पैकेजिंग उद्योग में मशीन लर्निंग का उपयोग करने के 5 तरीके

आपूर्ति श्रृंखलाएं डिजिटल परिवर्तन को अपना रही हैं, और पैकेजिंग उद्योग प्रौद्योगिकी को इस प्रवृत्ति को बनाए रखने और समर्थन करने के लिए विकसित होना चाहिए। इन तकनीकों में निवेश करने के लिए सबसे बहुमुखी और व्यापक रूप से फायदेमंद मशीन लर्निंग है। पैकेजिंग उद्योग में मशीन लर्निंग का उदय इस क्षेत्र को हमेशा के लिए बेहतर के लिए बदल सकता है।

मशीन लर्निंग, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) का एक सबसेट, एल्गोरिदम को इंसानों की तरह सोचने के लिए प्रशिक्षित करता है, समय के साथ धीरे-धीरे सुधार होता है। ये पैटर्न-पहचानने वाले, लगातार स्व-अनुकूलित एआई मॉडल पैकेजिंग उद्योग में कई अनुप्रयोगों में उपयोग देखने लगे हैं। इन उपयोग मामलों में से पांच सबसे आशाजनक हैं।

सामग्री का उपयोग कम करना

पैकेजिंग उद्योग के लिए एआई के सर्वोत्तम अनुप्रयोगों में से एक भौतिक कमी है। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम संभावित विकल्पों का अनुकरण कर सकते हैं और कम सामग्री वाले आइटम को पैकेज करने के तरीके खोज सकते हैं। इन सभी संभावनाओं की गणना और तुलना मैन्युअल तरीकों से धीमी होगी, लेकिन एआई इसे केवल मिनटों में कर सकता है।

Amazon ने 2018 में ऐसा करने के लिए PackOpt नाम से एक पैकेजिंग मटेरियल रिडक्शन टूल विकसित किया। अपनी शुरुआत के बाद से, PackOpt ने कंपनी को मोटे तौर पर बचाया है। 60,000 टन कार्डबोर्ड सालाना.

भौतिक उपयोग में भारी गिरावट सिर्फ 7% -10% आकार में कमी से आती है। यह वास्तविक दुनिया उपयोग मामला इस बात पर प्रकाश डालता है कि कैसे मशीन लर्निंग से अपेक्षाकृत मामूली सुधार भी समय के साथ काफी बचत कर सकते हैं। सामग्री की खपत को कम करने के लिए इन उपकरणों का उपयोग करने वाली कंपनियां अपने ऑपरेटिंग मार्जिन में वृद्धि और स्थिरता में सुधार देखेंगी।

पैकेजिंग स्थिरता में सुधार

प्रत्येक पैकेज में सामग्री की मात्रा को कम करना पैकेजिंग उद्योग में मशीन सीखने का सिर्फ एक तरीका है जिससे इसकी स्थिरता में सुधार हो सकता है। इसी तरह के मॉडल प्लास्टिक के अधिक पर्यावरण-अनुकूल विकल्प खोजने के लिए अन्य सामग्रियों की लागत, ताकत और कमजोरियों का विश्लेषण कर सकते हैं।

स्थिरता जटिल है, इसलिए यह निर्धारित करना कि कौन सी सामग्री सबसे अधिक पर्यावरण के अनुकूल है, कई अलग-अलग कारकों को संतुलित करने की आवश्यकता है। मशीन लर्निंग का उपयोग करने से कंपनियां इन जटिल गणनाओं को तेज़ी से और अधिक सटीक रूप से हल कर पाती हैं। अधिक आसानी से पुनर्चक्रण योग्य या निम्न-कार्बन विकल्प ढूँढना कम विघटनकारी और अधिक कुशल हो जाता है।

पैकेजिंग उद्योग को स्थायी व्यवसाय प्रथाओं को अपनाने के लिए बढ़ते दबाव का सामना करना पड़ेगा क्योंकि जलवायु के मुद्दे तेजी से प्रमुख होते जा रहे हैं। नतीजतन, ये मशीन-लर्निंग एल्गोरिदम कंपनी की चल रही सफलता के लिए महत्वपूर्ण हो सकते हैं। उन्हें लागू करने से ग्रह और व्यवसाय की प्रतिष्ठा की रक्षा होगी।

उत्पादों के लिए आदर्श पैकेज का मिलान करना

यह पैकेजिंग उद्योग तकनीक कंपनियों को प्रत्येक उत्पाद के लिए आदर्श कंटेनर खोजने में भी मदद कर सकती है। क्षतिग्रस्त उत्पादों का खोए हुए व्यवसाय और महंगे रिटर्न से महत्वपूर्ण वित्तीय प्रभाव पड़ता है, लेकिन एक आइटम के लिए सबसे सुरक्षित पैकेजिंग दूसरे के लिए नहीं हो सकती है। मशीन लर्निंग विभिन्न चीजों के लिए इष्टतम समाधान की शीघ्रता से पहचान करने में मदद कर सकता है।

एक एआई एल्गोरिथ्म टीवी जैसे उत्पादों के लिए मोटे कोनों वाले बक्से का सुझाव दे सकता है जिनकी अधिक आवश्यकता होती है किनारे की सुरक्षा। यह आंतरिक लॉकिंग तंत्र वाले कंटेनरों के साथ कांच की वस्तुओं को जोड़ सकता है जो कंपन को कम करता है। कंपनियां इन एल्गोरिदम का उपयोग स्थिरता और सुरक्षा को संतुलित करने के लिए न्यूनतम सामग्री के उपयोग के साथ उत्पाद सुरक्षा को संतुलित करने के लिए भी कर सकती हैं।

मशीन लर्निंग विशिष्ट जरूरतों को पूरा करने के लिए उपन्यास पैकेजिंग डिजाइन कर सकती है क्योंकि कंपनियां नए, विशिष्ट आकार के उत्पाद विकसित करती हैं। यह बेस्पोक पैकेजिंग व्यवसायों को बाहर खड़े होने और उपभोक्ताओं में विश्वास पैदा करने में मदद कर सकती है कि कंपनी अपने उत्पादों को सुरक्षित रूप से शिपिंग करने की परवाह करती है।

गुणवत्ता निरीक्षण का अनुकूलन

पैकेजिंग उद्योग में मशीन लर्निंग का एक अन्य महत्वपूर्ण उपयोग स्वचालित गुणवत्ता नियंत्रण है। सबसे अधिक समय लेने वाली या त्रुटि-प्रवण प्रक्रियाओं को यंत्रीकृत करना इनमें से एक है प्रभावी स्वचालन की कुंजी, और कई पैकेजिंग संयंत्रों के लिए, उत्पाद निरीक्षण उस विवरण को पूरा करता है।

एआई मशीन विजन के जरिए इन वर्कफ्लो को ऑप्टिमाइज़ कर सकता है। ये प्रणालियां मानवीय आंखों की प्रक्रिया की तुलना में तेजी से दोषों के लिए पैकेजों को स्कैन कर सकती हैं। मनुष्यों के विपरीत, वे व्याकुलता, थकान या ऊब से होने वाली त्रुटियों को दूर करते हुए, हर उदाहरण में समान स्तर की सटीकता भी प्रदान करते हैं।

गुणवत्ता नियंत्रण को स्वचालित करके, मशीन लर्निंग पैकेजिंग कंपनियों को लीड समय कम करने और दोषपूर्ण उत्पादों को बाहर भेजने से बचने देती है। नतीजतन, वे अधिक लाभदायक बन सकते हैं और ग्राहकों की संतुष्टि में सुधार कर सकते हैं।

ड्राइविंग आपूर्ति श्रृंखला दक्षता

पैकेजिंग कंपनियां व्यापक आपूर्ति श्रृंखला में सुधार लाने के लिए मशीन लर्निंग का भी उपयोग कर सकती हैं। एआई यह सुनिश्चित करने के लिए तारीख लेबलिंग को स्वचालित कर सकता है कि प्रत्येक पैकेज में एक सटीक लेबल हो, मानवीय त्रुटि से व्यापार-लागत संबंधी गलतियों को रोका जा सके और नियामक अनुपालन को सुव्यवस्थित किया जा सके। यह स्वचालन एआई की आपूर्ति श्रृंखला में सुधार की शुरुआत भर है।

वेयरहाउस और कारखाने अपनी सुविधाओं के डिजिटल प्रतिकृतियों में वर्कफ़्लो परिवर्तनों का अनुकरण करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग कर सकते हैं। यह विश्लेषण प्रकट कर सकता है कि वे कैसे अक्षमताओं को दूर कर सकते हैं या त्रुटियों को कम कर सकते हैं, चल रहे सुधारों में सहायता कर सकते हैं।

मशीन लर्निंग एल्गोरिदम दृश्यता में सुधार के लिए प्रत्येक पैकेज को अद्वितीय आरएफआईडी टैग या अन्य ट्रैकिंग तकनीकों को भी असाइन कर सकते हैं। यह देखते हुए कि कुछ क्षेत्रों में सिर्फ एक 65% इन्वेंट्री सटीकता दर, ये ट्रैकिंग सिस्टम पूरी आपूर्ति श्रृंखला में दक्षता और विश्वसनीयता में काफी सुधार कर सकते हैं।

पैकेजिंग उद्योग में मशीन लर्निंग को अपनाने का समय आ गया है

पैकेजिंग उद्योग प्रौद्योगिकी कुछ ही वर्षों में एक लंबा सफर तय कर चुकी है। आपूर्ति शृंखला जो इस नवाचार का अधिकतम लाभ उठाना चाहती हैं, उन्हें अपनी प्रक्रियाओं में मशीन लर्निंग को लागू करना शुरू कर देना चाहिए।

इस्तेमाल करने के ये पांच तरीके यंत्र अधिगम इसके कुछ सबसे आशाजनक उपयोग के मामले हैं, लेकिन जैसे-जैसे तकनीक में सुधार होगा नए अनुप्रयोग और लाभ सामने आएंगे। यदि उद्योग उस क्षमता का लाभ उठाता है तो एआई इस क्षेत्र को पूरी तरह से नया रूप दे सकता है।

लेखक जैव:

एमिली न्यूटन

एमिली न्यूटन क्रांति पत्रिका के प्रधान संपादक हैं। वेयरहाउसिंग, लॉजिस्टिक्स और डिस्ट्रीब्यूशन के बारे में कहानियों को कवर करने के लिए उनके पास पांच साल से अधिक का समय है।

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• स्रोत: 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