5 načinov uporabe strojnega učenja v embalažni industriji

Dobavne verige sprejemajo digitalno preobrazbo in tehnologija embalažne industrije se mora razvijati, da sledi in podpira ta trend. Ena najbolj vsestranskih in zelo koristnih teh tehnologij za vlaganje je strojno učenje. Vzpon strojnega učenja v embalažni industriji bi lahko za vedno spremenil sektor na bolje.

Strojno učenje, podmnožica umetne inteligence (AI), uri algoritme, da razmišljajo kot ljudje, in se sčasoma postopoma izboljšuje. Ti modeli umetne inteligence, ki prepoznavajo vzorce in se nenehno samooptimizirajo, se začenjajo uporabljati v številnih aplikacijah v embalažni industriji. Tukaj je pet najbolj obetavnih primerov uporabe.

Zmanjšanje porabe materiala

Ena najboljših aplikacij umetne inteligence za embalažno industrijo je zmanjšanje materiala. Algoritmi strojnega učenja lahko simulirajo možne alternative in najdejo načine za pakiranje elementov z manj materiala. Izračun in primerjava vseh teh možnosti bi bila počasna z ročnimi sredstvi, vendar lahko AI to stori v pičlih minutah.

Amazon je leta 2018 razvil orodje za zmanjševanje embalaže, imenovano PackOpt, da bi dosegel prav to. PackOpt je podjetje od svojega nastopa približno rešil 60,000 ton kartona letno.

Ta ogromen padec porabe materiala izvira iz samo 7-10-odstotnega zmanjšanja velikosti. Ta primer uporabe iz resničnega sveta poudarja, kako lahko že relativno skromne izboljšave strojnega učenja sčasoma vodijo do znatnih prihrankov. Podjetja, ki uporabljajo ta orodja za zmanjšanje porabe materiala, bodo videla, da se bodo njihove marže poslovanja povečale in trajnost izboljšala.

Izboljšanje trajnosti embalaže

Zmanjšanje količine materiala v vsakem paketu je le eden od načinov, kako lahko strojno učenje v embalažni industriji izboljša njeno trajnost. Podobni modeli lahko analizirajo stroške, prednosti in slabosti drugih materialov, da bi našli okolju prijaznejše alternative plastiki.

Trajnost je zapletena, zato je za določanje, kateri materiali so okolju najbolj prijazni, potrebno uravnotežiti številne različne dejavnike. Uporaba strojnega učenja omogoča podjetjem, da se teh zapletenih izračunov lotijo ​​hitreje in natančneje. Iskanje alternativ, ki jih je lažje reciklirati, ali alternativ z nižjimi emisijami ogljika postane manj moteče in učinkovitejše.

Embalažna industrija se bo soočila z naraščajočim pritiskom, da sprejme trajnostne poslovne prakse, saj podnebne težave postajajo vse bolj pomembne. Posledično lahko ti algoritmi strojnega učenja postanejo ključni za nadaljnji uspeh podjetja. Njihovo izvajanje bo zaščitilo planet in ugled podjetja.

Ujemanje idealnih paketov z izdelki

Ta tehnologija embalažne industrije lahko tudi pomaga podjetjem najti idealne posode za vsak izdelek. Poškodovani izdelki imajo pomemben finančni vpliv zaradi izgubljenega posla in dragih vračil, vendar najvarnejša embalaža za en izdelek morda ni za drugega. Strojno učenje lahko pomaga hitro prepoznati optimalno rešitev za različne stvari.

Algoritem AI lahko predlaga škatle z debelejšimi vogali za izdelke, kot so televizorji, ki potrebujejo več zaščita robov. Lahko združi steklene predmete s posodami z notranjimi zaklepnimi mehanizmi, ki zmanjšajo vibracije. Podjetja lahko te algoritme uporabijo tudi za uravnoteženje zaščite izdelka z minimalno porabo materiala za uravnoteženje trajnosti in varnosti.

Strojno učenje bi lahko oblikovalo novo embalažo za izpolnjevanje posebnih potreb, saj podjetja razvijajo nove izdelke edinstvene oblike. Ta prilagojena embalaža bi lahko pomagala podjetjem, da izstopajo, in ustvarila zaupanje potrošnikov, da podjetje skrbi za varno pošiljanje svojih izdelkov.

Optimizacija nadzora kakovosti

Drug pomemben primer uporabe strojnega učenja v embalažni industriji je avtomatiziran nadzor kakovosti. Mehanizacija najbolj zamudnih ali k napakam nagnjenih procesov je eden od ključ do učinkovite avtomatizacije, in za številne pakirnice pregled izdelkov ustreza temu opisu.

AI lahko optimizira te delovne tokove s pomočjo strojnega vida. Ti sistemi lahko pregledajo pakete za napake hitreje, kot bi jih lahko obdelalo človeško oko. Za razliko od ljudi zagotavljajo tudi enako raven natančnosti v vsakem primeru, saj odpravljajo napake zaradi motenj, utrujenosti ali dolgočasja.

Z avtomatizacijo nadzora kakovosti strojno učenje podjetjem za pakiranje omogoča, da skrajšajo dobavne roke in se izognejo pošiljanju izdelkov z napako. Posledično lahko postanejo donosnejši in izboljšajo zadovoljstvo strank.

Spodbujanje učinkovitosti dobavne verige

Embalažna podjetja lahko uporabljajo tudi strojno učenje za spodbujanje širših izboljšav dobavne verige. Umetna inteligenca lahko avtomatizira označevanje datumov, da zagotovi, da ima vsak paket natančno oznako, s čimer prepreči napake, ki povzročajo poslovne stroške zaradi človeške napake, in poenostavi skladnost s predpisi. Ta avtomatizacija je le začetek izboljšav dobavne verige AI.

Skladišča in tovarne lahko uporabljajo strojno učenje za simulacijo sprememb poteka dela v digitalnih replikah svojih objektov. Ta analiza lahko razkrije, kako lahko odpravijo neučinkovitosti ali minimizirajo napake, kar pomaga pri nenehnih izboljšavah.

Algoritmi strojnega učenja lahko vsakemu paketu dodelijo tudi edinstvene oznake RFID ali druge tehnologije sledenja za izboljšanje vidnosti. Glede na to, da imajo nekateri sektorji samo a 65-odstotna stopnja točnosti zalog, bi lahko ti sistemi za sledenje bistveno izboljšali učinkovitost in zanesljivost v celotni dobavni verigi.

Čas je, da sprejmemo strojno učenje v embalažni industriji

Tehnologija embalažne industrije je v samo nekaj letih napredovala. Dobavne verige, ki želijo kar najbolje izkoristiti to inovacijo, morajo začeti izvajati strojno učenje v svojih procesih.

Teh pet načinov uporabe strojno učenje so nekateri najbolj obetajočih primerov uporabe, vendar se bodo z izboljšanjem tehnologije pojavile nove aplikacije in prednosti. Umetna inteligenca bi lahko v celoti preoblikovala sektor, če bi industrija izkoristila ta potencial.

Avtor Bio:

Emily Newton

Emily Newton je glavni in odgovorni urednik Revolutionized Magazine. Več kot pet let pokriva zgodbe o skladiščenju, logistiki in distribuciji.

• Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
• vir: 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