포장 산업에서 기계 학습을 사용하는 5가지 방법

공급망은 디지털 혁신을 수용하고 있으며 패키징 산업 기술은 이러한 추세를 유지하고 지원하기 위해 진화해야 합니다. 투자할 수 있는 이러한 기술 중 가장 다재다능하고 널리 유익한 것 중 하나는 기계 학습입니다. 패키징 산업에서 기계 학습의 부상은 이 분야를 더 나은 방향으로 영원히 변화시킬 수 있습니다.

인공 지능(AI)의 하위 집합인 기계 학습은 알고리즘이 인간처럼 생각하도록 훈련하여 시간이 지남에 따라 점진적으로 개선됩니다. 이러한 패턴 인식, 지속적 자체 최적화 AI 모델은 패키징 산업 전반의 많은 응용 분야에서 사용되기 시작했습니다. 다음은 이러한 사용 사례 중 가장 유망한 다섯 가지입니다.

재료 사용 줄이기

포장 산업에서 AI를 가장 잘 활용하는 것 중 하나는 재료 절감입니다. 기계 학습 알고리즘은 가능한 대안을 시뮬레이션하고 더 적은 재료로 항목을 포장하는 방법을 찾을 수 있습니다. 이러한 모든 가능성을 계산하고 비교하는 것은 수동 수단으로는 느릴 수 있지만 AI는 단 몇 분 만에 이를 수행할 수 있습니다.

Amazon은 2018년에 이를 수행하기 위해 PackOpt라는 포장재 감소 도구를 개발했습니다. PackOpt는 데뷔 이후 회사를 대략적으로 구했습니다. 60,000톤의 판지 매년.

재료 사용량의 엄청난 감소는 단지 7%-10%의 크기 감소에서 비롯됩니다. 이 실제 사용 사례는 머신 러닝의 상대적으로 미약한 개선이 시간이 지남에 따라 상당한 비용 절감으로 이어질 수 있음을 보여줍니다. 재료 소비를 줄이기 위해 이러한 도구를 사용하는 회사는 운영 마진이 증가하고 지속 가능성이 향상되는 것을 확인할 수 있습니다.

패키징 지속 가능성 개선

각 패키지의 재료 양을 줄이는 것은 포장 산업에서 기계 학습이 지속 가능성을 개선할 수 있는 한 가지 방법일 뿐입니다. 유사한 모델은 다른 재료의 비용, 강점 및 약점을 분석하여 플라스틱에 대한 보다 친환경적인 대안을 찾을 수 있습니다.

지속 가능성은 복잡하기 때문에 어떤 재료가 가장 환경 친화적인지 결정하려면 많은 이질적인 요소의 균형을 맞춰야 합니다. 기계 학습을 사용하면 회사에서 이러한 복잡한 계산을 더 빠르고 정확하게 처리할 수 있습니다. 더 쉽게 재활용할 수 있거나 저탄소 대안을 찾는 것은 덜 파괴적이고 더 효율적입니다.

패키징 산업은 기후 문제가 점점 더 두드러짐에 따라 지속 가능한 비즈니스 관행을 채택해야 하는 압력에 직면하게 될 것입니다. 결과적으로 이러한 기계 학습 알고리즘은 회사의 지속적인 성공에 중요한 역할을 할 수 있습니다. 이를 구현하면 지구와 기업의 명성을 보호할 수 있습니다.

제품에 이상적인 패키지 매칭

이 포장 산업 기술은 또한 회사가 각 제품에 이상적인 용기를 찾는 데 도움이 될 수 있습니다. 손상된 제품은 비즈니스 손실과 비용이 많이 드는 반품으로 인해 상당한 재정적 영향을 미치지만 한 품목에 가장 안전한 포장은 다른 품목에 적합하지 않을 수 있습니다. 기계 학습은 다양한 사물에 대한 최적의 솔루션을 빠르게 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

AI 알고리즘은 더 필요한 TV와 같은 제품에 대해 모서리가 두꺼운 상자를 제안할 수 있습니다. 가장자리 보호. 진동을 최소화하는 내부 잠금 메커니즘이 있는 용기와 유리 제품을 결합할 수 있습니다. 회사는 또한 이러한 알고리즘을 사용하여 최소한의 재료 사용과 제품 보호의 균형을 유지하여 지속 가능성과 안전성의 균형을 맞출 수 있습니다.

기계 학습은 회사가 새롭고 독특한 모양의 제품을 개발할 때 특정 요구 사항을 충족하는 새로운 포장을 디자인할 수 있습니다. 이 맞춤형 포장은 기업이 눈에 띄고 회사가 제품을 안전하게 배송하는 데 관심이 있다는 소비자의 신뢰를 만드는 데 도움이 될 수 있습니다.

품질 검사 최적화

포장 산업에서 기계 학습의 또 다른 중요한 사용 사례는 자동화된 품질 관리입니다. 가장 시간이 많이 걸리거나 오류가 발생하기 쉬운 프로세스를 기계화하는 것은 효과적인 자동화의 핵심, 많은 포장 공장의 경우 제품 검사가 해당 설명을 충족합니다.

AI는 머신 비전을 통해 이러한 워크플로우를 최적화할 수 있습니다. 이러한 시스템은 사람의 눈으로 처리할 수 있는 것보다 더 빠르게 결함이 있는지 패키지를 스캔할 수 있습니다. 인간과 달리 모든 경우에 동일한 수준의 정확도를 제공하여 주의 산만, 피로 또는 지루함으로 인한 오류를 제거합니다.

기계 학습을 통해 품질 관리를 자동화함으로써 패키징 회사는 리드 타임을 단축하고 결함이 있는 제품의 발송을 방지할 수 있습니다. 결과적으로 수익성을 높이고 고객 만족도를 높일 수 있습니다.

공급망 효율성 추진

포장 회사는 기계 학습을 사용하여 더 광범위한 공급망 개선을 추진할 수도 있습니다. AI는 날짜 라벨 지정을 자동화하여 각 패키지에 정확한 라벨이 지정되도록 하여 사람의 실수로 인한 비즈니스 비용 실수를 방지하고 규제 준수를 간소화할 수 있습니다. 이 자동화는 AI 공급망 개선의 시작일 뿐입니다.

창고와 공장은 기계 학습을 사용하여 시설의 디지털 복제본에서 워크플로 변경 사항을 시뮬레이션할 수 있습니다. 이 분석은 비효율성을 제거하거나 오류를 최소화하여 지속적인 개선을 돕는 방법을 밝힐 수 있습니다.

기계 학습 알고리즘은 또한 각 패키지에 고유한 RFID 태그 또는 기타 추적 기술을 할당하여 가시성을 향상시킬 수 있습니다. 일부 업종이 있다는 점을 감안하면 재고 정확도 65%, 이러한 추적 시스템은 공급망 전체에서 효율성과 안정성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

패키징 산업에서 기계 학습을 수용할 때입니다.

포장 산업 기술은 불과 몇 년 만에 먼 길을 왔습니다. 이 혁신을 최대한 활용하려는 공급망은 프로세스 전반에 기계 학습을 구현하기 시작해야 합니다.

이 XNUMX가지 사용법 기계 학습 가장 유망한 사용 사례 중 일부이지만 기술이 향상됨에 따라 새로운 응용 프로그램과 이점이 나타날 것입니다. AI는 산업이 그 잠재력을 활용한다면 이 부문을 완전히 재구성할 수 있습니다.

바이오 저자 :

에밀리 뉴턴

에밀리 뉴턴 Revolutionized Magazine의 편집장입니다. 그녀는 창고, 물류 및 유통에 관한 이야기를 XNUMX년 이상 다루었습니다.

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• 출처: 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