5 cách sử dụng máy học trong ngành bao bì

Chuỗi cung ứng đang thực hiện chuyển đổi kỹ thuật số và công nghệ ngành bao bì phải phát triển để theo kịp và hỗ trợ xu hướng này. Một trong những công nghệ linh hoạt và có lợi nhất để đầu tư vào là học máy. Sự gia tăng của máy học trong ngành bao bì có thể thay đổi ngành này mãi mãi theo hướng tốt hơn.

Học máy, một phần nhỏ của trí tuệ nhân tạo (AI), đào tạo các thuật toán để suy nghĩ giống như con người, dần dần cải thiện theo thời gian. Các mô hình AI liên tục tự tối ưu hóa, nhận dạng mẫu này đang bắt đầu được sử dụng trong nhiều ứng dụng trong ngành đóng gói. Dưới đây là năm trong số những trường hợp sử dụng hứa hẹn nhất.

Giảm sử dụng vật liệu

Một trong những ứng dụng tốt nhất của AI cho ngành bao bì là giảm thiểu nguyên liệu. Các thuật toán máy học có thể mô phỏng các lựa chọn thay thế khả thi và tìm cách đóng gói các mặt hàng với ít vật liệu hơn. Tính toán và so sánh tất cả các khả năng này sẽ chậm bằng các phương pháp thủ công, nhưng AI có thể làm điều đó chỉ trong vài phút.

Amazon đã phát triển một công cụ giảm thiểu vật liệu đóng gói có tên PackOpt để thực hiện điều đó vào năm 2018. Kể từ khi ra mắt, PackOpt đã cứu công ty khoảng 60,000 tấn bìa cứng hàng năm.

Sự sụt giảm lớn trong việc sử dụng vật liệu đến từ việc giảm kích thước chỉ 7% -10%. Trường hợp sử dụng trong thế giới thực này làm nổi bật cách mà ngay cả những cải tiến tương đối khiêm tốn từ máy học cũng có thể giúp tiết kiệm đáng kể theo thời gian. Các công ty sử dụng các công cụ này để giảm mức tiêu thụ nguyên liệu sẽ thấy lợi nhuận hoạt động của họ tăng lên và tính bền vững được cải thiện.

Cải thiện tính bền vững của bao bì

Giảm lượng vật liệu trong mỗi gói hàng chỉ là một cách mà công nghệ máy học trong ngành đóng gói có thể cải thiện tính bền vững của nó. Các mô hình tương tự có thể phân tích chi phí, điểm mạnh và điểm yếu của các vật liệu khác để tìm ra các giải pháp thay thế thân thiện với môi trường hơn cho nhựa.

Tính bền vững rất phức tạp, vì vậy việc xác định vật liệu nào thân thiện với môi trường nhất đòi hỏi phải cân bằng nhiều yếu tố khác nhau. Việc sử dụng máy học cho phép các công ty giải quyết các phép tính phức tạp này nhanh hơn và chính xác hơn. Việc tìm kiếm các giải pháp thay thế có thể tái chế dễ dàng hơn hoặc ít carbon hơn sẽ trở nên ít gây gián đoạn hơn và hiệu quả hơn.

Ngành bao bì sẽ phải đối mặt với áp lực ngày càng tăng trong việc áp dụng các hoạt động kinh doanh bền vững khi các vấn đề về khí hậu ngày càng trở nên nổi bật. Do đó, các thuật toán học máy này có thể trở nên quan trọng đối với sự thành công liên tục của công ty. Thực hiện chúng sẽ bảo vệ hành tinh và danh tiếng của doanh nghiệp.

Kết hợp các gói hàng lý tưởng với sản phẩm

Công nghệ ngành đóng gói này cũng có thể giúp các công ty tìm ra những thùng chứa lý tưởng cho từng sản phẩm. Các sản phẩm bị hư hỏng có tác động tài chính đáng kể do mất việc kinh doanh và trả lại hàng tốn kém, nhưng cách đóng gói an toàn nhất cho mặt hàng này có thể không dành cho mặt hàng khác. Học máy có thể giúp nhanh chóng xác định giải pháp tối ưu cho những thứ khác nhau.

Thuật toán AI có thể đề xuất các hộp có góc dày hơn cho các sản phẩm như TV cần nhiều hơn di chuyển. Nó có thể ghép nối các mặt hàng thủy tinh với các hộp đựng có cơ chế khóa bên trong giúp giảm thiểu rung động. Các công ty cũng có thể sử dụng các thuật toán này để cân bằng giữa việc bảo vệ sản phẩm với mức sử dụng vật liệu tối thiểu nhằm cân bằng tính bền vững và an toàn.

Máy học có thể thiết kế bao bì mới để đáp ứng các nhu cầu cụ thể khi các công ty phát triển các sản phẩm mới, có hình dạng độc đáo. Bao bì đặt làm riêng này có thể giúp doanh nghiệp nổi bật và tạo niềm tin cho người tiêu dùng rằng công ty quan tâm đến việc vận chuyển sản phẩm của mình một cách an toàn.

Tối ưu hóa kiểm tra chất lượng

Một trường hợp sử dụng quan trọng khác của máy học trong ngành đóng gói là kiểm soát chất lượng tự động. Cơ khí hóa các quy trình tốn nhiều thời gian nhất hoặc dễ bị lỗi nhất là một trong những chìa khóa để tự động hóa hiệu quảvà đối với nhiều nhà máy đóng gói, việc kiểm tra sản phẩm đáp ứng mô tả đó.

AI có thể tối ưu hóa các quy trình công việc này thông qua thị giác máy. Các hệ thống này có thể quét các gói để tìm lỗi nhanh hơn mắt người có thể xử lý. Không giống như con người, chúng cũng mang lại mức độ chính xác như nhau trong mọi trường hợp, loại bỏ các lỗi do mất tập trung, mệt mỏi hoặc buồn chán.

Bằng cách tự động kiểm soát chất lượng, công nghệ máy học cho phép các công ty đóng gói rút ngắn thời gian giao hàng và tránh gửi đi những sản phẩm bị lỗi. Do đó, họ có thể trở nên có lợi hơn và cải thiện sự hài lòng của khách hàng.

Thúc đẩy hiệu quả chuỗi cung ứng

Các công ty đóng gói cũng có thể sử dụng công nghệ máy học để thúc đẩy cải tiến chuỗi cung ứng trên phạm vi rộng hơn. Trí tuệ nhân tạo có thể tự động hóa việc ghi nhãn ngày tháng để đảm bảo mỗi gói hàng đều có nhãn chính xác, ngăn ngừa các sai sót gây tốn kém chi phí kinh doanh do lỗi của con người và đơn giản hóa việc tuân thủ quy định. Quá trình tự động hóa này chỉ là khởi đầu cho những cải tiến chuỗi cung ứng của AI.

Các nhà kho và nhà máy có thể sử dụng công nghệ máy học để mô phỏng các thay đổi về quy trình làm việc trong các bản sao kỹ thuật số của cơ sở của họ. Phân tích này có thể tiết lộ cách họ có thể loại bỏ sự thiếu hiệu quả hoặc giảm thiểu lỗi, hỗ trợ các cải tiến liên tục.

Các thuật toán học máy cũng có thể gán cho mỗi gói thẻ RFID duy nhất hoặc các công nghệ theo dõi khác để cải thiện khả năng hiển thị. Xem xét rằng một số lĩnh vực chỉ có một Tỷ lệ chính xác hàng tồn kho 65%, các hệ thống theo dõi này có thể cải thiện đáng kể hiệu quả và độ tin cậy trong toàn bộ chuỗi cung ứng.

Đã đến lúc áp dụng học máy trong ngành bao bì

Công nghệ ngành bao bì đã đi một chặng đường dài chỉ trong vài năm. Các chuỗi cung ứng muốn tận dụng tối đa sự đổi mới này phải bắt đầu triển khai máy học trong các quy trình của họ.

Năm cách này để sử dụng học máy là một số trường hợp sử dụng hứa hẹn nhất, nhưng các ứng dụng và lợi ích mới sẽ xuất hiện khi công nghệ được cải thiện. AI có thể định hình lại toàn bộ lĩnh vực này nếu ngành tận dụng được tiềm năng đó.

Tác giả Bio:

Emily Newton

Emily Newton là Tổng Biên tập Tạp chí Cách mạng. Cô ấy đã có hơn XNUMX năm viết về các câu chuyện về kho bãi, hậu cần và phân phối.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Khuếch đại kiến ​​thức. Truy cập Tại đây.
• nguồn: 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