5 manieren om machine learning te gebruiken in de verpakkingsindustrie

Toeleveringsketens omarmen digitale transformatie en de technologie van de verpakkingsindustrie moet evolueren om deze trend bij te houden en te ondersteunen. Een van de meest veelzijdige en meest voordelige van deze technologieën om in te investeren, is machine learning. De opkomst van machine learning in de verpakkingsindustrie zou de sector voor altijd ten goede kunnen veranderen.

Machine learning, een subset van kunstmatige intelligentie (AI), traint algoritmen om te denken als mensen, en verbetert geleidelijk in de loop van de tijd. Deze patroonherkennende, continu zelfoptimaliserende AI-modellen beginnen in veel toepassingen in de verpakkingsindustrie te worden gebruikt. Hier zijn vijf van de meest veelbelovende van deze use-cases.

Materiaalgebruik verminderen

Een van de beste toepassingen van AI voor de verpakkingsindustrie is materiaalreductie. Machine learning-algoritmen kunnen mogelijke alternatieven simuleren en manieren vinden om items met minder materiaal te verpakken. Het berekenen en vergelijken van al deze mogelijkheden zou traag zijn met handmatige middelen, maar AI kan het in slechts enkele minuten doen.

Amazon ontwikkelde hiervoor in 2018 een tool voor het verminderen van verpakkingsmateriaal, PackOpt genaamd. Sinds zijn debuut heeft PackOpt het bedrijf ongeveer 60,000 ton karton jaarlijks.

Die enorme daling in materiaalgebruik komt van slechts 7% -10% verkleining. Deze praktijkcase laat zien hoe zelfs relatief bescheiden verbeteringen door machine learning in de loop van de tijd tot aanzienlijke besparingen kunnen leiden. Bedrijven die deze tools gebruiken om hun materiaalverbruik te verminderen, zullen hun operationele marges zien groeien en hun duurzaamheid verbeteren.

Verbetering van de duurzaamheid van verpakkingen

Het verminderen van de hoeveelheid materiaal in elke verpakking is slechts één manier waarop machinaal leren in de verpakkingsindustrie de duurzaamheid kan verbeteren. Vergelijkbare modellen kunnen de kosten, sterke en zwakke punten van andere materialen analyseren om milieuvriendelijkere alternatieven voor plastic te vinden.

Duurzaamheid is complex, dus om te bepalen welke materialen het meest milieuvriendelijk zijn, moet een afweging worden gemaakt tussen vele uiteenlopende factoren. Met behulp van machine learning kunnen bedrijven deze ingewikkelde berekeningen sneller en nauwkeuriger uitvoeren. Het vinden van gemakkelijker recyclebare of koolstofarmere alternatieven wordt minder verstorend en efficiënter.

De verpakkingsindustrie zal steeds meer onder druk komen te staan ​​om duurzaam te ondernemen naarmate klimaatkwesties steeds prominenter worden. Bijgevolg kunnen deze machine-learning algoritmen cruciaal worden voor het voortdurende succes van een bedrijf. Door ze te implementeren, beschermen we de planeet en de reputatie van het bedrijf.

Ideale pakketten afstemmen op producten

Deze technologie van de verpakkingsindustrie kan bedrijven ook helpen bij het vinden van de ideale containers voor elk product. Beschadigde producten hebben een aanzienlijke financiële impact door verloren zaken en dure retourzendingen, maar de veiligste verpakking voor het ene artikel hoeft dat niet te zijn voor het andere. Machine learning kan helpen om snel de optimale oplossing voor verschillende zaken te vinden.

Een AI-algoritme kan dozen met dikkere hoeken voorstellen voor producten zoals tv's die meer nodig hebben Rand bescherming. Het zou glazen voorwerpen kunnen koppelen aan containers met interne vergrendelingsmechanismen die trillingen minimaliseren. Bedrijven kunnen deze algoritmen ook gebruiken om productbescherming in evenwicht te brengen met minimaal materiaalgebruik om duurzaamheid en veiligheid in evenwicht te brengen.

Machine learning zou nieuwe verpakkingen kunnen ontwerpen om aan specifieke behoeften te voldoen terwijl bedrijven nieuwe, uniek gevormde producten ontwikkelen. Deze op maat gemaakte verpakking kan bedrijven helpen opvallen en het vertrouwen van de consument wekken dat het bedrijf zijn producten veilig verzendt.

Kwaliteitsinspectie optimaliseren

Een andere belangrijke use-case van machine learning in de verpakkingsindustrie is geautomatiseerde kwaliteitscontrole. Het mechaniseren van de meest tijdrovende of foutgevoelige processen is er één van sleutels tot effectieve automatisering, en voor veel verpakkingsfabrieken voldoet de productinspectie aan die beschrijving.

AI kan deze workflows optimaliseren door middel van machine vision. Deze systemen kunnen pakketten sneller op defecten scannen dan het menselijk oog zou kunnen verwerken. In tegenstelling tot mensen leveren ze ook in elk geval hetzelfde niveau van nauwkeurigheid, waardoor fouten als gevolg van afleiding, vermoeidheid of verveling worden geëlimineerd.

Door de kwaliteitscontrole te automatiseren, stelt machine learning verpakkingsbedrijven in staat doorlooptijden te verkorten en te voorkomen dat defecte producten worden verzonden. Bijgevolg kunnen ze winstgevender worden en de klanttevredenheid verbeteren.

Efficiëntie van de toeleveringsketen stimuleren

Verpakkingsbedrijven kunnen machine learning ook gebruiken om bredere verbeteringen in de toeleveringsketen aan te sturen. AI kan het labelen van datums automatiseren om ervoor te zorgen dat elk pakket een nauwkeurig label heeft, waardoor bedrijfskostende fouten door menselijke fouten worden voorkomen en naleving van de regelgeving wordt gestroomlijnd. Deze automatisering is nog maar het begin van AI's supply chain-verbeteringen.

Magazijnen en fabrieken kunnen machine learning gebruiken om workflowveranderingen in digitale replica's van hun faciliteiten te simuleren. Deze analyse kan onthullen hoe ze inefficiënties kunnen verwijderen of fouten kunnen minimaliseren, wat helpt bij voortdurende verbeteringen.

Machine learning-algoritmen kunnen ook unieke RFID-tags of andere volgtechnologieën aan elk pakket toewijzen om de zichtbaarheid te verbeteren. Aangezien sommige sectoren slechts een 65% voorraadnauwkeurigheidkunnen deze volgsystemen de efficiëntie en betrouwbaarheid in de hele toeleveringsketen aanzienlijk verbeteren.

Het is tijd om machine learning te omarmen in de verpakkingsindustrie

De technologie van de verpakkingsindustrie heeft in slechts een paar jaar tijd een lange weg afgelegd. Toeleveringsketens die het meeste uit deze innovatie willen halen, moeten beginnen met het implementeren van machine learning in hun processen.

Deze vijf manieren om te gebruiken machine learning zijn enkele van de meest veelbelovende use-cases, maar nieuwe toepassingen en voordelen zullen ontstaan ​​naarmate de technologie verbetert. AI zou de sector volledig kunnen hervormen als de industrie van dat potentieel profiteert.

Auteur Bio:

Emily Newton

Emily Newton is de hoofdredacteur van Revolutionized Magazine. Ze schrijft al meer dan vijf jaar over warehousing, logistiek en distributie.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• Bron: 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