پیکیجنگ انڈسٹری میں مشین لرننگ استعمال کرنے کے 5 طریقے

سپلائی چینز ڈیجیٹل تبدیلی کو اپنا رہی ہیں، اور اس رجحان کو برقرار رکھنے اور اس کی حمایت کرنے کے لیے پیکیجنگ انڈسٹری کی ٹیکنالوجی کو تیار ہونا چاہیے۔ ان ٹیکنالوجیز میں سرمایہ کاری کے لیے سب سے زیادہ ورسٹائل اور وسیع پیمانے پر فائدہ مند مشین لرننگ ہے۔ پیکیجنگ انڈسٹری میں مشین لرننگ کا عروج اس شعبے کو ہمیشہ کے لیے بہتر بنا سکتا ہے۔

مشین لرننگ، مصنوعی ذہانت (AI) کا ایک ذیلی سیٹ، الگورتھم کو انسانوں کی طرح سوچنے کی تربیت دیتی ہے، وقت کے ساتھ ساتھ آہستہ آہستہ بہتری آتی ہے۔ یہ پیٹرن کو پہچاننے والے، مسلسل خود کو بہتر بنانے والے AI ماڈلز پوری پیکیجنگ انڈسٹری میں بہت سی ایپلی کیشنز میں استعمال ہونے لگے ہیں۔ ان استعمال کے معاملات میں سے پانچ سب سے زیادہ امید افزا ہیں۔

مواد کے استعمال کو کم کرنا

پیکیجنگ انڈسٹری کے لیے AI کی بہترین ایپلی کیشنز میں سے ایک مواد میں کمی ہے۔ مشین لرننگ الگورتھم ممکنہ متبادلات کی تقلید کر سکتے ہیں اور کم مواد کے ساتھ اشیاء کو پیک کرنے کے طریقے تلاش کر سکتے ہیں۔ ان تمام امکانات کا حساب لگانا اور موازنہ کرنا دستی طریقوں سے سست ہوگا، لیکن AI اسے محض چند منٹوں میں کر سکتا ہے۔

ایمیزون نے 2018 میں ایسا کرنے کے لیے پیک اوپٹ کے نام سے ایک پیکیجنگ میٹریل ریڈکشن ٹول تیار کیا۔ اپنے ڈیبیو کے بعد سے، PackOpt نے کمپنی کو تقریباً محفوظ کیا ہے۔ 60,000 ٹن گتے سالانہ کی.

مواد کے استعمال میں یہ بڑی کمی صرف 7%-10% سائز کی کمی سے آتی ہے۔ یہ حقیقی دنیا کے استعمال کا معاملہ اس بات پر روشنی ڈالتا ہے کہ کس طرح مشین لرننگ سے نسبتاً معمولی بہتری بھی وقت کے ساتھ ساتھ کافی بچت کا باعث بن سکتی ہے۔ اپنی مادی استعمال کو کم کرنے کے لیے ان ٹولز کا استعمال کرنے والی کمپنیاں اپنے آپریٹنگ مارجن میں اضافہ اور پائیداری میں بہتری دیکھیں گی۔

پیکیجنگ کی پائیداری کو بہتر بنانا

ہر پیکج میں مواد کی مقدار کو کم کرنا پیکیجنگ انڈسٹری میں مشین لرننگ کا صرف ایک طریقہ ہے جو اس کی پائیداری کو بہتر بنا سکتا ہے۔ اسی طرح کے ماڈل پلاسٹک کے مزید ماحول دوست متبادل تلاش کرنے کے لیے دیگر مواد کی لاگت، طاقت اور کمزوریوں کا تجزیہ کر سکتے ہیں۔

پائیداری پیچیدہ ہے، لہذا اس بات کا تعین کرنے کے لیے کہ کون سا مواد سب سے زیادہ ماحول دوست ہے بہت سے مختلف عوامل کو متوازن کرنے کی ضرورت ہے۔ مشین لرننگ کا استعمال کمپنیوں کو ان پیچیدہ حسابات کو تیزی سے اور زیادہ درست طریقے سے نمٹانے دیتا ہے۔ زیادہ آسانی سے قابل تجدید یا کم کاربن متبادل تلاش کرنا کم خلل ڈالنے والا اور زیادہ موثر ہو جاتا ہے۔

پیکیجنگ انڈسٹری کو پائیدار کاروباری طریقوں کو اپنانے کے لیے بڑھتے ہوئے دباؤ کا سامنا کرنا پڑے گا کیونکہ آب و ہوا کے مسائل تیزی سے نمایاں ہو رہے ہیں۔ نتیجتاً، یہ مشین لرننگ الگورتھم کمپنی کی جاری کامیابی کے لیے اہم بن سکتے ہیں۔ ان کو لاگو کرنے سے سیارے اور کاروبار کی ساکھ کی حفاظت ہوگی۔

مثالی پیکجز کو مصنوعات سے ملانا

یہ پیکیجنگ انڈسٹری ٹیکنالوجی کمپنیوں کو ہر پروڈکٹ کے لیے مثالی کنٹینرز تلاش کرنے میں بھی مدد کر سکتی ہے۔ نقصان پہنچانے والی مصنوعات کو کھوئے ہوئے کاروبار اور مہنگے ریٹرن سے اہم مالی اثر پڑتا ہے، لیکن ایک شے کے لیے سب سے محفوظ پیکیجنگ دوسری چیز کے لیے نہیں ہو سکتی۔ مشین لرننگ مختلف چیزوں کے لیے بہترین حل کی فوری شناخت میں مدد کر سکتی ہے۔

ایک AI الگورتھم ٹی وی جیسی مصنوعات کے لیے موٹے کونوں والے بکس تجویز کر سکتا ہے جن کی زیادہ ضرورت ہے۔ کنارے کی حفاظت. یہ شیشے کی اشیاء کو کنٹینرز کے ساتھ اندرونی تالا لگانے کے طریقہ کار کے ساتھ جوڑ سکتا ہے جو کمپن کو کم سے کم کرتا ہے۔ کمپنیاں ان الگورتھم کا استعمال مصنوعات کے تحفظ کو کم سے کم مواد کے استعمال کے ساتھ پائیداری اور حفاظت کو متوازن کرنے کے لیے بھی کر سکتی ہیں۔

مشین لرننگ مخصوص ضروریات کو پورا کرنے کے لیے نئی پیکیجنگ ڈیزائن کر سکتی ہے کیونکہ کمپنیاں نئی، منفرد شکل کی مصنوعات تیار کرتی ہیں۔ یہ مخصوص پیکیجنگ کاروبار کو نمایاں کرنے اور صارفین میں اعتماد پیدا کرنے میں مدد کر سکتی ہے کہ کمپنی اپنی مصنوعات کو محفوظ طریقے سے بھیجنے کا خیال رکھتی ہے۔

معیار کے معائنہ کو بہتر بنانا

پیکیجنگ انڈسٹری میں مشین لرننگ کا ایک اور اہم استعمال خودکار کوالٹی کنٹرول ہے۔ سب سے زیادہ وقت لینے والے یا غلطی کا شکار عمل کو میکانائز کرنا ان میں سے ایک ہے۔ موثر آٹومیشن کی چابیاں، اور بہت سے پیکیجنگ پلانٹس کے لئے، مصنوعات کا معائنہ اس تفصیل کو پورا کرتا ہے۔

AI مشین کے وژن کے ذریعے ان ورک فلو کو بہتر بنا سکتا ہے۔ یہ نظام انسانی آنکھ سے زیادہ تیزی سے نقائص کے لیے پیکجوں کو اسکین کر سکتے ہیں۔ انسانوں کے برعکس، وہ خلفشار، تھکاوٹ یا بوریت سے غلطیوں کو ختم کرتے ہوئے، ہر مثال میں ایک ہی سطح کی درستگی فراہم کرتے ہیں۔

کوالٹی کنٹرول کو خودکار بنا کر، مشین لرننگ پیکیجنگ کمپنیوں کو لیڈ ٹائم کو کم کرنے اور ناقص پروڈکٹس بھیجنے سے بچنے دیتی ہے۔ اس کے نتیجے میں، وہ زیادہ منافع بخش بن سکتے ہیں اور کلائنٹ کی اطمینان کو بہتر بنا سکتے ہیں۔

ڈرائیونگ سپلائی چین کی کارکردگی

پیکیجنگ کمپنیاں وسیع تر سپلائی چین میں بہتری لانے کے لیے مشین لرننگ کا بھی استعمال کر سکتی ہیں۔ AI ڈیٹ لیبلنگ کو خودکار کر سکتا ہے تاکہ یہ یقینی بنایا جا سکے کہ ہر پیکج پر ایک درست لیبل ہے، کاروباری لاگت کی غلطیوں کو انسانی غلطی سے روکتا ہے اور ریگولیٹری تعمیل کو ہموار کرتا ہے۔ یہ آٹومیشن AI کی سپلائی چین میں بہتری کا صرف آغاز ہے۔

گودام اور فیکٹریاں اپنی سہولیات کی ڈیجیٹل نقلوں میں ورک فلو کی تبدیلیوں کی تقلید کے لیے مشین لرننگ کا استعمال کر سکتی ہیں۔ یہ تجزیہ ظاہر کر سکتا ہے کہ وہ کس طرح ناکاریوں کو دور کر سکتے ہیں یا غلطیوں کو کم کر سکتے ہیں، جاری بہتریوں میں مدد کرتے ہوئے۔

مشین لرننگ الگورتھم ہر پیکج کو منفرد RFID ٹیگز یا دیگر ٹریکنگ ٹیکنالوجیز بھی تفویض کر سکتے ہیں تاکہ مرئیت کو بہتر بنایا جا سکے۔ اس بات کو مدنظر رکھتے ہوئے کہ کچھ شعبوں میں صرف ایک 65% انوینٹری کی درستگی کی شرحیہ ٹریکنگ سسٹم پوری سپلائی چین میں کارکردگی اور بھروسے کو کافی حد تک بہتر بنا سکتا ہے۔

پیکیجنگ انڈسٹری میں مشین لرننگ کو اپنانے کا وقت آگیا ہے۔

پیکیجنگ انڈسٹری کی ٹیکنالوجی نے صرف چند سالوں میں ایک طویل سفر طے کیا ہے۔ سپلائی چینز جو اس اختراع سے زیادہ سے زیادہ فائدہ اٹھانا چاہتی ہیں انہیں اپنے تمام عمل میں مشین لرننگ کو نافذ کرنا شروع کر دینا چاہیے۔

استعمال کرنے کے یہ پانچ طریقے مشین لرننگ اس کے استعمال کے سب سے زیادہ امید افزا معاملات ہیں، لیکن ٹیکنالوجی میں بہتری کے ساتھ نئی ایپلیکیشنز اور فوائد سامنے آئیں گے۔ اگر صنعت اس صلاحیت سے فائدہ اٹھاتی ہے تو AI اس شعبے کو مکمل طور پر نئی شکل دے سکتا ہے۔

مصنف تعارف:

ایملی نیوٹن

ایملی نیوٹن Revolutionized میگزین کے چیف ایڈیٹر ہیں۔ اس کے پاس گودام، لاجسٹکس اور تقسیم کے بارے میں پانچ سال سے زیادہ کی کہانیاں ہیں۔

• SEO سے چلنے والا مواد اور PR کی تقسیم۔ آج ہی بڑھا دیں۔
• پلیٹو بلاک چین۔ Web3 Metaverse Intelligence. علم میں اضافہ۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• ماخذ: 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