物的重要来源物进行了有效统计，并能够通过统计数据的变化来判定是否需要对洗墨刮刀的橡胶条进行更换，继而对减少洗车水的用量也打下了坚实的数据基础。
这只是众多细节中的一点，类似的细节还有很多值得去挖掘，并进行数据分析。
印刷是一项系统工程，印刷过程中会有很多意想不到的情况发生，所以进行规范操作很有必要，当然也只有对操作进一步规范化，才会得到真正的规范数据，并从中获益。
