5 sätt att använda maskininlärning i förpackningsindustrin

Försörjningskedjor omfamnar digital transformation, och förpackningsindustrins teknik måste utvecklas för att hänga med och stödja denna trend. En av de mest mångsidiga och allmänt fördelaktiga av dessa tekniker att investera i är maskininlärning. Ökningen av maskininlärning inom förpackningsindustrin kan för alltid förändra sektorn till det bättre.

Maskininlärning, en delmängd av artificiell intelligens (AI), tränar algoritmer att tänka som människor, och gradvis förbättras med tiden. Dessa mönsterigenkännande, kontinuerligt självoptimerande AI-modeller börjar se användning i många applikationer inom förpackningsindustrin. Här är fem av de mest lovande av dessa användningsfall.

Minska materialanvändning

En av de bästa tillämpningarna av AI för förpackningsindustrin är materialreduktion. Maskininlärningsalgoritmer kan simulera möjliga alternativ och hitta sätt att paketera föremål med mindre material. Att beräkna och jämföra alla dessa möjligheter skulle vara långsamt manuellt, men AI kan göra det på bara några minuter.

Amazon utvecklade ett verktyg för minskning av förpackningsmaterial som heter PackOpt för att göra just det 2018. Sedan debuten har PackOpt räddat företaget ungefär 60,000 XNUMX ton kartong årligen.

Den enorma minskningen av materialanvändningen kommer från bara en storleksminskning på 7–10 %. Detta praktiska användningsfall belyser hur även relativt blygsamma förbättringar från maskininlärning kan leda till avsevärda besparingar över tid. Företag som använder dessa verktyg för att minska sin materialförbrukning kommer att se sina rörelsemarginaler växa och hållbarheten förbättras.

Förbättra förpackningars hållbarhet

Att minska mängden material i varje paket är bara ett sätt att maskininlärning i förpackningsindustrin kan förbättra dess hållbarhet. Liknande modeller kan analysera andra materials kostnader, styrkor och svagheter för att hitta mer miljövänliga alternativ till plast.

Hållbarhet är komplext, så att avgöra vilka material som är mest miljövänliga kräver en balansering av många olika faktorer. Genom att använda maskininlärning kan företag hantera dessa komplicerade beräkningar snabbare och mer exakt. Att hitta mer lättåtervinningsbara alternativ med lägre koldioxidutsläpp blir mindre störande och mer effektivt.

Förpackningsindustrin kommer att möta ett ökande tryck att anta hållbara affärsmetoder i takt med att klimatfrågorna blir allt mer framträdande. Följaktligen kan dessa maskininlärningsalgoritmer bli avgörande för ett företags fortsatta framgång. Genom att implementera dem kommer att skydda planeten och företagets rykte.

Matcha perfekta paket till produkter

Denna teknik för förpackningsindustrin kan också hjälpa företag att hitta de perfekta behållarna för varje produkt. Skadade produkter har en betydande ekonomisk inverkan från förlorade affärer och dyra returer, men den säkraste förpackningen för en vara kanske inte är för en annan. Maskininlärning kan hjälpa till att snabbt identifiera den optimala lösningen för olika saker.

En AI-algoritm kan föreslå lådor med tjockare hörn för produkter som TV-apparater som behöver mer kantskydd. Det kan para ihop glasföremål med behållare med interna låsmekanismer som minimerar vibrationer. Företag kan också använda dessa algoritmer för att balansera produktskydd med minimal materialanvändning för att balansera hållbarhet och säkerhet.

Maskininlärning kan designa nya förpackningar för att möta specifika behov när företag utvecklar nya, unikt formade produkter. Denna skräddarsydda förpackning kan hjälpa företag att sticka ut och skapa förtroende hos konsumenterna att företaget bryr sig om att skicka sina produkter på ett säkert sätt.

Optimera kvalitetsinspektion

Ett annat viktigt användningsfall för maskininlärning inom förpackningsindustrin är automatiserad kvalitetskontroll. Mekanisering av de mest tidskrävande eller felbenägna processerna är en av de nycklarna till effektiv automatisering, och för många förpackningsanläggningar uppfyller produktinspektionen den beskrivningen.

AI kan optimera dessa arbetsflöden genom maskinseende. Dessa system kan skanna paket efter defekter snabbare än ett mänskligt öga skulle kunna bearbeta. Till skillnad från människor levererar de också samma nivå av noggrannhet i alla fall, vilket eliminerar fel från distraktion, trötthet eller tristess.

Genom att automatisera kvalitetskontroll låter maskininlärning förpackningsföretag förkorta ledtiderna och undvika att skicka ut defekta produkter. Följaktligen kan de bli mer lönsamma och förbättra kundnöjdheten.

Driving Supply Chain Effektivitet

Förpackningsföretag kan också använda maskininlärning för att driva bredare förbättringar av leveranskedjan. AI kan automatisera datummärkning för att säkerställa att varje förpackning har en korrekt etikett, vilket förhindrar affärskostnadsmisstag från mänskliga fel och effektiviserar regelefterlevnad. Denna automatisering är bara början på AI:s förbättringar av leveranskedjan.

Lager och fabriker kan använda maskininlärning för att simulera arbetsflödesförändringar i digitala repliker av sina anläggningar. Den här analysen kan avslöja hur de kan ta bort ineffektivitet eller minimera fel, vilket hjälper till med pågående förbättringar.

Maskininlärningsalgoritmer kan också tilldela varje paket unika RFID-taggar eller andra spårningstekniker för att förbättra synligheten. Med tanke på att vissa sektorer har bara en 65 % lagernoggrannhet, kan dessa spårningssystem avsevärt förbättra effektiviteten och tillförlitligheten genom hela leveranskedjan.

Det är dags att anamma maskininlärning i förpackningsindustrin

Tekniken inom förpackningsindustrin har kommit långt på bara några år. Leverantörskedjor som vill få ut det mesta av denna innovation måste börja implementera maskininlärning i sina processer.

Dessa fem sätt att använda maskininlärning är några av dess mest lovande användningsfall, men nya applikationer och fördelar kommer att dyka upp när tekniken förbättras. AI skulle kunna omforma sektorn helt om branschen drar nytta av den potentialen.

Författare Bio:

Emily Newton är chefredaktör för Revolutionized Magazine. Hon har över fem år täckt berättelser om lager, logistik och distribution.

• SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
• Källa: 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