5 τρόποι χρήσης της μηχανικής μάθησης στη βιομηχανία συσκευασίας

Αναδημοσίευση από τον Πλάτωνα

Ακολουθούν: 0

Οι αλυσίδες εφοδιασμού αγκαλιάζουν τον ψηφιακό μετασχηματισμό και η τεχνολογία της βιομηχανίας συσκευασίας πρέπει να εξελιχθεί για να συνεχίσει και να υποστηρίξει αυτήν την τάση. Μία από τις πιο ευέλικτες και ευρέως ωφέλιμες από αυτές τις τεχνολογίες για επένδυση είναι η μηχανική εκμάθηση. Η άνοδος της μηχανικής μάθησης στη βιομηχανία συσκευασίας θα μπορούσε να αλλάξει για πάντα τον τομέα προς το καλύτερο.

Η μηχανική μάθηση, ένα υποσύνολο της τεχνητής νοημοσύνης (AI), εκπαιδεύει αλγόριθμους να σκέφτονται σαν άνθρωποι, βελτιώνοντας σταδιακά με την πάροδο του χρόνου. Αυτά τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης που αναγνωρίζουν πρότυπα και συνεχώς αυτοβελτιστοποιούνται, αρχίζουν να χρησιμοποιούνται σε πολλές εφαρμογές στη βιομηχανία συσκευασίας. Εδώ είναι πέντε από τις πιο ελπιδοφόρες από αυτές τις περιπτώσεις χρήσης.

Μείωση χρήσης υλικών

Μία από τις καλύτερες εφαρμογές της τεχνητής νοημοσύνης για τη βιομηχανία συσκευασίας είναι η μείωση υλικών. Οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης μπορούν να προσομοιώσουν πιθανές εναλλακτικές λύσεις και να βρουν τρόπους συσκευασίας αντικειμένων με λιγότερο υλικό. Ο υπολογισμός και η σύγκριση όλων αυτών των δυνατοτήτων θα ήταν αργός με μη αυτόματο τρόπο, αλλά η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να το κάνει μέσα σε λίγα λεπτά.

Η Amazon ανέπτυξε ένα εργαλείο μείωσης υλικών συσκευασίας που ονομάζεται PackOpt για να κάνει ακριβώς αυτό το 2018. Από το ντεμπούτο του, το PackOpt έχει σώσει την εταιρεία κατά προσέγγιση 60,000 τόνοι χαρτόνι ετησίως.

Αυτή η τεράστια μείωση στη χρήση υλικών προέρχεται από μια μείωση μεγέθους μόλις 7%-10%. Αυτή η περίπτωση χρήσης πραγματικού κόσμου υπογραμμίζει πώς ακόμη και οι σχετικά μέτριες βελτιώσεις από τη μηχανική εκμάθηση μπορούν να οδηγήσουν σε σημαντική εξοικονόμηση πόρων με την πάροδο του χρόνου. Οι εταιρείες που χρησιμοποιούν αυτά τα εργαλεία για να μειώσουν την κατανάλωση υλικών θα δουν τα λειτουργικά τους περιθώρια να αυξάνονται και τη βιωσιμότητα να βελτιώνεται.

Βελτίωση της βιωσιμότητας των συσκευασιών

Η μείωση της ποσότητας υλικού σε κάθε συσκευασία είναι μόνο ένας τρόπος με τον οποίο η μηχανική εκμάθηση στη βιομηχανία συσκευασίας μπορεί να βελτιώσει τη βιωσιμότητά της. Παρόμοια μοντέλα μπορούν να αναλύσουν το κόστος, τα δυνατά και τα αδύνατα σημεία άλλων υλικών για να βρουν πιο φιλικές προς το περιβάλλον εναλλακτικές λύσεις αντί του πλαστικού.

Η αειφορία είναι πολύπλοκη, επομένως ο καθορισμός των υλικών που είναι πιο φιλικά προς το περιβάλλον απαιτεί την εξισορρόπηση πολλών διαφορετικών παραγόντων. Η χρήση μηχανικής μάθησης επιτρέπει στις εταιρείες να αντιμετωπίζουν αυτούς τους περίπλοκους υπολογισμούς πιο γρήγορα και με μεγαλύτερη ακρίβεια. Η εύρεση εναλλακτικών λύσεων πιο εύκολα ανακυκλώσιμων ή χαμηλών εκπομπών άνθρακα γίνεται λιγότερο ενοχλητικό και πιο αποτελεσματικό.

Η βιομηχανία συσκευασίας θα αντιμετωπίσει αυξανόμενη πίεση να υιοθετήσει βιώσιμες επιχειρηματικές πρακτικές, καθώς τα κλιματικά ζητήματα γίνονται όλο και πιο εμφανή. Κατά συνέπεια, αυτοί οι αλγόριθμοι μηχανικής μάθησης μπορεί να γίνουν κρίσιμοι για τη διαρκή επιτυχία μιας εταιρείας. Η εφαρμογή τους θα προστατεύσει τον πλανήτη και τη φήμη της επιχείρησης.

Αντιστοίχιση ιδανικών πακέτων με προϊόντα

Αυτή η τεχνολογία της βιομηχανίας συσκευασίας μπορεί επίσης να βοηθήσει τις εταιρείες να βρουν τα ιδανικά δοχεία για κάθε προϊόν. Τα κατεστραμμένα προϊόντα έχουν σημαντικό οικονομικό αντίκτυπο από τη χαμένη επιχείρηση και τις δαπανηρές επιστροφές, αλλά η ασφαλέστερη συσκευασία για ένα προϊόν μπορεί να μην είναι για ένα άλλο. Η μηχανική εκμάθηση μπορεί να βοηθήσει στον γρήγορο εντοπισμό της βέλτιστης λύσης για διαφορετικά πράγματα.

Ένας αλγόριθμος AI μπορεί να προτείνει κουτιά με παχύτερες γωνίες για προϊόντα όπως τηλεοράσεις που χρειάζονται περισσότερα προστασία άκρων. Θα μπορούσε να συνδυάσει γυάλινα αντικείμενα με δοχεία με εσωτερικούς μηχανισμούς ασφάλισης που ελαχιστοποιούν τους κραδασμούς. Οι εταιρείες μπορούν επίσης να χρησιμοποιήσουν αυτούς τους αλγόριθμους για να εξισορροπήσουν την προστασία του προϊόντος με την ελάχιστη χρήση υλικών για να εξισορροπήσουν τη βιωσιμότητα και την ασφάλεια.

Η μηχανική μάθηση θα μπορούσε να σχεδιάσει νέες συσκευασίες για να καλύψει συγκεκριμένες ανάγκες, καθώς οι εταιρείες αναπτύσσουν νέα προϊόντα μοναδικού σχήματος. Αυτή η κατά παραγγελία συσκευασία θα μπορούσε να βοηθήσει τις επιχειρήσεις να ξεχωρίσουν και να δημιουργήσει εμπιστοσύνη στους καταναλωτές ότι η εταιρεία ενδιαφέρεται για την ασφαλή αποστολή των προϊόντων της.

Βελτιστοποίηση ποιοτικού ελέγχου

Μια άλλη σημαντική περίπτωση χρήσης της μηχανικής εκμάθησης στη βιομηχανία συσκευασίας είναι ο αυτοματοποιημένος ποιοτικός έλεγχος. Η μηχανοποίηση των πιο χρονοβόρων ή επιρρεπών διαδικασιών είναι ένα από τα κλειδιά για την αποτελεσματική αυτοματοποίηση, και για πολλά εργοστάσια συσκευασίας, η επιθεώρηση προϊόντος πληροί αυτήν την περιγραφή.

Το AI μπορεί να βελτιστοποιήσει αυτές τις ροές εργασίας μέσω της μηχανικής όρασης. Αυτά τα συστήματα μπορούν να σαρώσουν πακέτα για ελαττώματα πιο γρήγορα από ό,τι θα μπορούσε να επεξεργαστεί ένα ανθρώπινο μάτι. Σε αντίθεση με τους ανθρώπους, προσφέρουν επίσης το ίδιο επίπεδο ακρίβειας σε κάθε περίπτωση, εξαλείφοντας τα λάθη από την απόσπαση της προσοχής, την κούραση ή την πλήξη.

Με την αυτοματοποίηση του ποιοτικού ελέγχου, η μηχανική εκμάθηση επιτρέπει στις εταιρείες συσκευασίας να συντομεύουν τους χρόνους παράδοσης και να αποφεύγουν την αποστολή ελαττωματικών προϊόντων. Κατά συνέπεια, μπορούν να γίνουν πιο κερδοφόροι και να βελτιώσουν την ικανοποίηση των πελατών.

Οδηγώντας αποτελεσματικότητα εφοδιαστικής αλυσίδας

Οι εταιρείες συσκευασίας μπορούν επίσης να χρησιμοποιήσουν τη μηχανική εκμάθηση για να οδηγήσουν σε ευρύτερες βελτιώσεις στην αλυσίδα εφοδιασμού. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αυτοματοποιήσει την επισήμανση ημερομηνιών για να διασφαλίσει ότι κάθε πακέτο έχει μια ακριβή ετικέτα, αποτρέποντας τα λάθη επιχειρηματικού κόστους από ανθρώπινο λάθος και εξορθολογίζοντας τη συμμόρφωση με τους κανονισμούς. Αυτή η αυτοματοποίηση είναι μόνο η αρχή των βελτιώσεων της εφοδιαστικής αλυσίδας της τεχνητής νοημοσύνης.

Οι αποθήκες και τα εργοστάσια μπορούν να χρησιμοποιήσουν τη μηχανική εκμάθηση για να προσομοιώσουν τις αλλαγές ροής εργασιών σε ψηφιακά αντίγραφα των εγκαταστάσεων τους. Αυτή η ανάλυση μπορεί να αποκαλύψει πώς μπορούν να εξαλείψουν τις ανεπάρκειες ή να ελαχιστοποιήσουν τα λάθη, βοηθώντας τις συνεχείς βελτιώσεις.

Οι αλγόριθμοι μηχανικής εκμάθησης μπορούν επίσης να αντιστοιχίσουν σε κάθε πακέτο μοναδικές ετικέτες RFID ή άλλες τεχνολογίες παρακολούθησης για τη βελτίωση της ορατότητας. Λαμβάνοντας υπόψη ότι ορισμένοι τομείς έχουν απλώς ένα Ποσοστό ακρίβειας αποθέματος 65%., αυτά τα συστήματα παρακολούθησης θα μπορούσαν να βελτιώσουν ουσιαστικά την αποτελεσματικότητα και την αξιοπιστία σε όλη την αλυσίδα εφοδιασμού.

Ήρθε η ώρα να αγκαλιάσουμε τη Μηχανική Μάθηση στη Βιομηχανία Συσκευασίας

Η τεχνολογία της βιομηχανίας συσκευασίας έχει προχωρήσει πολύ μέσα σε λίγα μόλις χρόνια. Οι αλυσίδες εφοδιασμού που θέλουν να αξιοποιήσουν στο έπακρο αυτήν την καινοτομία πρέπει να αρχίσουν να εφαρμόζουν μηχανική μάθηση σε όλες τις διαδικασίες τους.

Αυτοί οι πέντε τρόποι χρήσης μάθηση μηχανής είναι μερικές από τις πιο υποσχόμενες περιπτώσεις χρήσης του, αλλά νέες εφαρμογές και οφέλη θα προκύψουν καθώς βελτιώνεται η τεχνολογία. Η τεχνητή νοημοσύνη θα μπορούσε να αναδιαμορφώσει πλήρως τον τομέα εάν ο κλάδος αξιοποιήσει αυτό το δυναμικό.

Συντάκτης Bio:

Η Emily Newton

Η Emily Newton είναι ο αρχισυντάκτης του περιοδικού Revolutionized. Έχει πάνω από πέντε χρόνια που καλύπτει ιστορίες σχετικά με την αποθήκευση, τα logistics και τη διανομή.