5 sposobów wykorzystania uczenia maszynowego w przemyśle opakowaniowym

Opublikowane ponownie przez Plato

Obserwuje: 0

Łańcuchy dostaw obejmują transformację cyfrową, a technologia przemysłu opakowaniowego musi ewoluować, aby nadążyć i wspierać ten trend. Jedną z najbardziej wszechstronnych i szeroko korzystnych technologii, w które warto inwestować, jest uczenie maszynowe. Rozwój uczenia maszynowego w branży opakowaniowej może na zawsze zmienić sektor na lepsze.

Uczenie maszynowe, podzbiór sztucznej inteligencji (AI), trenuje algorytmy, aby myślały jak ludzie, stopniowo poprawiając się w czasie. Te rozpoznające wzorce, stale samooptymalizujące się modele sztucznej inteligencji zaczynają być wykorzystywane w wielu zastosowaniach w całej branży opakowań. Oto pięć najbardziej obiecujących przypadków użycia.

Zmniejszenie zużycia materiałów

Jednym z najlepszych zastosowań sztucznej inteligencji w przemyśle opakowaniowym jest redukcja materiałów. Algorytmy uczenia maszynowego mogą symulować możliwe alternatywy i znajdować sposoby pakowania przedmiotów przy użyciu mniejszej ilości materiału. Ręczne obliczanie i porównywanie wszystkich tych możliwości byłoby powolne, ale sztuczna inteligencja może to zrobić w zaledwie kilka minut.

Amazon opracował narzędzie do redukcji materiałów opakowaniowych o nazwie PackOpt, aby zrobić to właśnie w 2018 roku. Od swojego debiutu PackOpt zaoszczędził firmie mniej więcej 60,000 XNUMX ton tektury rocznie.

Ten ogromny spadek zużycia materiałów wynika z zaledwie 7%-10% zmniejszenia rozmiaru. Ten rzeczywisty przypadek użycia pokazuje, jak nawet stosunkowo skromne udoskonalenia uczenia maszynowego mogą z czasem prowadzić do znacznych oszczędności. Firmy korzystające z tych narzędzi w celu zmniejszenia zużycia materiałów odnotują wzrost marży operacyjnej i poprawę zrównoważonego rozwoju.

Poprawa zrównoważonego rozwoju opakowań

Zmniejszenie ilości materiału w każdym opakowaniu to tylko jeden ze sposobów, w jaki uczenie maszynowe w przemyśle opakowaniowym może poprawić jego zrównoważony rozwój. Podobne modele mogą analizować koszty, mocne i słabe strony innych materiałów, aby znaleźć bardziej przyjazne dla środowiska alternatywy dla plastiku.

Zrównoważony rozwój jest złożony, więc określenie, które materiały są najbardziej przyjazne dla środowiska, wymaga zrównoważenia wielu różnych czynników. Korzystanie z uczenia maszynowego pozwala firmom szybciej i dokładniej wykonywać te skomplikowane obliczenia. Znalezienie łatwiejszych do recyklingu lub niskoemisyjnych alternatyw staje się mniej destrukcyjne i bardziej wydajne.

Branża opakowaniowa będzie musiała stawić czoła rosnącej presji, aby przyjąć zrównoważone praktyki biznesowe, ponieważ kwestie klimatyczne stają się coraz bardziej widoczne. W rezultacie te algorytmy uczenia maszynowego mogą stać się krytyczne dla ciągłego sukcesu firmy. Ich wdrożenie ochroni planetę i reputację firmy.

Dopasowanie idealnych opakowań do produktów

Ta technologia przemysłu opakowaniowego może również pomóc firmom w znalezieniu idealnych pojemników dla każdego produktu. Uszkodzone produkty mają znaczący wpływ finansowy z powodu utraty transakcji i kosztownych zwrotów, ale najbezpieczniejsze opakowanie dla jednego produktu może nie być dla innego. Uczenie maszynowe może pomóc szybko zidentyfikować optymalne rozwiązanie dla różnych rzeczy.

Algorytm sztucznej inteligencji może sugerować pudełka z grubszymi narożnikami dla produktów takich jak telewizory, które potrzebują więcej zabezpieczenie krawędzi. Mógłby łączyć szklane przedmioty z pojemnikami z wewnętrznymi mechanizmami blokującymi, które minimalizują wibracje. Firmy mogą również korzystać z tych algorytmów, aby zrównoważyć ochronę produktu przy minimalnym zużyciu materiałów, aby zrównoważyć zrównoważony rozwój i bezpieczeństwo.

Uczenie maszynowe może projektować nowatorskie opakowania spełniające określone potrzeby, ponieważ firmy opracowują nowe produkty o unikalnych kształtach. To niestandardowe opakowanie może pomóc firmom wyróżnić się i wzbudzić zaufanie konsumentów, że firma dba o bezpieczną wysyłkę swoich produktów.

Optymalizacja kontroli jakości

Innym ważnym przypadkiem zastosowania uczenia maszynowego w przemyśle opakowaniowym jest zautomatyzowana kontrola jakości. Mechanizacja najbardziej czasochłonnych lub podatnych na błędy procesów jest jednym z nich klucze do skutecznej automatyzacji, aw przypadku wielu zakładów pakujących kontrola produktów odpowiada temu opisowi.

Sztuczna inteligencja może zoptymalizować te przepływy pracy za pomocą wizji maszynowej. Systemy te mogą skanować paczki w poszukiwaniu defektów szybciej, niż jest w stanie przetworzyć ludzkie oko. W przeciwieństwie do ludzi, zapewniają ten sam poziom dokładności w każdym przypadku, eliminując błędy wynikające z rozproszenia uwagi, zmęczenia lub nudy.

Dzięki automatyzacji kontroli jakości uczenie maszynowe pozwala firmom pakującym skrócić czas realizacji zamówień i uniknąć wysyłania wadliwych produktów. W konsekwencji mogą stać się bardziej rentowne i poprawić satysfakcję klientów.

Zwiększanie wydajności łańcucha dostaw

Firmy opakowaniowe mogą również wykorzystywać uczenie maszynowe do usprawniania łańcucha dostaw w szerszym zakresie. Sztuczna inteligencja może zautomatyzować oznaczanie daty, aby zapewnić, że każde opakowanie ma dokładną etykietę, zapobiegając kosztownym biznesowo błędom spowodowanym błędami ludzkimi i usprawniając zgodność z przepisami. Ta automatyzacja to dopiero początek usprawnień łańcucha dostaw AI.

Magazyny i fabryki mogą wykorzystywać uczenie maszynowe do symulacji zmian przepływu pracy w cyfrowych replikach swoich obiektów. Ta analiza może ujawnić, w jaki sposób mogą usunąć nieefektywność lub zminimalizować błędy, pomagając w ciągłych ulepszeniach.

Algorytmy uczenia maszynowego mogą również przypisywać każdemu opakowaniu unikalne znaczniki RFID lub inne technologie śledzenia w celu poprawy widoczności. Biorąc pod uwagę, że niektóre sektory mają tylko ok 65% wskaźnik dokładności inwentaryzacji, te systemy śledzenia mogą znacznie poprawić wydajność i niezawodność w całym łańcuchu dostaw.

Nadszedł czas, aby objąć uczenie maszynowe w branży opakowaniowej

Technologia przemysłu opakowaniowego przeszła długą drogę w ciągu zaledwie kilku lat. Łańcuchy dostaw, które chcą w pełni wykorzystać tę innowację, muszą zacząć wdrażać uczenie maszynowe w swoich procesach.

Te pięć sposobów użycia uczenie maszynowe to jedne z najbardziej obiecujących przypadków użycia, ale wraz z rozwojem technologii pojawią się nowe zastosowania i korzyści. Sztuczna inteligencja może całkowicie zmienić kształt sektora, jeśli branża wykorzysta ten potencjał.