5 Möglichkeiten, maschinelles Lernen in der Verpackungsindustrie einzusetzen

Lieferketten nehmen die digitale Transformation an, und die Technologie der Verpackungsindustrie muss sich weiterentwickeln, um mit diesem Trend Schritt zu halten und ihn zu unterstützen. Eine der vielseitigsten und vorteilhaftesten dieser Technologien, in die man investieren kann, ist maschinelles Lernen. Der Aufstieg des maschinellen Lernens in der Verpackungsindustrie könnte die Branche für immer zum Besseren verändern.

Maschinelles Lernen, eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz (KI), trainiert Algorithmen, wie Menschen zu denken, und verbessert sich im Laufe der Zeit allmählich. Diese mustererkennenden, sich kontinuierlich selbst optimierenden KI-Modelle werden allmählich in vielen Anwendungen in der Verpackungsindustrie eingesetzt. Hier sind fünf der vielversprechendsten dieser Anwendungsfälle.

Reduzierung des Materialverbrauchs

Eine der besten Anwendungen von KI für die Verpackungsindustrie ist die Materialreduzierung. Algorithmen für maschinelles Lernen können mögliche Alternativen simulieren und Wege finden, Artikel mit weniger Material zu verpacken. Das Berechnen und Vergleichen all dieser Möglichkeiten wäre mit manuellen Mitteln langsam, aber die KI kann dies in nur wenigen Minuten erledigen.

Amazon hat 2018 ein Tool zur Reduzierung von Verpackungsmaterial namens PackOpt entwickelt, um genau das zu tun. Seit seiner Einführung hat PackOpt das Unternehmen in etwa gerettet 60,000 Tonnen Karton jährlich.

Dieser massive Rückgang des Materialverbrauchs ergibt sich aus einer Größenreduzierung von nur 7 % bis 10 %. Dieser praktische Anwendungsfall zeigt, wie selbst relativ bescheidene Verbesserungen durch maschinelles Lernen im Laufe der Zeit zu erheblichen Einsparungen führen können. Unternehmen, die diese Tools zur Reduzierung ihres Materialverbrauchs einsetzen, werden ihre Betriebsmargen steigern und die Nachhaltigkeit verbessern.

Verbesserung der Nachhaltigkeit von Verpackungen

Die Reduzierung der Materialmenge in jeder Verpackung ist nur eine Möglichkeit, wie maschinelles Lernen in der Verpackungsindustrie ihre Nachhaltigkeit verbessern kann. Ähnliche Modelle können die Kosten, Stärken und Schwächen anderer Materialien analysieren, um umweltfreundlichere Alternativen zu Kunststoff zu finden.

Nachhaltigkeit ist komplex, daher erfordert die Bestimmung, welche Materialien am umweltfreundlichsten sind, die Abwägung vieler unterschiedlicher Faktoren. Mithilfe von maschinellem Lernen können Unternehmen diese komplizierten Berechnungen schneller und genauer angehen. Die Suche nach leichter recycelbaren oder kohlenstoffärmeren Alternativen wird weniger störend und effizienter.

Die Verpackungsindustrie wird einem wachsenden Druck ausgesetzt sein, nachhaltige Geschäftspraktiken einzuführen, da Klimaprobleme immer mehr an Bedeutung gewinnen. Folglich können diese maschinellen Lernalgorithmen entscheidend für den anhaltenden Erfolg eines Unternehmens werden. Ihre Umsetzung schützt den Planeten und den Ruf des Unternehmens.

Passende ideale Verpackungen zu Produkten

Diese Technologie der Verpackungsindustrie kann Unternehmen auch dabei helfen, die idealen Behälter für jedes Produkt zu finden. Beschädigte Produkte haben erhebliche finanzielle Auswirkungen durch entgangene Geschäfte und kostspielige Rücksendungen, aber die sicherste Verpackung für einen Artikel ist möglicherweise nicht die für einen anderen. Maschinelles Lernen kann helfen, schnell die optimale Lösung für verschiedene Dinge zu finden.

Ein KI-Algorithmus kann Kartons mit dickeren Ecken für Produkte wie Fernseher vorschlagen, die mehr benötigen Kantenschutz. Es könnte Glasartikel mit Behältern mit internen Verriegelungsmechanismen kombinieren, die Vibrationen minimieren. Unternehmen können diese Algorithmen auch verwenden, um Produktschutz mit minimalem Materialeinsatz in Einklang zu bringen, um Nachhaltigkeit und Sicherheit in Einklang zu bringen.

Maschinelles Lernen könnte neuartige Verpackungen entwerfen, um spezifische Anforderungen zu erfüllen, wenn Unternehmen neue, einzigartig geformte Produkte entwickeln. Diese maßgeschneiderte Verpackung könnte Unternehmen dabei helfen, sich abzuheben und Vertrauen bei den Verbrauchern zu schaffen, dass dem Unternehmen der sichere Versand seiner Produkte am Herzen liegt.

Optimierung der Qualitätsprüfung

Ein weiterer wichtiger Anwendungsfall des maschinellen Lernens in der Verpackungsindustrie ist die automatisierte Qualitätskontrolle. Die Mechanisierung der zeitaufwändigsten oder fehleranfälligsten Prozesse ist eine davon Schlüssel zu effektiver Automatisierung, und für viele Verpackungsbetriebe entspricht die Produktinspektion dieser Beschreibung.

KI kann diese Arbeitsabläufe durch maschinelles Sehen optimieren. Diese Systeme können Pakete schneller auf Fehler scannen, als ein menschliches Auge erkennen könnte. Im Gegensatz zu Menschen liefern sie auch in jedem Fall die gleiche Genauigkeit und eliminieren Fehler durch Ablenkung, Müdigkeit oder Langeweile.

Durch die Automatisierung der Qualitätskontrolle können Verpackungsunternehmen durch maschinelles Lernen die Vorlaufzeiten verkürzen und den Versand fehlerhafter Produkte vermeiden. Folglich können sie profitabler werden und die Kundenzufriedenheit verbessern.

Effizienzsteigerung in der Lieferkette

Verpackungsunternehmen können maschinelles Lernen auch nutzen, um umfassendere Verbesserungen der Lieferkette voranzutreiben. KI kann die Datumskennzeichnung automatisieren, um sicherzustellen, dass jedes Paket ein genaues Etikett hat, wodurch Fehler aufgrund menschlicher Fehler vermieden und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften optimiert werden. Diese Automatisierung ist nur der Anfang der Verbesserungen der Lieferkette von AI.

Lagerhäuser und Fabriken können maschinelles Lernen nutzen, um Workflow-Änderungen in digitalen Nachbildungen ihrer Einrichtungen zu simulieren. Diese Analyse kann aufzeigen, wie sie Ineffizienzen beseitigen oder Fehler minimieren können, um laufende Verbesserungen zu unterstützen.

Algorithmen für maschinelles Lernen können jedem Paket auch eindeutige RFID-Tags oder andere Tracking-Technologien zuweisen, um die Sichtbarkeit zu verbessern. Wenn man bedenkt, dass einige Sektoren nur a 65 % Bestandsgenauigkeitsrate, könnten diese Tracking-Systeme die Effizienz und Zuverlässigkeit in der gesamten Lieferkette erheblich verbessern.

Es ist an der Zeit, maschinelles Lernen in der Verpackungsindustrie zu nutzen

Die Technologie der Verpackungsindustrie hat in nur wenigen Jahren einen langen Weg zurückgelegt. Lieferketten, die das Beste aus dieser Innovation machen wollen, müssen damit beginnen, maschinelles Lernen in ihren Prozessen zu implementieren.

Diese fünf Verwendungsmöglichkeiten Maschinelles Lernen sind einige der vielversprechendsten Anwendungsfälle, aber neue Anwendungen und Vorteile werden entstehen, wenn sich die Technologie verbessert. KI könnte den Sektor völlig umgestalten, wenn die Branche dieses Potenzial nutzt.

Autor Bio:

Emily Newton

Emily Newton ist Chefredakteur des Revolutionized Magazine. Sie berichtet seit über fünf Jahren über Lagerhaltung, Logistik und Vertrieb.

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• Platoblockkette. Web3-Metaverse-Intelligenz. Wissen verstärkt. Hier zugreifen.
• Quelle: 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