5 maneiras de usar o aprendizado de máquina na indústria de embalagens

Republicado por Platão

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As cadeias de suprimentos estão adotando a transformação digital e a tecnologia da indústria de embalagens deve evoluir para acompanhar e apoiar essa tendência. Uma das tecnologias mais versáteis e amplamente benéficas para investir é o aprendizado de máquina. A ascensão do aprendizado de máquina na indústria de embalagens pode mudar para sempre o setor para melhor.

O aprendizado de máquina, um subconjunto da inteligência artificial (IA), treina algoritmos para pensar como humanos, melhorando gradualmente com o tempo. Esses modelos de IA de reconhecimento de padrões e auto-otimização contínua estão começando a ser usados em muitas aplicações na indústria de embalagens. Aqui estão cinco dos mais promissores desses casos de uso.

Redução do uso de materiais

Uma das melhores aplicações da IA para a indústria de embalagens é a redução de material. Algoritmos de aprendizado de máquina podem simular alternativas possíveis e encontrar maneiras de embalar itens com menos material. Calcular e comparar todas essas possibilidades seria lento por meios manuais, mas a IA pode fazer isso em poucos minutos.

A Amazon desenvolveu uma ferramenta de redução de material de embalagem chamada PackOpt para fazer exatamente isso em 2018. Desde sua estreia, o PackOpt economizou para a empresa aproximadamente 60,000 toneladas de papelão anualmente.

Essa queda maciça no uso de material vem de uma redução de tamanho de apenas 7% a 10%. Este caso de uso do mundo real destaca como até melhorias relativamente modestas do aprendizado de máquina podem levar a economias consideráveis ao longo do tempo. As empresas que usam essas ferramentas para reduzir seu consumo de material verão suas margens operacionais crescerem e a sustentabilidade melhorar.

Melhorando a sustentabilidade da embalagem

Reduzir a quantidade de material em cada embalagem é apenas uma maneira de o aprendizado de máquina na indústria de embalagens melhorar sua sustentabilidade. Modelos semelhantes podem analisar custos, pontos fortes e fracos de outros materiais para encontrar alternativas mais ecológicas ao plástico.

A sustentabilidade é complexa, portanto, determinar quais materiais são os mais ecológicos requer o equilíbrio de muitos fatores díspares. O uso do aprendizado de máquina permite que as empresas lide com esses cálculos complicados com mais rapidez e precisão. Encontrar alternativas mais facilmente recicláveis ou com baixo teor de carbono torna-se menos perturbador e mais eficiente.

A indústria de embalagens enfrentará uma pressão crescente para adotar práticas de negócios sustentáveis à medida que as questões climáticas se tornam cada vez mais proeminentes. Consequentemente, esses algoritmos de aprendizado de máquina podem se tornar críticos para o sucesso contínuo de uma empresa. Implementá-los protegerá o planeta e a reputação do negócio.

Combinando embalagens ideais com produtos

Essa tecnologia da indústria de embalagens também pode ajudar as empresas a encontrar as embalagens ideais para cada produto. Os produtos danificados têm um impacto financeiro significativo devido à perda de negócios e devoluções dispendiosas, mas a embalagem mais segura para um item pode não ser para outro. O aprendizado de máquina pode ajudar a identificar rapidamente a solução ideal para diferentes coisas.

Um algoritmo de IA pode sugerir caixas com cantos mais grossos para produtos como TVs que precisam de mais proteção de borda. Ele pode combinar itens de vidro com recipientes com mecanismos de travamento internos que minimizam a vibração. As empresas também podem usar esses algoritmos para equilibrar a proteção do produto com o uso mínimo de material para equilibrar sustentabilidade e segurança.

O aprendizado de máquina pode projetar novas embalagens para atender a necessidades específicas à medida que as empresas desenvolvem produtos novos e com formato exclusivo. Essa embalagem personalizada pode ajudar as empresas a se destacarem e criar confiança nos consumidores de que a empresa se preocupa em enviar seus produtos com segurança.

Otimizando a Inspeção de Qualidade

Outro caso de uso importante do aprendizado de máquina na indústria de embalagens é o controle de qualidade automatizado. Mecanizar os processos mais demorados ou propensos a erros é uma das chaves para automação eficaz, e para muitas fábricas de embalagens, a inspeção do produto atende a essa descrição.

A IA pode otimizar esses fluxos de trabalho por meio da visão de máquina. Esses sistemas podem escanear pacotes em busca de defeitos mais rapidamente do que o olho humano poderia processar. Ao contrário dos humanos, eles também oferecem o mesmo nível de precisão em todas as instâncias, eliminando erros por distração, cansaço ou tédio.

Ao automatizar o controle de qualidade, o aprendizado de máquina permite que as empresas de embalagem reduzam os prazos de entrega e evitem o envio de produtos defeituosos. Consequentemente, eles podem se tornar mais lucrativos e melhorar a satisfação do cliente.

Impulsionando a eficiência da cadeia de suprimentos

As empresas de embalagens também podem usar o aprendizado de máquina para impulsionar melhorias mais amplas na cadeia de suprimentos. A IA pode automatizar a rotulagem de datas para garantir que cada pacote tenha um rótulo preciso, evitando erros humanos que custam caro aos negócios e simplificando a conformidade regulatória. Essa automação é apenas o começo das melhorias da cadeia de suprimentos da IA.

Armazéns e fábricas podem usar o aprendizado de máquina para simular alterações no fluxo de trabalho em réplicas digitais de suas instalações. Essa análise pode revelar como eles podem remover ineficiências ou minimizar erros, auxiliando nas melhorias contínuas.

Os algoritmos de aprendizado de máquina também podem atribuir tags RFID exclusivas a cada pacote ou outras tecnologias de rastreamento para melhorar a visibilidade. Considerando que alguns setores possuem apenas um Taxa de precisão de inventário de 65%, esses sistemas de rastreamento podem melhorar substancialmente a eficiência e a confiabilidade em toda a cadeia de suprimentos.

É hora de adotar o aprendizado de máquina na indústria de embalagens

A tecnologia da indústria de embalagens percorreu um longo caminho em apenas alguns anos. As cadeias de suprimentos que desejam aproveitar ao máximo essa inovação devem começar a implementar o aprendizado de máquina em seus processos.

Estas cinco maneiras de usar aprendizado de máquina são alguns de seus casos de uso mais promissores, mas novos aplicativos e benefícios surgirão à medida que a tecnologia for aprimorada. A IA poderia remodelar totalmente o setor se a indústria capitalizar esse potencial.

Bio Autor:

Emily Newton

Emily Newton é o editor-chefe da Revolutionized Magazine. Ela tem mais de cinco anos cobrindo histórias sobre armazenamento, logística e distribuição.