5 Ways To Use Machine Learning In The Packaging Industry

Republicat de Platon

Urmaritori: 0

Lanțurile de aprovizionare îmbrățișează transformarea digitală, iar tehnologia din industria ambalajelor trebuie să evolueze pentru a ține pasul și a sprijini această tendință. Una dintre cele mai versatile și mai benefice dintre aceste tehnologii în care să investești este învățarea automată. Creșterea învățării automate în industria ambalajelor ar putea schimba pentru totdeauna sectorul în bine.

Învățarea automată, un subset al inteligenței artificiale (AI), antrenează algoritmi să gândească ca oamenii, îmbunătățindu-se treptat în timp. Aceste modele AI care recunosc modele și se auto-optimizează continuu încep să fie utilizate în multe aplicații din industria ambalajelor. Iată cinci dintre cele mai promițătoare dintre aceste cazuri de utilizare.

Reducerea utilizării materialelor

Una dintre cele mai bune aplicații ale AI pentru industria ambalajelor este reducerea materialelor. Algoritmii de învățare automată pot simula alternative posibile și pot găsi modalități de a împacheta articolele cu mai puțin material. Calcularea și compararea tuturor acestor posibilități ar fi lentă prin mijloace manuale, dar AI o poate face în doar câteva minute.

Amazon a dezvoltat un instrument de reducere a materialelor de ambalare numit PackOpt pentru a face exact acest lucru în 2018. De la debutul său, PackOpt a salvat compania aproximativ. 60,000 de tone de carton anual.

Această scădere masivă a utilizării materialelor vine de la doar o reducere a dimensiunii cu 7%-10%. Acest caz de utilizare în lumea reală evidențiază modul în care chiar și îmbunătățirile relativ modeste din învățarea automată pot duce la economii considerabile în timp. Companiile care folosesc aceste instrumente pentru a-și reduce consumul de materiale își vor vedea marjele operaționale crescând și sustenabilitatea se va îmbunătăți.

Îmbunătățirea durabilității ambalajelor

Reducerea cantității de material din fiecare pachet este doar un mod în care învățarea automată din industria ambalajelor poate îmbunătăți sustenabilitatea acestuia. Modele similare pot analiza costurile, punctele forte și punctele slabe ale altor materiale pentru a găsi alternative mai ecologice la plastic.

Sustenabilitatea este complexă, așa că pentru a determina care materiale sunt cele mai ecologice necesită echilibrarea multor factori disparați. Utilizarea învățării automate permite companiilor să abordeze aceste calcule complicate mai rapid și mai precis. Găsirea unor alternative mai ușor de reciclat sau cu emisii reduse de carbon devine mai puțin perturbatoare și mai eficientă.

Industria ambalajelor se va confrunta cu o presiune tot mai mare de a adopta practici de afaceri durabile, pe măsură ce problemele climatice devin din ce în ce mai importante. În consecință, acești algoritmi de învățare automată pot deveni critici pentru succesul continuu al unei companii. Implementarea acestora va proteja planeta și reputația afacerii.

Potrivirea pachetelor ideale la produse

Această tehnologie a industriei de ambalare poate ajuta, de asemenea, companiile să găsească containerele ideale pentru fiecare produs. Produsele deteriorate au un impact financiar semnificativ din cauza pierderii afacerilor și a returnărilor costisitoare, dar cel mai sigur ambalaj pentru un articol poate să nu fie pentru altul. Învățarea automată poate ajuta la identificarea rapidă a soluției optime pentru diferite lucruri.

Un algoritm AI poate sugera cutii cu colțuri mai groase pentru produse precum televizoarele care au nevoie de mai mult protecția marginilor. Ar putea împerechea articolele din sticlă cu recipiente cu mecanisme interne de blocare care reduc la minimum vibrațiile. De asemenea, companiile pot folosi acești algoritmi pentru a echilibra protecția produsului cu utilizarea minimă a materialelor pentru a echilibra durabilitatea și siguranța.

Învățarea automată ar putea proiecta ambalaje noi pentru a răspunde nevoilor specifice, pe măsură ce companiile dezvoltă produse noi, cu o formă unică. Acest ambalaj la comandă ar putea ajuta companiile să iasă în evidență și să creeze încredere consumatorilor că companiei îi pasă să-și livreze produsele în siguranță.

Optimizarea inspecției calității

Un alt caz de utilizare important al învățării automate în industria ambalajelor este controlul automatizat al calității. Mecanizarea celor mai consumatoare de timp sau predispuse la erori este una dintre cele mai importante cheile unei automatizări eficiente, iar pentru multe fabrici de ambalare, inspecția produsului îndeplinește această descriere.

AI poate optimiza aceste fluxuri de lucru prin viziunea artificială. Aceste sisteme pot scana pachetele pentru defecte mai repede decât ar putea procesa un ochi uman. Spre deosebire de oameni, ei oferă, de asemenea, același nivel de precizie în fiecare caz, eliminând erorile de distragere a atenției, oboseală sau plictiseală.

Prin automatizarea controlului calității, învățarea automată permite companiilor de ambalare să scurteze timpii de livrare și să evite trimiterea de produse defecte. În consecință, ele pot deveni mai profitabile și pot îmbunătăți satisfacția clienților.

Conducerea eficienței lanțului de aprovizionare

Companiile de ambalare pot folosi, de asemenea, învățarea automată pentru a conduce la îmbunătățiri mai ample ale lanțului de aprovizionare. Inteligența artificială poate automatiza etichetarea datei pentru a se asigura că fiecare pachet are o etichetă exactă, prevenind greșelile legate de costurile de afaceri din cauza erorilor umane și simplificând conformitatea cu reglementările. Această automatizare este doar începutul îmbunătățirilor lanțului de aprovizionare al AI.

Depozitele și fabricile pot utiliza învățarea automată pentru a simula schimbările fluxului de lucru în replicile digitale ale instalațiilor lor. Această analiză poate dezvălui modul în care acestea pot elimina ineficiențele sau minimiza erorile, ajutând îmbunătățirile continue.

Algoritmii de învățare automată pot, de asemenea, atribui fiecărui pachet etichete RFID unice sau alte tehnologii de urmărire pentru a îmbunătăți vizibilitatea. Având în vedere că unele sectoare au doar un Rata de precizie a stocului de 65%., aceste sisteme de urmărire ar putea îmbunătăți substanțial eficiența și fiabilitatea de-a lungul lanțului de aprovizionare.

Este timpul să îmbrățișăm învățarea automată în industria ambalajelor

Tehnologia industriei de ambalare a parcurs un drum lung în doar câțiva ani. Lanțurile de aprovizionare care doresc să profite la maximum de această inovație trebuie să înceapă să implementeze învățarea automată în toate procesele lor.

Aceste cinci moduri de utilizare masina de învățare sunt unele dintre cele mai promițătoare cazuri de utilizare, dar noi aplicații și beneficii vor apărea pe măsură ce tehnologia se îmbunătățește. AI ar putea remodela sectorul în întregime dacă industria valorifică acest potențial.