ИИ — это «скорее эволюция, чем революция» в области упаковки: отчет PMMI
Производители упаковочного оборудования и их конечные пользователи уже нашли многочисленные практические применения ИИ. PMMI Business Intelligence делится рекомендациями о том, как компаниям начать работу.
.
Краткое описание погружения:
- Недавно компания PMMI Business Intelligence опубликовала отчет с тематическими исследованиями, в котором подробно описывается, как искусственный интеллект — в частности, машинное обучение, deep learning и генеративный ИИ — уже оказывает влияние на производителей упаковочного оборудования и их конечных пользователей и как он может еще больше трансформировать операции в будущем.
- В отчете обсуждается, как современные технологии, используемые в настоящее время, могут повысить производительность персонала, улучшить производительность оборудования и снизить трудозатраты.
- Тем не менее, препятствия для внедрения включают проблемы кибербезопасности, потенциальные проблемы с точностью и вопросы, связанные со сбором и хранением данных, а также трудности с персоналом, такие как сопротивление изменениям и опасения, что технологии отнимут рабочие места.
Углубленный анализ:
Влияние искусственного интеллекта распространяется на все отрасли. Руководители компаний, занимающихся упаковкой, выражают осторожный оптимизм в отношении потенциальных преимуществ.
На прошлогодней выставке Pack Expo докладчики обсуждали необходимость строгого контроля безопасности и качества. PMMI, Ассоциация упаковочных и перерабатывающих технологий, сообщает, что в этом году искусственный интеллект вновь займет видное место на международной выставке Pack Expo International, которая пройдет с 3 по 6 ноября в Чикаго.
Авторы отчета рекомендуют компаниям обратиться за помощью к экспертам в разработке целевых показателей внедрения инструментов ИИ, а также начать с малого и обеспечить поддержку заинтересованных сторон.
Некоторые компании открыто заявляют о том, как они внедряют ИИ. Amazon, например, использует искусственный интеллект в своих усилиях по подбору подходящего размера упаковки и определению наиболее эффективной формы упаковки для доставки определенного продукта. В этом году Berry Global выпустила техническую документацию о том, как инструменты искусственного интеллекта могут помочь анализировать потребительские предпочтения и, в свою очередь, создавать более экологичный дизайн упаковки, ориентированный на пользователя.
В отчете PMMI отмечается, что “Несмотря на то, что ИИ считается относительно новой технологией, машинное обучение уже много лет существует в различных формах. В настоящее время оно вышло далеко за рамки теоретической концепции и получило множество практических применений в упаковочной промышленности”.
Технологии способны устранить некоторые критические пробелы в навыках и рабочей силе, препятствующие производству. Но авторы также пишут, что технологии еще недостаточно развиты, чтобы работать без участия человека. Ожидается, что инструменты искусственного интеллекта со временем станут умнее и эффективнее.
Что касается того, какую роль ИИ может сыграть конкретно для производителей оборудования, в отчете отмечается, что ИИ может быть применен к коботам для повышения безопасности, эффективности и гибкости адаптации к дефектам. Как отмечается в отчете, эти достижения могут позволить создавать новые функции для роботов.
К ключевым категориям технологий, которые уже оказывают влияние, относятся:
- Ассистенты с искусственным интеллектом могут помочь в кодировании, выполнении административных задач, ручном создании машин и проведении мозговых штурмов для проектирования и маркетинга.
- Системы машинного зрения могут помочь в контроле качества, сортировке продукции, обнаружении несанкционированного доступа и многом другом. Авторы пишут, что контроль качества “общеизвестно сложен в упаковочной и перерабатывающей промышленности по сравнению с другими отраслями из-за несоответствия продуктов” и что решения с использованием искусственного интеллекта более точны, чем традиционные методы.
- Профилактическое техническое обслуживание может помочь избежать незапланированных простоев оборудования. “Модели искусственного интеллекта могут быть обучены с помощью руководств, методов технического обслуживания и отзывов клиентов в ответ на системные предупреждения”, — говорится в отчете, информирующем пользователей о том, почему вообще могло возникнуть предупреждение.
- Цифровые двойники могут быть использованы для моделирования различных схем установки и определения наиболее эффективной из них, тем самым оптимизируя конструкцию для выполнения операций.
- Подключенные рабочие платформы включают облачные системы, которые могут быть интегрированы с ассистентом с искусственным интеллектом, для сбора данных о производительности труда и управления задачами. Они могут дать представление о процессах и потенциальных проблемах с качеством или недостатках в навыках на предприятиях.
