5 Cara Menggunakan Pembelajaran Mesin di Industri Pengemasan

Rantai pasokan merangkul transformasi digital, dan teknologi industri pengemasan harus berkembang untuk mengikuti dan mendukung tren ini. Salah satu teknologi yang paling serbaguna dan sangat bermanfaat untuk diinvestasikan adalah pembelajaran mesin. Munculnya pembelajaran mesin di industri pengemasan selamanya dapat mengubah sektor ini menjadi lebih baik.

Pembelajaran mesin, bagian dari kecerdasan buatan (AI), melatih algoritme untuk berpikir seperti manusia, secara bertahap meningkat seiring waktu. Model AI yang mengenali pola dan terus mengoptimalkan diri ini mulai terlihat digunakan di banyak aplikasi di seluruh industri pengemasan. Berikut adalah lima kasus penggunaan yang paling menjanjikan.

Mengurangi Penggunaan Material

Salah satu aplikasi AI terbaik untuk industri pengemasan adalah pengurangan material. Algoritme pembelajaran mesin dapat mensimulasikan kemungkinan alternatif dan menemukan cara untuk mengemas item dengan lebih sedikit bahan. Menghitung dan membandingkan semua kemungkinan ini akan menjadi lambat dengan cara manual, tetapi AI dapat melakukannya hanya dalam hitungan menit.

Amazon mengembangkan alat pengurangan bahan pengemasan yang disebut PackOpt untuk melakukannya pada tahun 2018. Sejak debutnya, PackOpt telah menyelamatkan perusahaan secara kasar 60,000 ton karton setiap tahun.

Penurunan besar dalam penggunaan material hanya berasal dari pengurangan ukuran sebesar 7%-10%. Kasus penggunaan dunia nyata ini menyoroti bagaimana peningkatan yang relatif sederhana dari pembelajaran mesin dapat menghasilkan penghematan yang cukup besar dari waktu ke waktu. Perusahaan yang menggunakan alat ini untuk mengurangi konsumsi material mereka akan melihat margin operasi mereka tumbuh dan keberlanjutan meningkat.

Meningkatkan Keberlanjutan Pengemasan

Mengurangi jumlah bahan dalam setiap paket hanyalah salah satu cara pembelajaran mesin dalam industri pengemasan dapat meningkatkan keberlanjutannya. Model serupa dapat menganalisis biaya, kekuatan, dan kelemahan bahan lain untuk menemukan alternatif yang lebih ramah lingkungan daripada plastik.

Keberlanjutan itu kompleks, jadi menentukan bahan mana yang paling ramah lingkungan memerlukan penyeimbangan banyak faktor yang berbeda. Menggunakan pembelajaran mesin memungkinkan perusahaan mengatasi perhitungan rumit ini dengan lebih cepat dan lebih akurat. Menemukan alternatif yang lebih mudah didaur ulang atau rendah karbon menjadi tidak terlalu mengganggu dan lebih efisien.

Industri pengemasan akan menghadapi tekanan yang meningkat untuk mengadopsi praktik bisnis yang berkelanjutan karena isu iklim menjadi semakin menonjol. Akibatnya, algoritme pembelajaran mesin ini dapat menjadi penting untuk kesuksesan perusahaan yang berkelanjutan. Menerapkannya akan melindungi planet dan reputasi bisnis.

Mencocokkan Paket Ideal dengan Produk

Teknologi industri pengemasan ini juga dapat membantu perusahaan menemukan wadah yang ideal untuk setiap produk. Produk yang rusak memiliki dampak keuangan yang signifikan dari kehilangan bisnis dan pengembalian yang mahal, namun kemasan teraman untuk satu barang mungkin tidak untuk barang lainnya. Pembelajaran mesin dapat membantu dengan cepat mengidentifikasi solusi optimal untuk berbagai hal.

Algoritme AI mungkin menyarankan kotak dengan sudut lebih tebal untuk produk seperti TV yang membutuhkan lebih banyak perlindungan tepi. Itu bisa memasangkan barang kaca dengan wadah dengan mekanisme penguncian internal yang meminimalkan getaran. Perusahaan juga dapat menggunakan algoritme ini untuk menyeimbangkan perlindungan produk dengan penggunaan material minimal untuk menyeimbangkan keberlanjutan dan keamanan.

Pembelajaran mesin dapat merancang kemasan baru untuk memenuhi kebutuhan khusus saat perusahaan mengembangkan produk baru dengan bentuk yang unik. Kemasan yang dipesan lebih dahulu ini dapat membantu bisnis menonjol dan menciptakan kepercayaan pada konsumen bahwa perusahaan peduli dengan pengiriman produknya dengan aman.

Mengoptimalkan Pemeriksaan Kualitas

Kasus penggunaan penting lainnya dari pembelajaran mesin dalam industri pengemasan adalah kontrol kualitas otomatis. Mekanisasi proses yang paling memakan waktu atau rawan kesalahan adalah salah satunya kunci otomatisasi yang efektif, dan untuk banyak pabrik pengemasan, inspeksi produk memenuhi deskripsi tersebut.

AI dapat mengoptimalkan alur kerja ini melalui visi mesin. Sistem ini dapat memindai paket untuk cacat lebih cepat daripada yang dapat diproses oleh mata manusia. Tidak seperti manusia, mereka juga memberikan tingkat akurasi yang sama di setiap contoh, menghilangkan kesalahan dari gangguan, kelelahan, atau kebosanan.

Dengan mengotomatiskan kontrol kualitas, pembelajaran mesin memungkinkan perusahaan pengemasan mempersingkat waktu tunggu dan menghindari pengiriman produk cacat. Akibatnya, mereka dapat menjadi lebih menguntungkan dan meningkatkan kepuasan klien.

Mendorong Efisiensi Rantai Pasokan

Perusahaan pengemasan juga dapat menggunakan pembelajaran mesin untuk mendorong peningkatan rantai pasokan yang lebih luas. AI dapat mengotomatiskan pelabelan tanggal untuk memastikan setiap paket memiliki label yang akurat, mencegah kesalahan biaya bisnis dari kesalahan manusia dan merampingkan kepatuhan terhadap peraturan. Otomatisasi ini hanyalah awal dari peningkatan rantai pasokan AI.

Gudang dan pabrik dapat menggunakan pembelajaran mesin untuk mensimulasikan perubahan alur kerja dalam replika digital fasilitas mereka. Analisis ini dapat mengungkapkan bagaimana mereka dapat menghilangkan inefisiensi atau meminimalkan kesalahan, membantu perbaikan yang sedang berlangsung.

Algoritme pembelajaran mesin juga dapat menetapkan setiap paket tag RFID unik atau teknologi pelacakan lainnya untuk meningkatkan visibilitas. Mengingat beberapa sektor hanya memiliki a Tingkat akurasi inventaris 65%., sistem pelacakan ini dapat secara substansial meningkatkan efisiensi dan keandalan di seluruh rantai pasokan.

Saatnya Merangkul Pembelajaran Mesin di Industri Pengemasan

Teknologi industri pengemasan telah berkembang pesat hanya dalam beberapa tahun. Rantai pasokan yang ingin memanfaatkan inovasi ini harus mulai menerapkan pembelajaran mesin di seluruh prosesnya.

Lima cara ini untuk digunakan Mesin belajar adalah beberapa kasus penggunaannya yang paling menjanjikan, tetapi aplikasi dan manfaat baru akan muncul seiring peningkatan teknologi. AI dapat membentuk kembali sektor sepenuhnya jika industri memanfaatkan potensi tersebut.

Penulis bio:

Emily Newton

Emily Newton adalah Pemimpin Redaksi Majalah Revolusioner. Dia memiliki lebih dari lima tahun meliput cerita tentang pergudangan, logistik dan distribusi.

• Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
• Platoblockchain. Intelijen Metaverse Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
• Sumber: 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