在包装行业使用机器学习的 5 种方法

供应链正在拥抱数字化转型，包装行业技术必须不断发展以跟上和支持这一趋势。 在这些投资技术中，最通用和最广泛受益的技术之一是机器学习。 机器学习在包装行业的兴起可能会永远改变这个行业，使其变得更好。

机器学习是人工智能 (AI) 的一个子集，它训练算法像人类一样思考，并随着时间的推移逐渐改进。 这些模式识别、持续自我优化的人工智能模型开始在包装行业的许多应用中得到应用。 以下是这些用例中最有前途的五个。

减少材料使用

人工智能在包装行业的最佳应用之一是减少材料。 机器学习算法可以模拟可能的替代方案，并找到用更少材料包装物品的方法。 手动计算和比较所有这些可能性会很慢，但人工智能可以在几分钟内完成。

亚马逊在 2018 年开发了一种名为 PackOpt 的包装材料减少工具来做到这一点。自首次亮相以来，PackOpt 大致挽救了公司 60,000万吨纸板 每年。

材料使用量的大幅下降仅来自尺寸减小 7%-10%。 这个真实世界的用例突出了机器学习即使是相对适度的改进也可以随着时间的推移带来可观的节省。 使用这些工具来减少材料消耗的公司将看到他们的营业利润率增长和可持续性提高。

提高包装的可持续性

减少每个包装中的材料量只是包装行业机器学习提高其可持续性的一种方式。 类似的模型可以分析其他材料的成本、优缺点，以找到更环保的塑料替代品。

可持续性是复杂的，因此确定哪种材料最环保需要平衡许多不同的因素。 使用机器学习可以让公司更快、更准确地处理这些复杂的计算。 寻找更容易回收或低碳的替代品变得更少破坏和更有效。

随着气候问题日益突出，包装行业将面临越来越大的采用可持续商业实践的压力。 因此，这些机器学习算法可能对公司的持续成功至关重要。 实施它们将保护地球和企业的声誉。

为产品匹配理想的包装

这种包装行业技术还可以帮助企业为每种产品找到理想的容器。 损坏的产品会因业务损失和高昂的退货成本而产生重大的财务影响，但对一件商品最安全的包装可能不适用于另一件商品。 机器学习可以帮助快速确定不同事物的最佳解决方案。

人工智能算法可能会为电视等需要更多边角的产品推荐边角较厚的盒子 边缘保护。 它可以将玻璃制品与带有内部锁定机制的容器配对，以最大限度地减少振动。 公司还可以使用这些算法来平衡产品保护和最少的材料使用，以平衡可持续性和安全性。

随着公司开发新的、形状独特的产品，机器学习可以设计新颖的包装以满足特定需求。 这种定制包装可以帮助企业脱颖而出，并让消费者相信该公司关心安全运输其产品。

优化质量检测

机器学习在包装行业的另一个重要用例是自动化质量控制。 将最耗时或最容易出错的流程机械化是其中之一 有效自动化的关键，对于许多包装厂来说，产品检验符合该描述。

人工智能可以通过机器视觉优化这些工作流程。 这些系统可以比人眼更快地扫描包裹中的缺陷。 与人类不同的是，它们在每种情况下都能提供相同水平的准确性，从而消除分心、疲劳或无聊造成的错误。

通过自动化质量控制，机器学习可以让包装公司缩短交货时间并避免寄出有缺陷的产品。 因此，他们可以变得更有利可图并提高客户满意度。

推动供应链效率

包装公司还可以使用机器学习来推动更广泛的供应链改进。 AI 可以自动化日期标签，以确保每个包裹都有准确的标签，防止因人为错误导致的业务成本核算错误并简化合规性。 这种自动化只是 AI 供应链改进的开始。

仓库和工厂可以使用机器学习来模拟其设施数字副本中的工作流变化。 这种分析可以揭示他们如何消除低效率或最大限度地减少错误，从而帮助持续改进。

机器学习算法还可以为每个包裹分配唯一的 RFID 标签或其他跟踪技术，以提高可见性。 考虑到某些部门只有 65%库存准确率，这些跟踪系统可以大大提高整个供应链的效率和可靠性。

是时候在包装行业采用机器学习了

包装行业技术在短短几年内取得了长足的进步。 想要充分利用这项创新的供应链必须开始在其流程中实施机器学习。

这五种使用方法 机器学习 是它最有前途的一些用例，但随着技术的改进，新的应用和好处将会出现。 如果该行业利用这一潜力，人工智能可能会彻底重塑该行业。

作者简介：

艾米莉牛顿

艾米莉牛顿 是革命杂志的主编。 她拥有超过五年的报道仓储、物流和配送经验。

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• Sumber: 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