5 modi per utilizzare l'apprendimento automatico nel settore dell'imballaggio

Ripubblicato da Platone

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Le supply chain stanno abbracciando la trasformazione digitale e la tecnologia del settore degli imballaggi deve evolversi per tenere il passo e supportare questa tendenza. Una delle tecnologie più versatili e ampiamente vantaggiose su cui investire è l'apprendimento automatico. L'ascesa dell'apprendimento automatico nel settore degli imballaggi potrebbe cambiare per sempre il settore in meglio.

L'apprendimento automatico, un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale (AI), addestra gli algoritmi a pensare come gli umani, migliorando gradualmente nel tempo. Questi modelli di intelligenza artificiale che riconoscono i modelli e si auto-ottimizzano continuamente stanno iniziando a essere utilizzati in molte applicazioni nel settore degli imballaggi. Ecco cinque dei casi d'uso più promettenti.

Riduzione dell'uso di materiale

Una delle migliori applicazioni dell'IA per l'industria degli imballaggi è la riduzione dei materiali. Gli algoritmi di apprendimento automatico possono simulare possibili alternative e trovare modi per imballare gli articoli con meno materiale. Calcolare e confrontare tutte queste possibilità sarebbe lento con mezzi manuali, ma l'intelligenza artificiale può farlo in pochi minuti.

Amazon ha sviluppato uno strumento per la riduzione del materiale di imballaggio chiamato PackOpt per fare proprio questo nel 2018. Dal suo debutto, PackOpt ha salvato l'azienda all'incirca 60,000 tonnellate di cartone annualmente.

L'enorme calo dell'utilizzo dei materiali deriva solo da una riduzione delle dimensioni del 7%-10%. Questo caso d'uso del mondo reale evidenzia come anche i miglioramenti relativamente modesti dell'apprendimento automatico possano portare a notevoli risparmi nel tempo. Le aziende che utilizzano questi strumenti per ridurre il consumo di materiale vedranno crescere i propri margini operativi e migliorare la sostenibilità.

Miglioramento della sostenibilità degli imballaggi

Ridurre la quantità di materiale in ogni confezione è solo uno dei modi in cui l'apprendimento automatico nel settore degli imballaggi può migliorarne la sostenibilità. Modelli simili possono analizzare i costi, i punti di forza e di debolezza di altri materiali per trovare alternative più ecologiche alla plastica.

La sostenibilità è complessa, quindi determinare quali materiali sono i più rispettosi dell'ambiente richiede il bilanciamento di molti fattori disparati. L'utilizzo dell'apprendimento automatico consente alle aziende di affrontare questi calcoli complicati in modo più rapido e accurato. Trovare alternative più facilmente riciclabili o a basse emissioni di carbonio diventa meno dirompente e più efficiente.

L'industria dell'imballaggio dovrà affrontare una crescente pressione per adottare pratiche commerciali sostenibili man mano che le questioni climatiche diventano sempre più importanti. Di conseguenza, questi algoritmi di apprendimento automatico possono diventare fondamentali per il continuo successo di un'azienda. La loro attuazione proteggerà il pianeta e la reputazione dell'azienda.

Abbinare i pacchetti ideali ai prodotti

Questa tecnologia del settore degli imballaggi può anche aiutare le aziende a trovare i contenitori ideali per ogni prodotto. I prodotti danneggiati hanno un impatto finanziario significativo a causa della perdita di affari e dei costosi resi, ma l'imballaggio più sicuro per un articolo potrebbe non esserlo per un altro. L'apprendimento automatico può aiutare a identificare rapidamente la soluzione ottimale per cose diverse.

Un algoritmo AI può suggerire scatole con angoli più spessi per prodotti come i televisori che ne richiedono di più protezione del bordo. Potrebbe abbinare oggetti in vetro a contenitori con meccanismi di bloccaggio interni che riducono al minimo le vibrazioni. Le aziende possono anche utilizzare questi algoritmi per bilanciare la protezione del prodotto con un uso minimo di materiale per bilanciare sostenibilità e sicurezza.

L'apprendimento automatico potrebbe progettare nuovi imballaggi per soddisfare esigenze specifiche man mano che le aziende sviluppano nuovi prodotti dalla forma unica. Questo imballaggio su misura potrebbe aiutare le aziende a distinguersi e creare fiducia nei consumatori che l'azienda si preoccupa di spedire i suoi prodotti in modo sicuro.

Ottimizzazione del controllo qualità

Un altro importante caso d'uso dell'apprendimento automatico nel settore degli imballaggi è il controllo di qualità automatizzato. La meccanizzazione dei processi più dispendiosi in termini di tempo o soggetti a errori è uno dei chiavi per un'automazione efficace, e per molti impianti di confezionamento, l'ispezione del prodotto soddisfa tale descrizione.

L'intelligenza artificiale può ottimizzare questi flussi di lavoro attraverso la visione artificiale. Questi sistemi possono scansionare le confezioni alla ricerca di difetti più velocemente di quanto un occhio umano possa elaborare. A differenza degli umani, forniscono anche lo stesso livello di precisione in ogni caso, eliminando gli errori dovuti a distrazione, stanchezza o noia.

Automatizzando il controllo di qualità, l'apprendimento automatico consente alle aziende di imballaggio di ridurre i tempi di consegna ed evitare di spedire prodotti difettosi. Di conseguenza, possono diventare più redditizi e migliorare la soddisfazione del cliente.

Promuovere l'efficienza della supply chain

Le aziende di imballaggio possono anche utilizzare l'apprendimento automatico per promuovere miglioramenti più ampi della catena di approvvigionamento. L'intelligenza artificiale può automatizzare l'etichettatura della data per garantire che ogni confezione abbia un'etichetta accurata, prevenendo errori umani causati da errori economici e semplificando la conformità alle normative. Questa automazione è solo l'inizio dei miglioramenti della supply chain dell'AI.

I magazzini e le fabbriche possono utilizzare l'apprendimento automatico per simulare i cambiamenti del flusso di lavoro nelle repliche digitali delle loro strutture. Questa analisi può rivelare come possono rimuovere le inefficienze o ridurre al minimo gli errori, favorendo miglioramenti continui.

Gli algoritmi di apprendimento automatico possono anche assegnare a ciascun pacchetto tag RFID univoci o altre tecnologie di tracciamento per migliorare la visibilità. Considerando che alcuni settori hanno solo a Tasso di precisione dell'inventario del 65%., questi sistemi di tracciabilità potrebbero migliorare sostanzialmente l'efficienza e l'affidabilità lungo tutta la catena di approvvigionamento.

È tempo di abbracciare l'apprendimento automatico nel settore degli imballaggi

La tecnologia dell'industria dell'imballaggio ha fatto molta strada in pochi anni. Le supply chain che vogliono sfruttare al massimo questa innovazione devono iniziare a implementare il machine learning nei loro processi.

Questi cinque modi di utilizzo machine learning sono alcuni dei casi d'uso più promettenti, ma con il miglioramento della tecnologia emergeranno nuove applicazioni e vantaggi. L'intelligenza artificiale potrebbe rimodellare completamente il settore se l'industria sfruttasse tale potenziale.