5 روش برای استفاده از یادگیری ماشینی در صنعت بسته بندی

زنجیره‌های تامین تحول دیجیتال را پذیرفته‌اند و فناوری صنعت بسته‌بندی باید برای حفظ و حمایت از این روند تکامل یابد. یکی از همه کاره ترین و بسیار سودمندترین این فناوری ها برای سرمایه گذاری، یادگیری ماشینی است. ظهور یادگیری ماشینی در صنعت بسته بندی می تواند برای همیشه این بخش را به سمت بهتر شدن تغییر دهد.

یادگیری ماشینی، زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی (AI)، الگوریتم‌هایی را آموزش می‌دهد که مانند انسان فکر کنند و به تدریج در طول زمان بهبود می‌یابند. این مدل‌های هوش مصنوعی با شناسایی الگو و خودبهینه‌سازی پیوسته در بسیاری از کاربردها در صنعت بسته‌بندی استفاده می‌شوند. در اینجا پنج مورد از امیدوارکننده ترین این موارد استفاده آورده شده است.

کاهش استفاده از مواد

یکی از بهترین کاربردهای هوش مصنوعی در صنعت بسته بندی کاهش مواد است. الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند جایگزین‌های ممکن را شبیه‌سازی کنند و راه‌هایی برای بسته‌بندی اقلام با مواد کمتر پیدا کنند. محاسبه و مقایسه همه این احتمالات با ابزارهای دستی کند است، اما هوش مصنوعی می تواند آن را در عرض چند دقیقه انجام دهد.

آمازون یک ابزار کاهش مواد بسته بندی به نام PackOpt را توسعه داد تا این کار را در سال 2018 انجام دهد. از زمان آغاز به کار، PackOpt شرکت را تقریباً نجات داده است. 60,000 تن مقوا در سال است.

این کاهش شدید در استفاده از مواد تنها به دلیل کاهش 7 تا 10 درصدی اندازه است. این مورد استفاده در دنیای واقعی نشان می‌دهد که چگونه حتی پیشرفت‌های نسبتاً کوچک حاصل از یادگیری ماشینی می‌تواند به صرفه‌جویی قابل توجهی در طول زمان منجر شود. شرکت هایی که از این ابزارها برای کاهش مصرف مواد خود استفاده می کنند، شاهد رشد حاشیه های عملیاتی و بهبود پایداری خواهند بود.

بهبود پایداری بسته بندی

کاهش مقدار مواد در هر بسته تنها راهی است که یادگیری ماشین در صنعت بسته بندی می تواند پایداری آن را بهبود بخشد. مدل‌های مشابه می‌توانند هزینه‌ها، نقاط قوت و ضعف مواد دیگر را برای یافتن جایگزین‌های سازگار با محیط زیست برای پلاستیک تجزیه و تحلیل کنند.

پایداری پیچیده است، بنابراین تعیین اینکه کدام مواد دوستدار محیط زیست هستند، مستلزم تعادل بسیاری از عوامل متفاوت است. استفاده از یادگیری ماشینی به شرکت ها این امکان را می دهد که این محاسبات پیچیده را سریعتر و دقیق تر انجام دهند. یافتن جایگزین‌های آسان‌تر بازیافت‌پذیر یا کم‌کربن کمتر مخرب و کارآمدتر می‌شود.

با توجه به برجسته شدن مسائل آب و هوایی، صنعت بسته بندی برای اتخاذ شیوه های تجاری پایدار با فشار فزاینده ای مواجه خواهد شد. در نتیجه، این الگوریتم‌های یادگیری ماشینی ممکن است برای موفقیت مداوم یک شرکت حیاتی باشند. اجرای آنها از سیاره زمین و شهرت کسب و کار محافظت می کند.

تطبیق بسته های ایده آل با محصولات

این فناوری صنعت بسته بندی همچنین می تواند به شرکت ها در یافتن ظروف ایده آل برای هر محصول کمک کند. محصولات آسیب دیده تأثیر مالی قابل توجهی از تجارت از دست رفته و بازگشت پرهزینه دارند، اما ایمن ترین بسته بندی برای یک کالا ممکن است برای دیگری نباشد. یادگیری ماشینی می تواند به شناسایی سریع راه حل بهینه برای چیزهای مختلف کمک کند.

یک الگوریتم هوش مصنوعی ممکن است جعبه‌هایی با گوشه‌های ضخیم‌تر را برای محصولاتی مانند تلویزیون‌هایی که به موارد بیشتری نیاز دارند پیشنهاد دهد حفاظت از لبه این می تواند اقلام شیشه ای را با ظروف با مکانیسم های قفل داخلی که لرزش را به حداقل می رساند جفت کند. شرکت‌ها همچنین می‌توانند از این الگوریتم‌ها برای متعادل کردن حفاظت محصول با حداقل استفاده از مواد برای تعادل پایداری و ایمنی استفاده کنند.

یادگیری ماشینی می‌تواند بسته‌بندی جدیدی را برای رفع نیازهای خاص طراحی کند، زیرا شرکت‌ها محصولات جدید و منحصربه‌فردی را توسعه می‌دهند. این بسته بندی سفارشی می تواند به کسب و کارها کمک کند تا متمایز شوند و در مصرف کنندگان اعتماد ایجاد کند که شرکت به ارسال ایمن محصولات خود اهمیت می دهد.

بهینه سازی بازرسی کیفیت

یکی دیگر از موارد مهم استفاده از یادگیری ماشینی در صنعت بسته بندی، کنترل کیفیت خودکار است. مکانیزه کردن زمان‌برترین یا پرخطاترین فرآیندها یکی از این موارد است کلیدهای اتوماسیون موثرو برای بسیاری از کارخانه های بسته بندی، بازرسی محصول با این توضیحات مطابقت دارد.

هوش مصنوعی می تواند این گردش کار را از طریق بینایی ماشین بهینه کند. این سیستم‌ها می‌توانند بسته‌ها را برای عیوب سریع‌تر از آنچه که چشم انسان پردازش کند، اسکن کند. برخلاف انسان‌ها، آن‌ها همچنین در همه موارد همان سطح دقت را ارائه می‌کنند و خطاها را از حواس‌پرتی، خستگی یا کسالت حذف می‌کنند.

با خودکار کردن کنترل کیفیت، یادگیری ماشینی به شرکت‌های بسته‌بندی اجازه می‌دهد زمان تحویل را کوتاه کرده و از ارسال محصولات معیوب خودداری کنند. در نتیجه، آنها می توانند سودآورتر شوند و رضایت مشتری را بهبود بخشند.

راندمان زنجیره تامین

شرکت های بسته بندی همچنین می توانند از یادگیری ماشینی برای بهبود زنجیره تامین گسترده تر استفاده کنند. هوش مصنوعی می‌تواند برچسب‌گذاری تاریخ را خودکار کند تا اطمینان حاصل شود که هر بسته دارای یک برچسب دقیق است، از اشتباهات هزینه‌ای کسب‌وکار ناشی از خطای انسانی جلوگیری می‌کند و انطباق با مقررات را ساده‌تر می‌کند. این اتوماسیون تنها شروعی برای بهبود زنجیره تامین هوش مصنوعی است.

انبارها و کارخانه ها می توانند از یادگیری ماشینی برای شبیه سازی تغییرات گردش کار در کپی های دیجیتالی امکانات خود استفاده کنند. این تجزیه و تحلیل می‌تواند نشان دهد که چگونه می‌توانند ناکارآمدی‌ها را حذف کنند یا خطاها را به حداقل برسانند و به بهبودهای مداوم کمک کنند.

الگوریتم‌های یادگیری ماشینی همچنین می‌توانند به هر بسته تگ‌های RFID منحصربه‌فرد یا سایر فناوری‌های ردیابی برای بهبود دید اختصاص دهند. با توجه به اینکه برخی از بخش ها فقط یک نرخ دقت موجودی 65٪، این سیستم های ردیابی می توانند به طور قابل ملاحظه ای کارایی و قابلیت اطمینان را در سراسر زنجیره تامین بهبود بخشند.

زمان آن رسیده است که یادگیری ماشینی را در صنعت بسته بندی بپذیریم

فناوری صنعت بسته بندی تنها در چند سال پیشرفت زیادی داشته است. زنجیره‌های تامینی که می‌خواهند از این نوآوری حداکثر استفاده را ببرند، باید یادگیری ماشین را در سراسر فرآیندهای خود پیاده‌سازی کنند.

این پنج روش برای استفاده فراگیری ماشین برخی از موارد استفاده امیدوارکننده آن هستند، اما با پیشرفت فناوری، برنامه‌ها و مزایای جدیدی ظاهر خواهند شد. اگر صنعت از این پتانسیل سرمایه گذاری کند، هوش مصنوعی می تواند به طور کامل این بخش را تغییر دهد.

نویسنده بیوگرافی:

امیلی نیوتن

امیلی نیوتن مدیرمسئول مجله انقلابی است. او بیش از پنج سال داستان‌هایی درباره انبارداری، تدارکات و توزیع را پوشش می‌دهد.

• محتوای مبتنی بر SEO و توزیع روابط عمومی. امروز تقویت شوید.
• پلاتوبلاک چین. Web3 Metaverse Intelligence. دانش تقویت شده دسترسی به اینجا.
• منبع: 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