Lanci snabdevanja prihvataju digitalnu transformaciju, a tehnologija industrije ambalaže mora da evoluira da bi održala i podržala ovaj trend. Uspon mašinskog učenja u industriji ambalaže mogao bi zauvek da promeni ovaj sektor na bolje.
Mašinsko učenje, podskup veštačke inteligencije (AI), obučava algoritme da razmišljaju kao ljudi, postepeno se poboljšavajući tokom vremena. Ovi modeli veštačke inteligencije koji prepoznaju šablone i koji se kontinuirano samooptimizuju počinju da se koriste u mnogim aplikacijama širom industrije ambalaže. Evo pet načina upotrebe koji najviše obećavaju.
Smanjenje upotrebe materijala
Jedna od najboljih primena AI za industriju ambalaže je smanjenjeupotrebe materijala. Algoritmi mašinskog učenja mogu da simuliraju moguće alternative i pronađu načine za pakovanje predmeta sa manje materijala. Izračunavanje i upoređivanje svih ovih mogućnosti teklo bi sporo ako bi do njih dolazili ručnim sredstvima, ali AI to može učiniti za samo nekoliko minuta.
Amazon je 2018. razvio alat za smanjenje ambalažnog materijala pod nazivom PackOpt da bi upravo to uradio. Od svog debija, PackOpt je uštedeo kompaniji otprilike 60.000 tona kartona godišnje.
Taj ogroman pad u upotrebi materijala dolazi od smanjenja veličine materijala od samo 7% -10%. Ovaj slučaj upotrebe u stvarnom svetu naglašava kako čak i relativno skromna poboljšanja od mašinskog učenja mogu dovesti do značajnih ušteda tokom vremena.
Poboljšanje održivosti pakovanja
Smanjenje količine materijala u svakom pakovanju je samo jedan od načina na koji mašinsko učenje u industriji ambalaže može poboljšati njegovu održivost. Slični modeli mogu analizirati troškove, prednosti i slabosti drugih materijala kako bi pronašli ekološki prihvatljivije alternative za plastiku.
Održivost je složena, tako da određivanje materijala koji su ekološki najprihvatljiviji zahteva balansiranje mnogih različitih faktora. Korišćenje mašinskog učenja omogućava kompanijama da se pozabave ovim komplikovanim proračunima brže i preciznije. Pronalaženje alternativa koje se lakše recikliraju ili manje ugljenika postaje manje ometajuće i efikasnije.
Industrija ambalaže će se suočiti sa sve većim pritiskom da usvoji održivu poslovnu praksu kako klimatski problemi postaju sve istaknutiji. Shodno tome, ovi algoritmi mašinskog učenja mogu postati ključni za stalni uspeh kompanije.
Usklađivanje idealnih paketa sa proizvodima
Ova tehnologija industrije pakovanja takođe može pomoći kompanijama da pronađu idealne kontejnere za svaki proizvod. Oštećeni proizvodi imaju značajan finansijski uticaj zbog izgubljenog posla i skupih povraćaja, ali najbezbednije pakovanje za jednu stavku možda nije za drugu. Mašinsko učenje može pomoći da se brzo identifikuje optimalno rešenje za različite stvari.
Algoritam veštačke inteligencije može da predloži kutije sa debljim uglovima za proizvode poput televizora kojima je potrebna veća zaštita ivica. Može da upari staklene predmete sa kontejnerima sa unutrašnjim mehanizmima za zaključavanje koji minimiziraju vibracije. Kompanije takođe mogu da koriste ove algoritme da uravnoteže zaštitu proizvoda sa minimalnom upotrebom materijala kako bi uravnotežile održivost i bezbednost.
Mašinsko učenje bi moglo da dizajnira novu ambalažu koja će zadovoljiti specifične potrebe dok kompanije razvijaju nove proizvode jedinstvenog oblika. Ovo pakovanje po meri moglo bi da pomogne preduzećima da se istaknu i stvore poverenje kod potrošača da kompanija brine o bezbednoj isporuci svojih proizvoda.
Optimizacija inspekcije kvaliteta
Još jedan važan slučaj upotrebe mašinskog učenja u industriji ambalaže je automatska kontrola kvaliteta. Mehanizacija procesa koji najviše oduzimaju vreme ili su skloni greškama je jedan od ključeva za efikasnu automatizaciju, a za mnoge fabrike za pakovanje, inspekcija proizvoda ispunjava taj opis.
AI može optimizovati ove tokove rada pomoću mašinskog vida. Ovi sistemi mogu skenirati pakete u potrazi za defektima brže nego što bi ljudsko oko moglo da obradi. Za razliku od ljudi, oni takođe pružaju isti nivo tačnosti u svakom slučaju, eliminišući greške od ometanja, umora ili dosade.
Automatizacijom kontrole kvaliteta, mašinsko učenje omogućava kompanijama za pakovanje da skrate vreme isporuke i izbegnu slanje neispravnih proizvoda.
Pokretanje efikasnosti lanca snabdevanja
Kompanije za pakovanje takođe mogu da koriste mašinsko učenje kako bi pokrenule šira poboljšanja lanca snabdevanja. AI može da automatizuje označavanje datuma kako bi osigurao da svaki paket ima tačnu oznaku, sprečavajući greške u vezi sa poslovnim troškovima usled ljudske greške i pojednostavljujući usklađenost sa propisima. Ova automatizacija je samo početak poboljšanja lanca snabdevanja AI.
Skladišta i fabrike mogu da koriste mašinsko učenje da simuliraju promene toka posla u digitalnim replikama svojih objekata. Ova analiza može otkriti kako mogu da otklone neefikasnosti ili minimiziraju greške, pomažući tekućim poboljšanjima.
Algoritmi mašinskog učenja takođe mogu svakom paketu dodeliti jedinstvene RFID oznake ili druge tehnologije praćenja kako bi poboljšali vidljivost. Uzimajući u obzir da neki sektori imaju stopu tačnosti zaliha od samo 65%, ovi sistemi za praćenje bi mogli značajno da poboljšaju efikasnost i pouzdanost u celom lancu snabdevanja.
*izvor: allthingssupplychain.com; foto: unsplash.com
