色彩专家经常面临客户关于怎么来实现准确色彩的挑战。客户们通常因为不断的试错、返工及材料浪费而感到疲惫，这不仅影响了他们的业务效益，有可能损害到他们的声誉。因此，他们极需要一个高效的色彩工作流程。

　　针对这样一些问题，将逐一分析导致色彩控制计划失败的八大原因，并提供解决方案，以便客户能进行自我评估和改进。

　　在讨论人员主观影响对色彩沟通的第一部分中，强调了主观感受对于色彩精确传达的干扰。通常，人们的个人偏好和感知会导致沟通中的误解和混淆。即便是经过长时间的尝试和调整，要精确实现特定的色彩变化（如更浅、更红或偏蓝）也充满挑战。因此，当客户能够清晰地表达具体的色彩要求，如DL* 1、DC* 1和DH*1时，将极大提升生产效率和信心，这也凸显了色彩数字化的必要性。

　　在数字化色彩管理方面，校准的分光光度仪是关键工具，但仅是色彩控制的起点。为了全面实现色彩管理，还需要结合使用色彩管理软件和标准光源箱。色彩管理软件用于分析、追踪和沟通色彩信息，而标准光源箱则用于质量控制。这三种工具的综合应用满足了视觉和仪器评估的复合需求，确保了色彩管理的全面性和精确性。

　　不在光源箱上投资看似能节约金钱，但从长远看，这会让您付出更多成本。由于自然光照的动态变化，依赖自然光进行标准照明的色彩评估存在不稳定性。因此，使用经校准的光源箱，如Judge QC，提供了一个稳定且符合CIE标准的光源环境，这对于准确计算色彩管理软件中的色度值至关重要。标准化的光源环境提高了决策的准确性，并简化了色彩评估过程。

　　人类的眼睛虽然奇妙，但它也受到诸多限制。如果质量控制员的色觉较差，则光源箱难以帮助其做出正确的色彩决策。

　　FM100色相测试 是一种易于管理的测试，也是评估个人辨别色彩能力的高效方法。这项测试作为全球标准，已经被政府和行业使用了超过60年，可对色彩敏锐度做评估和分级。

　　许多公司仍在使用过时的容差模型，这些模型如球形容差（例如早期的Hunter Delta E和DeltaE*），在某些色彩空间的视觉评估上并不适用，因为它们是静态的。这些模型难以处理色彩空间的动态变化，例如人类更难察觉深色差异相比于浅色差异。随着过去50年对色彩测量和色调控制的研究，和技术的发展，容差方法有了显著改进。现代的椭圆方法，如DEcmc、DE94和DE2000，在视觉准确度方面远超于了旧模型。

　　对此我是有直接体会的，因为我的女儿是接受了传统教育的艺术类学生和教育者，而我是一名色彩科学家。我们在餐桌上就色彩已经争论多年，最终我明白了个中原因。我的女儿是艺术家，使用的是Munsell的L*C*h°语言，而我使用的是工业科学的L*a*b*语言。

　　设计师会担心明度、彩度和色调问题，但如果我在实验室对某个批次产品做调色，这些说法就毫无意义。我不能直接拿到“彩度”颜料罐并将其添加到产品批次中。对我而言，L*a*b*语言才有意义，它会告诉我需要添加多少红色、绿色、黄色或蓝色才能实现目标色彩。

　　所幸的是，您只需对这种设计师和科学家的区别知道即可，因为色彩管理软件可以为您完成L*C*h°到L*a*b*的转换。

　　在投资包含色彩测量设备、软件和光源箱的色彩管理系统后，确保所有设备和软件使用一致的设置至关重要。例如，如果分光光度仪和软件设置为基于Lab做测量，而客户使用LC*h°进行计算，或软件设置为D65标准，而光源箱设置为F2（冷白光），将导致没办法做出准确的色彩决策。因此，在色彩的创建和控制过程中，保持所有工具和条件的一致性是必须的。

　　即使在认为所有步骤都正确执行后，仍也许会出现产品不合格的情况。这要求做深入探索问题的根源。解决这样一些问题的重点是教育和学习。色彩服务机构提供了从线上课程到全国研讨会，再到定制现场培训的多种教育资源，帮助学习者掌握准确有效的色彩控制知识。推荐从基础的在线色彩课程开始有效学习，若需要更高级的培训，能更加进一步联系相关机构。