5 måder at bruge maskinlæring i emballageindustrien

Forsyningskæder omfavner digital transformation, og emballageindustriens teknologi skal udvikles for at følge med og understøtte denne tendens. En af de mest alsidige og bredt fordelagtige af disse teknologier at investere i er maskinlæring. Fremkomsten af ​​maskinlæring i emballageindustrien kan for altid ændre sektoren til det bedre.

Maskinlæring, en undergruppe af kunstig intelligens (AI), træner algoritmer til at tænke som mennesker, og gradvist forbedres over tid. Disse mønstergenkendende, kontinuerligt selvoptimerende AI-modeller begynder at blive brugt i mange applikationer på tværs af emballageindustrien. Her er fem af de mest lovende af disse use cases.

Reduktion af materialeforbrug

En af de bedste anvendelser af kunstig intelligens til emballageindustrien er materialereduktion. Maskinlæringsalgoritmer kan simulere mulige alternativer og finde måder at pakke varer med mindre materiale. At beregne og sammenligne alle disse muligheder ville være langsom ved manuelle midler, men AI kan gøre det på få minutter.

Amazon udviklede et værktøj til reduktion af emballagemateriale kaldet PackOpt for at gøre netop det i 2018. Siden debuten har PackOpt reddet virksomheden ca. 60,000 tons pap årligt.

Det massive fald i materialeforbruget kommer fra kun en størrelsesreduktion på 7-10 %. Denne brugscase fra den virkelige verden fremhæver, hvordan selv relativt beskedne forbedringer fra maskinlæring kan føre til betydelige besparelser over tid. Virksomheder, der bruger disse værktøjer til at reducere deres materialeforbrug, vil se deres driftsmarginer vokse og bæredygtighed forbedres.

Forbedring af emballagebæredygtighed

At reducere mængden af ​​materiale i hver pakke er blot én måde, maskinlæring i emballageindustrien kan forbedre dens bæredygtighed. Lignende modeller kan analysere andre materialers omkostninger, styrker og svagheder for at finde mere miljøvenlige alternativer til plast.

Bæredygtighed er komplekst, så at afgøre, hvilke materialer der er de mest miljøvenlige, kræver afvejning af mange forskellige faktorer. Ved at bruge maskinlæring kan virksomheder tackle disse komplicerede beregninger hurtigere og mere præcist. At finde lettere genanvendelige alternativer med lavere kulstofindhold bliver mindre forstyrrende og mere effektivt.

Emballageindustrien vil stå over for et stigende pres for at indføre bæredygtig forretningspraksis, efterhånden som klimaspørgsmål bliver mere og mere fremtrædende. Følgelig kan disse maskinlæringsalgoritmer blive afgørende for en virksomheds fortsatte succes. Implementering af dem vil beskytte planeten og virksomhedens omdømme.

Matcher ideelle pakker til produkter

Denne emballageindustriteknologi kan også hjælpe virksomheder med at finde de ideelle beholdere til hvert produkt. Beskadigede produkter har en betydelig økonomisk indvirkning fra mistede forretninger og dyre returneringer, men den sikreste emballage til én vare er måske ikke for en anden. Machine learning kan hjælpe med hurtigt at identificere den optimale løsning til forskellige ting.

En AI-algoritme kan foreslå kasser med tykkere hjørner til produkter som tv'er, der har brug for mere kantbeskyttelse. Det kunne parre glasgenstande med beholdere med interne låsemekanismer, der minimerer vibrationer. Virksomheder kan også bruge disse algoritmer til at balancere produktbeskyttelse med minimalt materialeforbrug for at balancere bæredygtighed og sikkerhed.

Maskinlæring kunne designe ny emballage til at opfylde specifikke behov, efterhånden som virksomheder udvikler nye, unikt formede produkter. Denne skræddersyede emballage kan hjælpe virksomheder med at skille sig ud og skabe tillid til forbrugerne om, at virksomheden bekymrer sig om at sende sine produkter sikkert.

Optimering af kvalitetsinspektion

En anden vigtig anvendelse af maskinlæring i emballageindustrien er automatiseret kvalitetskontrol. Mekanisering af de mest tidskrævende eller fejltilbøjelige processer er en af ​​de nøgler til effektiv automatisering, og for mange pakkerier opfylder produktinspektion den beskrivelse.

AI kan optimere disse arbejdsgange gennem maskinsyn. Disse systemer kan scanne pakker for defekter hurtigere, end et menneskeligt øje kunne behandle. I modsætning til mennesker leverer de også det samme niveau af nøjagtighed i alle tilfælde, hvilket eliminerer fejl fra distraktion, træthed eller kedsomhed.

Ved at automatisere kvalitetskontrol lader maskinlæring emballagevirksomheder forkorte gennemløbstider og undgå at sende defekte produkter ud. Derfor kan de blive mere rentable og forbedre kundetilfredsheden.

Driving Supply Chain Effektivitet

Emballagevirksomheder kan også bruge maskinlæring til at drive bredere forsyningskædeforbedringer. AI kan automatisere datomærkning for at sikre, at hver pakke har en nøjagtig etiket, hvilket forhindrer forretningsomkostningsfejl fra menneskelige fejl og strømliner overholdelse af lovgivningen. Denne automatisering er kun starten på AI's forsyningskædeforbedringer.

Varehuse og fabrikker kan bruge maskinlæring til at simulere workflowændringer i digitale replikaer af deres faciliteter. Denne analyse kan afsløre, hvordan de kan fjerne ineffektivitet eller minimere fejl, hvilket hjælper med løbende forbedringer.

Maskinlæringsalgoritmer kan også tildele hver pakke unikke RFID-tags eller andre sporingsteknologier for at forbedre synlighed. I betragtning af at nogle sektorer kun har en 65 % lagernøjagtighed, kunne disse sporingssystemer forbedre effektiviteten og pålideligheden væsentligt gennem hele forsyningskæden.

Det er tid til at omfavne maskinlæring i emballageindustrien

Emballageindustriens teknologi er nået langt på få år. Forsyningskæder, der ønsker at få mest muligt ud af denne innovation, skal begynde at implementere maskinlæring på tværs af deres processer.

Disse fem måder at bruge machine learning er nogle af dets mest lovende use cases, men nye applikationer og fordele vil dukke op, efterhånden som teknologien forbedres. AI kan omforme sektoren fuldstændigt, hvis industrien udnytter dette potentiale.

Forfatter Bio:

Emily Newton

Emily Newton er chefredaktør for Revolutionized Magazine. Hun har over fem år dækket historier om lager, logistik og distribution.

• SEO Powered Content & PR Distribution. Bliv forstærket i dag.
• Platoblokkæde. Web3 Metaverse Intelligence. Viden forstærket. Adgang her.
• Kilde: https://www.allthingssupplychain.com/5-ways-to-use-machine-learning-in-the-packaging-industry/?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=5-ways-to-use-machine-learning-in-the-packaging-industry