5 façons d'utiliser l'apprentissage automatique dans l'industrie de l'emballage

Republié par Platon

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Les chaînes d'approvisionnement adoptent la transformation numérique et la technologie de l'industrie de l'emballage doit évoluer pour suivre et soutenir cette tendance. L'apprentissage automatique est l'une des technologies les plus polyvalentes et les plus bénéfiques dans lesquelles investir. L'essor de l'apprentissage automatique dans l'industrie de l'emballage pourrait changer à jamais le secteur pour le mieux.

L'apprentissage automatique, un sous-ensemble de l'intelligence artificielle (IA), entraîne les algorithmes à penser comme les humains, en s'améliorant progressivement au fil du temps. Ces modèles d'IA à reconnaissance de formes et à optimisation continue commencent à être utilisés dans de nombreuses applications de l'industrie de l'emballage. Voici cinq des cas d'utilisation les plus prometteurs.

Réduction de l'utilisation des matériaux

L'une des meilleures applications de l'IA pour l'industrie de l'emballage est la réduction des matériaux. Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent simuler des alternatives possibles et trouver des moyens d'emballer des articles avec moins de matériel. Calculer et comparer toutes ces possibilités serait lent par des moyens manuels, mais l'IA peut le faire en quelques minutes seulement.

Amazon a développé un outil de réduction des matériaux d'emballage appelé PackOpt pour faire exactement cela en 2018. Depuis ses débuts, PackOpt a sauvé l'entreprise à peu près 60,000 XNUMX tonnes de carton chaque année.

Cette baisse massive de l'utilisation des matériaux provient d'une réduction de taille de seulement 7 à 10 %. Ce cas d'utilisation réel montre comment même des améliorations relativement modestes de l'apprentissage automatique peuvent entraîner des économies considérables au fil du temps. Les entreprises utilisant ces outils pour réduire leur consommation de matériaux verront leurs marges d'exploitation augmenter et leur durabilité s'améliorer.

Améliorer la durabilité des emballages

La réduction de la quantité de matériau dans chaque emballage n'est qu'un des moyens par lesquels l'apprentissage automatique dans l'industrie de l'emballage peut améliorer sa durabilité. Des modèles similaires peuvent analyser les coûts, les forces et les faiblesses d'autres matériaux pour trouver des alternatives plus écologiques au plastique.

La durabilité est complexe, donc pour déterminer quels matériaux sont les plus respectueux de l'environnement, il faut équilibrer de nombreux facteurs disparates. L'apprentissage automatique permet aux entreprises d'aborder ces calculs complexes plus rapidement et avec plus de précision. Trouver des alternatives plus facilement recyclables ou à faible émission de carbone devient moins perturbateur et plus efficace.

L'industrie de l'emballage sera confrontée à une pression croissante pour adopter des pratiques commerciales durables alors que les problèmes climatiques deviennent de plus en plus importants. Par conséquent, ces algorithmes d'apprentissage automatique peuvent devenir essentiels au succès continu d'une entreprise. Leur mise en œuvre protégera la planète et la réputation de l'entreprise.

Faire correspondre les forfaits idéaux aux produits

Cette technologie de l'industrie de l'emballage peut également aider les entreprises à trouver les contenants idéaux pour chaque produit. Les produits endommagés ont un impact financier important en raison de la perte d'activité et des retours coûteux, mais l'emballage le plus sûr pour un article peut ne pas l'être pour un autre. L'apprentissage automatique peut aider à identifier rapidement la solution optimale pour différentes choses.

Un algorithme d'IA peut suggérer des boîtes avec des coins plus épais pour des produits comme les téléviseurs qui en ont besoin de plus Protection de bord. Il pourrait associer des articles en verre à des conteneurs dotés de mécanismes de verrouillage internes qui minimisent les vibrations. Les entreprises peuvent également utiliser ces algorithmes pour équilibrer la protection des produits avec une utilisation minimale des matériaux afin d'équilibrer la durabilité et la sécurité.

L'apprentissage automatique pourrait concevoir de nouveaux emballages pour répondre à des besoins spécifiques à mesure que les entreprises développent de nouveaux produits de forme unique. Cet emballage sur mesure pourrait aider les entreprises à se démarquer et à créer la confiance des consommateurs dans le fait que l'entreprise se soucie d'expédier ses produits en toute sécurité.

Optimisation du contrôle qualité

Un autre cas d'utilisation important de l'apprentissage automatique dans l'industrie de l'emballage est le contrôle qualité automatisé. Mécaniser les processus les plus chronophages ou sujets aux erreurs est l'un des les clés d'une automatisation efficace, et pour de nombreuses usines de conditionnement, l'inspection des produits répond à cette description.

L'IA peut optimiser ces flux de travail grâce à la vision artificielle. Ces systèmes peuvent analyser les emballages à la recherche de défauts plus rapidement qu'un œil humain ne pourrait le faire. Contrairement aux humains, ils offrent également le même niveau de précision dans tous les cas, éliminant les erreurs dues à la distraction, à la fatigue ou à l'ennui.

En automatisant le contrôle qualité, le machine learning permet aux entreprises d'emballage de raccourcir les délais et d'éviter d'envoyer des produits défectueux. Par conséquent, ils peuvent devenir plus rentables et améliorer la satisfaction des clients.

Stimuler l'efficacité de la chaîne d'approvisionnement

Les entreprises d'emballage peuvent également utiliser l'apprentissage automatique pour apporter des améliorations plus larges à la chaîne d'approvisionnement. L'IA peut automatiser l'étiquetage de la date pour s'assurer que chaque emballage porte une étiquette précise, évitant ainsi les erreurs de coûts commerciaux dues à l'erreur humaine et rationalisant la conformité réglementaire. Cette automatisation n'est que le début des améliorations de la chaîne d'approvisionnement d'IA.

Les entrepôts et les usines peuvent utiliser l'apprentissage automatique pour simuler les changements de flux de travail dans les répliques numériques de leurs installations. Cette analyse peut révéler comment ils peuvent éliminer les inefficacités ou minimiser les erreurs, facilitant ainsi les améliorations continues.

Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent également attribuer à chaque colis des étiquettes RFID uniques ou d'autres technologies de suivi pour améliorer la visibilité. Considérant que certains secteurs n'ont qu'un 65 % de taux d'exactitude des stocks, ces systèmes de suivi pourraient améliorer considérablement l'efficacité et la fiabilité tout au long de la chaîne d'approvisionnement.

Il est temps d'adopter l'apprentissage automatique dans l'industrie de l'emballage

La technologie de l'industrie de l'emballage a parcouru un long chemin en quelques années seulement. Les chaînes d'approvisionnement qui souhaitent tirer le meilleur parti de cette innovation doivent commencer à mettre en œuvre l'apprentissage automatique dans leurs processus.

Ces cinq façons d'utiliser machine learning sont quelques-uns de ses cas d'utilisation les plus prometteurs, mais de nouvelles applications et de nouveaux avantages apparaîtront à mesure que la technologie s'améliorera. L'IA pourrait entièrement remodeler le secteur si l'industrie capitalisait sur ce potentiel.

Auteur Bio:

Émilie Newton

Émilie Newton est le rédacteur en chef de Revolutionized Magazine. Elle a plus de cinq ans à couvrir des histoires sur l'entreposage, la logistique et la distribution.