5 måter å bruke maskinlæring i emballasjeindustrien

Forsyningskjeder omfavner digital transformasjon, og emballasjeindustriens teknologi må utvikles for å følge med og støtte denne trenden. En av de mest allsidige og allment fordelaktige av disse teknologiene å investere i er maskinlæring. Fremveksten av maskinlæring i emballasjeindustrien kan for alltid endre sektoren til det bedre.

Maskinlæring, en undergruppe av kunstig intelligens (AI), trener algoritmer til å tenke som mennesker, og forbedres gradvis over tid. Disse mønstergjenkjennende, kontinuerlig selvoptimaliserende AI-modellene begynner å bli brukt i mange applikasjoner på tvers av emballasjeindustrien. Her er fem av de mest lovende av disse brukssakene.

Redusere materialbruk

En av de beste anvendelsene av AI for emballasjeindustrien er materialreduksjon. Maskinlæringsalgoritmer kan simulere mulige alternativer og finne måter å pakke varer med mindre materiale. Å beregne og sammenligne alle disse mulighetene ville være sakte med manuelle midler, men AI kan gjøre det på få minutter.

Amazon utviklet et verktøy for reduksjon av emballasjemateriale kalt PackOpt for å gjøre nettopp det i 2018. Siden debuten har PackOpt reddet selskapet omtrentlig 60,000 tonn papp årlig.

Det massive fallet i materialbruk kommer fra bare 7–10 % størrelsesreduksjon. Denne virkelige brukssaken fremhever hvordan selv relativt beskjedne forbedringer fra maskinlæring kan føre til betydelige besparelser over tid. Bedrifter som bruker disse verktøyene for å redusere materialforbruket vil se driftsmarginene deres vokse og bærekraften forbedres.

Forbedring av emballasjebærekraft

Å redusere mengden materiale i hver pakke er bare én måte maskinlæring i emballasjeindustrien kan forbedre bærekraften. Lignende modeller kan analysere andre materialers kostnader, styrker og svakheter for å finne mer miljøvennlige alternativer til plast.

Bærekraft er komplekst, så det å avgjøre hvilke materialer som er mest miljøvennlige krever balansering av mange ulike faktorer. Ved å bruke maskinlæring lar bedrifter takle disse kompliserte beregningene raskere og mer nøyaktig. Å finne lettere resirkulerbare alternativer med lavere karbon blir mindre forstyrrende og mer effektivt.

Emballasjeindustrien vil møte økende press for å ta i bruk bærekraftig forretningspraksis ettersom klimaspørsmål blir stadig mer fremtredende. Følgelig kan disse maskinlæringsalgoritmene bli avgjørende for en bedrifts pågående suksess. Implementering av dem vil beskytte planeten og virksomhetens omdømme.

Matcher ideelle pakker til produkter

Denne emballasjeindustriteknologien kan også hjelpe bedrifter med å finne de ideelle beholderne for hvert produkt. Skadede produkter har en betydelig økonomisk innvirkning fra tapt forretning og kostbare returer, men den sikreste emballasjen for en vare er kanskje ikke for en annen. Maskinlæring kan hjelpe raskt å identifisere den optimale løsningen for forskjellige ting.

En AI-algoritme kan foreslå bokser med tykkere hjørner for produkter som TV-er som trenger mer kantbeskyttelse. Den kan pare glassgjenstander med beholdere med interne låsemekanismer som minimerer vibrasjoner. Bedrifter kan også bruke disse algoritmene for å balansere produktbeskyttelse med minimal materialbruk for å balansere bærekraft og sikkerhet.

Maskinlæring kan designe ny emballasje for å møte spesifikke behov ettersom bedrifter utvikler nye, unikt formede produkter. Denne skreddersydde emballasjen kan hjelpe bedrifter med å skille seg ut og skape tillit hos forbrukerne om at selskapet bryr seg om å sende produktene sine trygt.

Optimalisering av kvalitetsinspeksjon

Et annet viktig bruksområde for maskinlæring i emballasjeindustrien er automatisert kvalitetskontroll. Mekanisering av de mest tidkrevende eller feilutsatte prosessene er en av de nøklene til effektiv automatisering, og for mange emballasjeanlegg oppfyller produktinspeksjon den beskrivelsen.

AI kan optimalisere disse arbeidsflytene gjennom maskinsyn. Disse systemene kan skanne pakker for defekter raskere enn et menneskelig øye kan behandle. I motsetning til mennesker, leverer de også samme nivå av nøyaktighet i alle tilfeller, og eliminerer feil fra distraksjon, tretthet eller kjedsomhet.

Ved å automatisere kvalitetskontroll lar maskinlæring emballasjebedrifter forkorte ledetider og unngå å sende ut defekte produkter. Følgelig kan de bli mer lønnsomme og forbedre kundetilfredsheten.

Driving Supply Chain Effektivitet

Emballasjeselskaper kan også bruke maskinlæring for å drive bredere forbedringer i forsyningskjeden. AI kan automatisere datomerking for å sikre at hver pakke har en nøyaktig etikett, forhindrer forretningskostnadsfeil fra menneskelige feil og effektiviserer overholdelse av regelverk. Denne automatiseringen er bare starten på AIs forsyningskjedeforbedringer.

Lager og fabrikker kan bruke maskinlæring for å simulere arbeidsflytendringer i digitale kopier av anleggene deres. Denne analysen kan avsløre hvordan de kan fjerne ineffektivitet eller minimere feil, og hjelpe til med kontinuerlige forbedringer.

Maskinlæringsalgoritmer kan også tildele hver pakke unike RFID-tagger eller andre sporingsteknologier for å forbedre synligheten. Tatt i betraktning at noen sektorer har bare en 65 % lagernøyaktighet, kan disse sporingssystemene forbedre effektiviteten og påliteligheten betydelig gjennom hele forsyningskjeden.

Det er på tide å omfavne maskinlæring i emballasjeindustrien

Emballasjeindustriens teknologi har kommet langt på bare noen få år. Forsyningskjeder som ønsker å få mest mulig ut av denne innovasjonen, må begynne å implementere maskinlæring på tvers av prosessene sine.

Disse fem måtene å bruke maskinlæring er noen av de mest lovende brukstilfellene, men nye applikasjoner og fordeler vil dukke opp etter hvert som teknologien forbedres. AI kan omforme sektoren fullstendig hvis industrien utnytter dette potensialet.

Forfatter Bio:

Emily Newton

Emily Newton er sjefredaktør for Revolutionized Magazine. Hun har over fem år dekket historier om lager, logistikk og distribusjon.

• SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
• Platoblokkkjede. Web3 Metaverse Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
• kilde: 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