5 viisi masinõppe kasutamiseks pakenditööstuses

Tarneahelad võtavad omaks digitaalse ümberkujundamise ning pakenditööstuse tehnoloogia peab arenema, et seda trendi hoida ja toetada. Üks kõige mitmekülgsemaid ja laialdasemalt kasulikke tehnoloogiaid, millesse investeerida, on masinõpe. Masinõppe kasv pakenditööstuses võib sektorit igaveseks paremaks muuta.

Masinõpe, tehisintellekti (AI) alamhulk, õpetab algoritme mõtlema nagu inimesed, mis aja jooksul järk-järgult paraneb. Neid mustreid tuvastavaid, pidevalt iseoptimeeruvaid tehisintellekti mudeleid hakatakse kasutama paljudes pakenditööstuses. Siin on viis kõige lootustandvamat kasutusjuhtumit.

Materjali kasutamise vähendamine

Üks parimaid tehisintellekti rakendusi pakenditööstuses on materjali vähendamine. Masinõppe algoritmid võivad simuleerida võimalikke alternatiive ja leida viise, kuidas pakendada esemeid vähema materjaliga. Kõigi nende võimaluste arvutamine ja võrdlemine oleks käsitsi aeglane, kuid tehisintellekt saab seda teha vaid minutitega.

Amazon töötas välja pakkematerjalide vähendamise tööriista nimega PackOpt, et seda teha 2018. aastal. Alates oma debüüdist on PackOpt ettevõtet ligikaudu päästnud 60,000 XNUMX tonni pappi igal aastal.

See tohutu materjalikasutuse langus tuleneb vaid 7–10% suuruse vähendamisest. See reaalne kasutusjuhtum toob esile, kuidas isegi suhteliselt tagasihoidlikud masinõppe täiustused võivad aja jooksul märkimisväärset säästu tuua. Ettevõtted, kes kasutavad neid tööriistu oma materjalitarbimise vähendamiseks, näevad nende tegevusmarginaalide kasvu ja jätkusuutlikkuse paranemist.

Pakendite jätkusuutlikkuse parandamine

Igas pakendis oleva materjali koguse vähendamine on vaid üks viis, kuidas masinõpe pakenditööstuses võib selle jätkusuutlikkust parandada. Sarnased mudelid võivad analüüsida teiste materjalide kulusid, tugevusi ja nõrkusi, et leida plastikule keskkonnasõbralikumaid alternatiive.

Jätkusuutlikkus on keeruline, nii et kõige keskkonnasõbralikumate materjalide kindlaksmääramine nõuab paljude erinevate tegurite tasakaalustamist. Masinõppe kasutamine võimaldab ettevõtetel neid keerulisi arvutusi kiiremini ja täpsemalt lahendada. Kergemini taaskasutatavate või vähem süsinikdioksiidi tekitavate alternatiivide leidmine muutub vähem häirivaks ja tõhusamaks.

Pakenditööstus seisab silmitsi kasvava survega võtta kasutusele jätkusuutlikud äritavad, kuna kliimaprobleemid muutuvad üha olulisemaks. Järelikult võivad need masinõppe algoritmid muutuda ettevõtte jätkuva edu jaoks kriitiliseks. Nende rakendamine kaitseb planeeti ja ettevõtte mainet.

Ideaalsete pakendite sobitamine toodetega

See pakenditööstuse tehnoloogia võib aidata ettevõtetel leida iga toote jaoks ideaalseid konteinereid. Kahjustatud toodetel on märkimisväärne rahaline mõju kaotatud äritegevusest ja kulukatest tagastustest, kuid ühe kauba jaoks ei pruugi kõige ohutum pakend olla teise kauba jaoks. Masinõpe aitab kiiresti leida erinevate asjade jaoks optimaalse lahenduse.

AI-algoritm võib soovitada paksemate nurkadega kaste selliste toodete jaoks nagu telerid, mis vajavad rohkem serva kaitse. See võib ühendada klaasesemed konteineritega, millel on sisemised lukustusmehhanismid, mis minimeerivad vibratsiooni. Ettevõtted saavad neid algoritme kasutada ka tootekaitse tasakaalustamiseks minimaalse materjalikasutusega, et tasakaalustada jätkusuutlikkust ja ohutust.

Masinõpe võiks kujundada uudseid pakendeid, mis vastavad konkreetsetele vajadustele, kuna ettevõtted arendavad uusi, ainulaadse kujuga tooteid. See eritellimusel valmistatud pakend võib aidata ettevõtetel silma paista ja luua tarbijates usaldust, et ettevõte hoolib oma toodete ohutust saatmisest.

Kvaliteedikontrolli optimeerimine

Teine oluline masinõppe kasutusjuht pakenditööstuses on automatiseeritud kvaliteedikontroll. Kõige aeganõudvamate või vearohkemate protsesside mehhaniseerimine on üks tõhusa automatiseerimise võtmed, ja paljude pakendamistehaste puhul vastab tootekontroll sellele kirjeldusele.

AI saab neid töövooge masinnägemise kaudu optimeerida. Need süsteemid suudavad skannida pakette defektide tuvastamiseks kiiremini, kui inimsilm suudaks töödelda. Erinevalt inimestest tagavad need igal juhul sama täpsuse, kõrvaldades tähelepanu hajumisest, väsimusest või tüdimusest tulenevad vead.

Kvaliteedikontrolli automatiseerimisega võimaldab masinõpe pakendiettevõtetel lühendada tarneaegu ja vältida defektsete toodete väljasaatmist. Sellest tulenevalt võivad need muutuda kasumlikumaks ja parandada klientide rahulolu.

Tarneahela tõhususe juhtimine

Pakendiettevõtted saavad kasutada ka masinõpet, et juhtida tarneahela laiemaid täiustusi. Tehisintellekt võib automatiseerida kuupäeva märgistamist, et igal pakendil oleks täpne silt, vältides inimlikest vigadest tulenevaid ärikulusid tekitavaid vigu ja lihtsustades eeskirjade järgimist. See automatiseerimine on alles AI tarneahela täiustuste algus.

Laod ja tehased saavad kasutada masinõpet, et simuleerida töövoo muutusi oma rajatiste digitaalsetes koopiates. See analüüs võib paljastada, kuidas need saavad kõrvaldada ebatõhususe või minimeerida vigu, aidates kaasa pidevale täiustamisele.

Masinõppe algoritmid võivad nähtavuse parandamiseks määrata ka igale paketile unikaalsed RFID-märgised või muud jälgimistehnoloogiad. Arvestades, et mõnel sektoril on lihtsalt a 65% laoseisu täpsus, võivad need jälgimissüsteemid oluliselt parandada tõhusust ja usaldusväärsust kogu tarneahelas.

On aeg võtta kasutusele masinõpe pakenditööstuses

Pakenditööstuse tehnoloogia on vaid mõne aastaga kaugele jõudnud. Tarneahelad, kes soovivad seda uuendust maksimaalselt ära kasutada, peavad hakkama oma protsessides masinõpet rakendama.

Need viis kasutusviisi masinõpe on ühed selle kõige lootustandvamad kasutusjuhised, kuid tehnoloogia paranedes ilmnevad uued rakendused ja eelised. AI võib sektori täielikult ümber kujundada, kui tööstus seda potentsiaali ära kasutab.

Autor Bio:

Emily Newton

Emily Newton on ajakirja Revolutionized Magazine peatoimetaja. Ta on üle viie aasta kajastanud lugusid laonduse, logistika ja jaotamise kohta.

• SEO-põhise sisu ja PR-levi. Võimenduge juba täna.
• Platoblockchain. Web3 metaversiooni intelligentsus. Täiustatud teadmised. Juurdepääs siia.
• Allikas: 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