5 Ways To Use Machine Learning In The Packaging Industry

Újra kiadta Platón

Követő: 0

Az ellátási láncok a digitális átalakulásban vannak, és a csomagolóipari technológiának fejlődnie kell, hogy lépést tartson és támogassa ezt a trendet. E technológiák közül az egyik legsokoldalúbb és legszélesebb körben előnyös beruházás a gépi tanulás. A gépi tanulás térnyerése a csomagolóiparban örökre jobbá teheti az ágazatot.

A gépi tanulás, a mesterséges intelligencia (AI) egy részhalmaza, arra tanítja az algoritmusokat, hogy úgy gondolkodjanak, mint az ember, és idővel fokozatosan javul. Ezeket a mintázatfelismerő, folyamatosan önoptimalizáló AI-modelleket a csomagolóipar számos alkalmazásában kezdik használni. Íme az öt legígéretesebb felhasználási eset.

Anyaghasználat csökkentése

Az AI egyik legjobb alkalmazása a csomagolóiparban az anyagcsökkentés. A gépi tanulási algoritmusok szimulálhatják a lehetséges alternatívákat, és módot találnak arra, hogy kevesebb anyagból csomagolják az elemeket. Mindezen lehetőségek kiszámítása és összehasonlítása manuálisan lassú lenne, de az AI percek alatt megteszi.

Az Amazon kifejlesztett egy csomagolóanyag-csökkentő eszközt, a PackOpt nevű csomagolóanyag-csökkentő eszközt, ennek érdekében 2018-ban. Debütálása óta a PackOpt nagyjából megmentette a céget 60,000 XNUMX tonna karton évente.

Az anyagfelhasználás jelentős csökkenése mindössze 7–10%-os méretcsökkenésből fakad. Ez a valós használati eset rávilágít arra, hogy a gépi tanulásból származó viszonylag szerény fejlesztések is jelentős megtakarításokat eredményezhetnek idővel. Azok a vállalatok, amelyek anyagfelhasználásuk csökkentésére használják ezeket az eszközöket, működési árréseik növekedni fognak, a fenntarthatóság pedig javulni fog.

A csomagolás fenntarthatóságának javítása

Az egyes csomagokban lévő anyagok mennyiségének csökkentése csak az egyik módja annak, hogy a csomagolóiparban a gépi tanulás javítsa a fenntarthatóságát. Hasonló modellek elemezhetik más anyagok költségeit, erősségeit és gyengeségeit, hogy környezetbarátabb alternatívákat találjanak a műanyag helyett.

A fenntarthatóság összetett, ezért annak meghatározása, hogy mely anyagok a legkörnyezetbarátabbak, számos különböző tényező egyensúlyát igényli. A gépi tanulás segítségével a vállalatok gyorsabban és pontosabban kezelhetik ezeket a bonyolult számításokat. A könnyebben újrahasznosítható vagy alacsonyabb szén-dioxid-kibocsátású alternatívák megtalálása kevésbé zavaró és hatékonyabb.

A csomagolóiparra egyre nagyobb nyomás nehezedik a fenntartható üzleti gyakorlatok elfogadására, ahogy az éghajlati problémák egyre hangsúlyosabbá válnak. Következésképpen ezek a gépi tanulási algoritmusok kritikus fontosságúak lehetnek a vállalat folyamatos sikere szempontjából. Ezek megvalósítása megóvja a bolygót és a vállalkozás hírnevét.

Ideális csomagok és termékek párosítása

Ez a csomagolóipari technológia abban is segíthet a cégeknek, hogy minden termékhez megtalálják az ideális tartályt. A sérült termékeknek jelentős pénzügyi hatásai vannak az elvesztett üzletnek és a költséges visszaküldésnek, de lehet, hogy az egyik termék legbiztonságosabb csomagolása nem az a másik esetében. A gépi tanulás segíthet gyorsan megtalálni az optimális megoldást különböző dolgokra.

Egy mesterséges intelligencia algoritmus vastagabb sarkú dobozokat javasolhat olyan termékekhez, mint a tévék, amelyeknek többre van szükségük élvédelem. Párosíthatja az üvegtárgyakat belső reteszelő mechanizmusokkal ellátott tárolókkal, amelyek minimálisra csökkentik a vibrációt. A vállalatok ezen algoritmusok segítségével egyensúlyba hozhatják a termékvédelmet a minimális anyagfelhasználással a fenntarthatóság és a biztonság egyensúlya érdekében.

A gépi tanulás új csomagolást tervezhet, hogy megfeleljen az egyedi igényeknek, miközben a vállalatok új, egyedi formájú termékeket fejlesztenek. Ez az egyedi csomagolás segíthet a vállalkozásoknak kitűnni, és bizalmat kelteni a fogyasztókban, hogy a vállalat törődik termékeinek biztonságos szállításával.

Minőségellenőrzés optimalizálása

A gépi tanulás másik fontos felhasználási esete a csomagolóiparban az automatizált minőség-ellenőrzés. A leginkább időigényes vagy leginkább hibára hajlamos folyamatok gépesítése az egyik a hatékony automatizálás kulcsai, és sok csomagolóüzem esetében a termékellenőrzés megfelel ennek a leírásnak.

A mesterséges intelligencia a gépi látás révén optimalizálhatja ezeket a munkafolyamatokat. Ezek a rendszerek gyorsabban képesek átvizsgálni a csomagokat a hibák után, mint ahogy azt az emberi szem feldolgozná. Az emberekkel ellentétben minden esetben azonos szintű pontosságot biztosítanak, kiküszöbölve a figyelemelvonásból, fáradtságból vagy unalomból eredő hibákat.

A minőség-ellenőrzés automatizálásával a gépi tanulás lehetővé teszi a csomagoló cégek számára, hogy lerövidítsék az átfutási időt, és elkerüljék a hibás termékek kiküldését. Következésképpen jövedelmezőbbé válhatnak, és javíthatják az ügyfelek elégedettségét.

Az ellátási lánc hatékonyságának meghajtása

A csomagolócégek gépi tanulást is használhatnak az ellátási lánc szélesebb körű fejlesztésére. A mesterséges intelligencia automatizálhatja a dátumcímkézést, így biztosítva, hogy minden csomag pontos címkével rendelkezzen, megelőzve az emberi hibából eredő, üzleti költségekkel járó hibákat, és ésszerűsítve a szabályozási megfelelést. Ez az automatizálás csak a kezdete a mesterséges intelligencia ellátási láncának fejlesztéseinek.

A raktárak és gyárak gépi tanulást használhatnak a munkafolyamat-változások szimulálására létesítményeik digitális másolataiban. Ez az elemzés feltárhatja, hogyan tudják megszüntetni a hatékonyságot vagy minimalizálni a hibákat, elősegítve a folyamatos fejlesztéseket.

A gépi tanulási algoritmusok minden csomaghoz egyedi RFID-címkéket vagy más nyomkövetési technológiákat is rendelhetnek a láthatóság javítása érdekében. Figyelembe véve, hogy egyes ágazatok csak a 65%-os készletezési pontosság, ezek a nyomkövető rendszerek jelentősen javíthatják a hatékonyságot és a megbízhatóságot a teljes ellátási láncban.

Itt az ideje, hogy alkalmazkodjunk a gépi tanuláshoz a csomagolóiparban

A csomagolóipari technológia néhány év alatt nagy utat tett meg. Azoknak az ellátási láncoknak, amelyek a legtöbbet szeretnék kihozni ebből az innovációból, el kell kezdeniük a gépi tanulás megvalósítását folyamataikban.

Ez az öt felhasználási mód gépi tanulás ezek a legígéretesebb felhasználási esetek, de a technológia fejlődésével új alkalmazások és előnyök jelennek meg. A mesterséges intelligencia teljesen átalakíthatja az ágazatot, ha az iparág kihasználja ezt a lehetőséget.

Szerző Bio:

Emily Newton

Emily Newton a Revolutionized Magazine főszerkesztője. Több mint öt éve foglalkozik raktározással, logisztikával és disztribúcióval kapcsolatos történetekkel.