包装業界で機械学習を使用する 5 つの方法

サプライ チェーンはデジタル トランスフォーメーションを取り入れており、このトレンドに対応し、サポートするために、パッケージング業界のテクノロジーを進化させる必要があります。 これらのテクノロジの中で、最も汎用性が高く、広く有益なものの XNUMX つは、機械学習です。 包装業界における機械学習の台頭は、業界を永遠に良い方向に変える可能性があります。

人工知能 (AI) のサブセットである機械学習は、人間のように考えるようにアルゴリズムをトレーニングし、時間の経過とともに徐々に改善します。 これらのパターンを認識し、継続的に自己最適化する AI モデルは、包装業界全体の多くのアプリケーションで使用され始めています。 これらのユースケースの中で最も有望な XNUMX つを次に示します。

材料使用量の削減

包装業界における AI の最適なアプリケーションの XNUMX つは、材料の削減です。 機械学習アルゴリズムは、可能な代替案をシミュレートし、より少ない材料でアイテムをパッケージ化する方法を見つけることができます. これらすべての可能性を計算して比較すると、手作業では時間がかかりますが、AI ならわずか数分で実行できます。

Amazon は 2018 年に PackOpt と呼ばれる梱包材削減ツールを開発し、まさにそれを実現しました。PackOpt の登場以来、同社は大まかに救われてきました。 段ボール60,000万トン 毎年。

この材料使用量の大幅な削減は、わずか 7% ～ 10% のサイズ縮小によるものです。 この実世界のユースケースは、機械学習による比較的小さな改善であっても、時間の経過とともに大幅な節約につながることを強調しています。 これらのツールを使用して材料の消費を削減する企業は、営業利益率が向上し、持続可能性が向上します。

パッケージングの持続可能性の向上

各パッケージの材料の量を減らすことは、包装業界での機械学習がその持続可能性を改善できる XNUMX つの方法にすぎません。 同様のモデルは、他の材料のコスト、長所と短所を分析して、より環境に優しいプラスチックの代替品を見つけることができます。

持続可能性は複雑であるため、どの素材が最も環境に優しいかを判断するには、多くの異なる要因のバランスを取る必要があります。 機械学習を使用すると、企業はこれらの複雑な計算をより迅速かつ正確に処理できます。 より簡単にリサイクルできる、または低炭素の代替品を見つけることで、混乱が少なくなり、より効率的になります。

包装業界は、気候問題がますます顕著になるにつれて、持続可能なビジネス慣行を採用するという圧力の高まりに直面するでしょう。 その結果、これらの機械学習アルゴリズムは、企業の継続的な成功にとって重要になる可能性があります。 それらを実装することで、地球とビジネスの評判が保護されます。

理想のパッケージと商品のマッチング

この包装業界の技術は、企業が各製品に最適な容器を見つけるのにも役立ちます。 破損した製品は、ビジネスの損失と費用のかかる返品によって財務面に大きな影響を及ぼしますが、あるアイテムにとって最も安全なパッケージが別のアイテムにあるとは限りません。 機械学習は、さまざまなことに最適なソリューションをすばやく特定するのに役立ちます。

AI アルゴリズムは、テレビなど、より多くのものが必要な製品のために、角の厚い箱を提案する場合があります エッジ保護。 振動を最小限に抑える内部ロック機構を備えた容器とガラス製品を組み合わせることができます。 企業はこれらのアルゴリズムを使用して、製品保護と最小限の材料使用のバランスを取り、持続可能性と安全性のバランスを取ることもできます。

機械学習は、企業が独自の形状の新しい製品を開発する際に、特定のニーズを満たす斬新なパッケージを設計することができます。 このオーダーメイドのパッケージは、企業が目立ち、製品を安全に出荷することを気にかけているという消費者の信頼を生み出すのに役立ちます.

品質検査の最適化

包装業界における機械学習のもう XNUMX つの重要な使用例は、自動化された品質管理です。 最も時間がかかり、エラーが発生しやすいプロセスの機械化は、最も重要なプロセスの XNUMX つです。 効果的な自動化の鍵、そして多くの包装工場にとって、製品検査はその説明を満たしています。

AI は、マシン ビジョンを通じてこれらのワークフローを最適化できます。 これらのシステムは、人間の目で処理するよりも速くパッケージの欠陥をスキャンできます。 人間とは異なり、すべてのインスタンスで同じレベルの精度を提供し、気晴らし、疲労、退屈によるエラーを排除します。

機械学習によって品質管理を自動化することで、包装会社はリードタイムを短縮し、不良品の発送を回避できます。 その結果、収益性が向上し、顧客満足度が向上します。

サプライチェーンの効率化を推進

包装会社は、機械学習を使用してサプライ チェーンの改善をさらに促進することもできます。 AI は日付のラベル付けを自動化して、各パッケージに正確なラベルが付けられるようにし、人的エラーによるビジネス コストのミスを防ぎ、法規制の順守を合理化します。 この自動化は、AI によるサプライ チェーンの改善の始まりにすぎません。

倉庫や工場は、機械学習を使用して、施設のデジタル レプリカでワークフローの変更をシミュレートできます。 この分析により、非効率性を取り除き、エラーを最小限に抑える方法が明らかになり、継続的な改善に役立ちます。

機械学習アルゴリズムは、各パッケージに一意の RFID タグやその他の追跡テクノロジを割り当てて、可視性を向上させることもできます。 セクターによっては、 在庫精度 65%、これらの追跡システムは、サプライ チェーン全体の効率と信頼性を大幅に向上させる可能性があります。

包装業界で機械学習を採用する時が来ました

包装業界の技術は、わずか数年で大きな進歩を遂げました。 このイノベーションを最大限に活用したいサプライ チェーンは、プロセス全体で機械学習の実装を開始する必要があります。

使い方はこのXNUMXつ 機械学習 は最も有望なユースケースの一部ですが、テクノロジーが向上するにつれて、新しいアプリケーションと利点が出現します。 業界がその可能性を活用すれば、AI はセクターを完全に再形成する可能性があります。

著者プロフィール：

エミリー・ニュートン

エミリー・ニュートン Revolutionized Magazine の編集長です。 彼女は倉庫、ロジスティクス、流通に関する記事を XNUMX 年以上にわたって取り上げてきました。

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• 情報源： 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