5 способів використання машинного навчання в пакувальній промисловості

Ланцюжки поставок охоплюють цифрову трансформацію, і технологія пакувальної промисловості має розвиватися, щоб йти в ногу та підтримувати цю тенденцію. Машинне навчання – одна з найбільш універсальних і найвигідніших із цих технологій для інвестицій. Розвиток машинного навчання в пакувальній промисловості може назавжди змінити цей сектор на краще.

Машинне навчання, підмножина штучного інтелекту (ШІ), навчає алгоритми думати як люди, поступово вдосконалюючись з часом. Ці моделі штучного інтелекту, які розпізнають шаблони та постійно самооптимізуються, починають застосовуватися в багатьох програмах пакувальної промисловості. Ось п’ять найбільш перспективних із цих випадків використання.

Зменшення використання матеріалів

Одним із найкращих застосувань ШІ для пакувальної промисловості є зменшення кількості матеріалів. Алгоритми машинного навчання можуть симулювати можливі альтернативи та знаходити способи упаковки елементів з меншою кількістю матеріалу. Обчислення та порівняння всіх цих можливостей було б повільним за допомогою ручних засобів, але ШІ може зробити це за лічені хвилини.

Саме для цього у 2018 році Amazon розробив інструмент для зменшення кількості пакувального матеріалу під назвою PackOpt. З моменту свого дебюту PackOpt приблизно врятував компанію 60,000 XNUMX тонн картону на рік.

Таке колосальне зниження використання матеріалів сталося лише через зменшення розміру на 7–10%. Цей приклад реального використання підкреслює, як навіть відносно скромні вдосконалення машинного навчання можуть з часом призвести до значної економії. Компанії, які використовують ці інструменти для зменшення споживання матеріалів, побачать зростання операційної рентабельності та підвищення стійкості.

Покращення стійкості упаковки

Зменшення кількості матеріалу в кожній упаковці — це лише один із способів машинного навчання в пакувальній галузі покращити її сталість. Подібні моделі можуть аналізувати вартість, сильні та слабкі сторони інших матеріалів, щоб знайти більш екологічні альтернативи пластику.

Екологічність – це складний процес, тому для визначення того, які матеріали є найбільш екологічно чистими, потрібно збалансувати багато різних факторів. Використання машинного навчання дозволяє компаніям швидше й точніше виконувати ці складні обчислення. Пошук альтернатив, які легше переробляються, або альтернатив з меншим вмістом вуглецю стає менш руйнівним і ефективнішим.

Пакувальна галузь зіткнеться зі зростаючим тиском щодо прийняття екологічних методів ведення бізнесу, оскільки кліматичні проблеми стають все більш актуальними. Отже, ці алгоритми машинного навчання можуть стати критично важливими для подальшого успіху компанії. Їх впровадження захистить планету та репутацію бізнесу.

Підбір ідеальних упаковок до продуктів

Ця технологія пакувальної галузі також може допомогти компаніям знайти ідеальні контейнери для кожного продукту. Пошкоджені продукти мають значні фінансові наслідки через втрату бізнесу та дорогі повернення, але найбезпечніша упаковка для одного товару може не підійти для іншого. Машинне навчання може допомогти швидко визначити оптимальне рішення для різних речей.

Алгоритм AI може запропонувати коробки з товстішими кутами для таких продуктів, як телевізори, яким потрібно більше захист краю. Він може поєднувати скляні предмети з контейнерами з внутрішніми замковими механізмами, які мінімізують вібрацію. Компанії також можуть використовувати ці алгоритми, щоб збалансувати захист продукту з мінімальним використанням матеріалів, щоб збалансувати стійкість і безпеку.

Машинне навчання може створювати нову упаковку для задоволення конкретних потреб, оскільки компанії розробляють нові продукти унікальної форми. Ця спеціальна упаковка може допомогти підприємствам виділитися та сформувати довіру споживачів до того, що компанія піклується про безпечну доставку своїх продуктів.

Оптимізація перевірки якості

Ще один важливий приклад використання машинного навчання в пакувальній промисловості – автоматизований контроль якості. Одним із них є механізація найбільш трудомістких або схильних до помилок процесів ключі до ефективної автоматизації, і для багатьох пакувальних заводів перевірка продукції відповідає цьому опису.

AI може оптимізувати ці робочі процеси за допомогою машинного зору. Ці системи можуть сканувати пакети на наявність дефектів швидше, ніж людське око. На відміну від людей, вони також забезпечують однаковий рівень точності в кожному випадку, усуваючи помилки, спричинені відволіканням, втомою чи нудьгою.

Автоматизуючи контроль якості, машинне навчання дозволяє компаніям, що займаються виробництвом упаковки, скоротити час виконання замовлення та уникнути надсилання бракованих продуктів. Отже, вони можуть стати більш прибутковими та підвищити рівень задоволеності клієнтів.

Підвищення ефективності ланцюга поставок

Пакувальні компанії також можуть використовувати машинне навчання для покращення ширшого ланцюжка поставок. Штучний інтелект може автоматизувати маркування дати, щоб гарантувати, що кожна упаковка має точну етикетку, запобігаючи помилкам у підрахунку витрат бізнесу через людську помилку та оптимізуючи дотримання нормативних вимог. Ця автоматизація є лише початком удосконалення ланцюжка поставок ШІ.

Склади та фабрики можуть використовувати машинне навчання для моделювання змін робочого процесу в цифрових копіях своїх об’єктів. Цей аналіз може виявити, як вони можуть усунути неефективність або мінімізувати помилки, сприяючи поточним вдосконаленням.

Алгоритми машинного навчання також можуть призначати кожному пакету унікальні мітки RFID або інші технології відстеження для покращення видимості. Враховуючи, що деякі сектори мають лише a Показник точності інвентаризації 65%., ці системи відстеження могли б значно підвищити ефективність і надійність у всьому ланцюжку поставок.

Настав час застосувати машинне навчання в пакувальній промисловості

Технологія пакувальної промисловості пройшла довгий шлях всього за кілька років. Ланцюжки поставок, які хочуть максимально використати цю інновацію, повинні почати впроваджувати машинне навчання у своїх процесах.

Ці п'ять способів використання навчання за допомогою машини є одними з найбільш багатообіцяючих варіантів його використання, але з удосконаленням технології з’являться нові програми та переваги. ШІ може повністю змінити форму сектору, якщо галузь скористається цим потенціалом.

Про автора:

Емілі Ньютон

Емілі Ньютон є головним редактором журналу Revolutionized. Вона більше п’яти років розповідає про складування, логістику та дистрибуцію.

• Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
• Платоблокчейн. Web3 Metaverse Intelligence. Розширені знання. Доступ тут.
• джерело: 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