5 tapaa käyttää koneoppimista pakkausteollisuudessa

Toimitusketjut ovat omaksumassa digitaalista muutosta, ja pakkausteollisuuden teknologian on kehitettävä pysyäkseen mukana ja tukeakseen tätä kehitystä. Yksi monipuolisimmista ja hyödyllisimmistä näistä teknologioista, joihin investoida, on koneoppiminen. Koneoppimisen nousu pakkausteollisuudessa voi muuttaa alaa ikuisesti parempaan suuntaan.

Koneoppiminen, tekoälyn (AI) osajoukko, kouluttaa algoritmit ajattelemaan ihmisten tavoin ja kehittyy vähitellen ajan myötä. Näitä kuvioita tunnistavia, jatkuvasti itseoptimoituvia tekoälymalleja aletaan käyttää monissa sovelluksissa pakkausteollisuudessa. Tässä on viisi lupaavinta näistä käyttötapauksista.

Materiaalin käytön vähentäminen

Yksi parhaista tekoälyn sovelluksista pakkausteollisuudelle on materiaalin vähentäminen. Koneoppimisalgoritmit voivat simuloida mahdollisia vaihtoehtoja ja löytää tapoja pakata tavaroita vähemmällä materiaalilla. Kaikkien näiden mahdollisuuksien laskeminen ja vertailu olisi hidasta manuaalisesti, mutta tekoäly voi tehdä sen muutamassa minuutissa.

Amazon kehitti PackOpt-nimisen pakkausmateriaalin vähentämistyökalun tekemään juuri sen vuonna 2018. PackOpt on pelastanut yrityksen debyyttinsä jälkeen. 60,000 XNUMX tonnia pahvia vuosittain.

Materiaalin käytön valtava lasku johtuu vain 7–10 %:n koon pienennyksestä. Tämä tosielämän käyttötapaus korostaa, kuinka jopa suhteellisen vaatimattomat koneoppimisen parannukset voivat johtaa huomattavia säästöjä ajan mittaan. Yritykset, jotka käyttävät näitä työkaluja materiaalinkulutuksensa vähentämiseen, näkevät käyttökatteensa kasvavan ja kestävän kehityksen paranevan.

Pakkauksen kestävyyden parantaminen

Jokaisen pakkauksen materiaalin määrän vähentäminen on vain yksi tapa pakkausteollisuuden koneoppimiselle parantaa sen kestävyyttä. Samankaltaisilla malleilla voidaan analysoida muiden materiaalien kustannuksia, vahvuuksia ja heikkouksia löytääkseen muoville ympäristöystävällisempiä vaihtoehtoja.

Kestävyys on monimutkaista, joten ympäristöystävällisimpien materiaalien määrittäminen edellyttää monien erilaisten tekijöiden tasapainottamista. Koneoppimisen avulla yritykset voivat käsitellä näitä monimutkaisia ​​laskelmia nopeammin ja tarkemmin. Helpommin kierrätettävien tai vähemmän hiilidioksidipäästöjä aiheuttavien vaihtoehtojen löytäminen on vähemmän häiritsevää ja tehokkaampaa.

Pakkausteollisuus kohtaa kasvavan paineen omaksua kestäviä liiketoimintatapoja, kun ilmastokysymykset korostuvat yhä enemmän. Näin ollen näistä koneoppimisalgoritmeista voi tulla kriittisiä yrityksen jatkuvan menestyksen kannalta. Niiden toteuttaminen suojelee planeettaa ja yrityksen mainetta.

Yhdistä ihanteelliset paketit tuotteisiin

Tämä pakkausalan teknologia voi myös auttaa yrityksiä löytämään ihanteelliset astiat kullekin tuotteelle. Vaurioituneilla tuotteilla on merkittävä taloudellinen vaikutus menetetyistä liiketoimista ja kalliista palautuksista, mutta turvallisin pakkaus yhdelle tuotteelle ei välttämättä ole toiselle. Koneoppiminen voi auttaa löytämään nopeasti optimaalisen ratkaisun eri asioihin.

Tekoälyalgoritmi voi ehdottaa laatikoita, joissa on paksummat kulmat, tuotteille, kuten televisioille, jotka tarvitsevat enemmän reunasuojaus. Se voisi yhdistää lasiesineet säiliöiden kanssa, joissa on sisäinen lukitusmekanismi, joka minimoi tärinän. Yritykset voivat myös käyttää näitä algoritmeja tasapainottaakseen tuotteen suojauksen ja minimaalisen materiaalin käytön tasapainottaakseen kestävyyttä ja turvallisuutta.

Koneoppiminen voisi suunnitella uusia pakkauksia vastaamaan erityistarpeita, kun yritykset kehittävät uusia, yksilöllisesti muotoiltuja tuotteita. Tämä räätälöity pakkaus voisi auttaa yrityksiä erottumaan joukosta ja luomaan kuluttajissa luottamusta siihen, että yritys välittää tuotteidensa turvallisesta toimituksesta.

Laaduntarkastuksen optimointi

Toinen tärkeä koneoppimisen käyttötapa pakkausteollisuudessa on automaattinen laadunvalvonta. Yksi aikaa vievimpien tai virhealttiimpien prosessien mekanisointi on yksi niistä tehokkaan automaation avaimet, ja monien pakkaustehtaiden osalta tuotetarkastus täyttää tämän kuvauksen.

Tekoäly voi optimoida nämä työnkulut konenäön avulla. Nämä järjestelmät voivat skannata paketeista vikoja nopeammin kuin ihmissilmä pystyisi käsittelemään. Toisin kuin ihmiset, ne tarjoavat myös saman tarkkuuden kaikissa tapauksissa, mikä eliminoi häiriötekijöistä, väsymyksestä tai tylsyydestä johtuvat virheet.

Automatisoimalla laadunvalvontaa koneoppimisen avulla pakkausyritykset voivat lyhentää toimitusaikoja ja välttää viallisten tuotteiden lähettämistä. Näin ollen niistä voi tulla kannattavampia ja asiakastyytyväisyys paranee.

Toimitusketjun tehokkuus

Pakkausyritykset voivat myös käyttää koneoppimista ajaakseen laajempia toimitusketjun parannuksia. Tekoäly voi automatisoida päivämäärän merkitsemisen varmistaakseen, että jokaisessa pakkauksessa on tarkka etiketti, mikä estää inhimillisistä virheistä aiheutuvat kustannukset ja virtaviivaistaa säännösten noudattamista. Tämä automaatio on vasta alkua tekoälyn toimitusketjun parannuksille.

Varastot ja tehtaat voivat käyttää koneoppimista simuloidakseen työnkulun muutoksia tilojensa digitaalisissa kopioissa. Tämä analyysi voi paljastaa, kuinka ne voivat poistaa tehottomuudet tai minimoida virheet, mikä auttaa jatkuvia parannuksia.

Koneoppimisalgoritmit voivat myös määrittää jokaiselle paketille ainutlaatuiset RFID-tunnisteet tai muita seurantatekniikoita näkyvyyden parantamiseksi. Ottaen huomioon, että joillakin aloilla on vain a 65 %:n varaston tarkkuus, nämä seurantajärjestelmät voisivat parantaa merkittävästi tehokkuutta ja luotettavuutta koko toimitusketjussa.

On aika ottaa koneoppiminen käyttöön pakkausteollisuudessa

Pakkausalan teknologia on edennyt pitkälle muutamassa vuodessa. Toimitusketjujen, jotka haluavat saada kaiken irti tästä innovaatiosta, on alettava toteuttaa koneoppimista prosesseissaan.

Nämä viisi tapaa käyttää koneoppiminen ovat joitakin sen lupaavimpia käyttötapauksia, mutta uusia sovelluksia ja etuja ilmaantuu tekniikan kehittyessä. Tekoäly voi muotoilla alan kokonaan uudelleen, jos teollisuus hyödyntää tätä potentiaalia.

Tekijä Bio:

Emily Newton

Emily Newton on Revolutionized Magazine -lehden päätoimittaja. Hänellä on yli viisi vuotta tarinoita varastoinnista, logistiikasta ja jakelusta.

• SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
• Lähde: 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