초록 :이 논문은 포장 산업의 전통적인 모델에서 지능형 모델로의 전환을 검토하고, 인공 지능의 주요 역할에 중점을두고, 변화에 의해 가져온 영향과 과제를 분석합니다.
키워드 : 포장 산업; 전통적인 모델; 인공 지능; 산업 재구성
전통적인 포장 산업은 주로 수동 노동 및 간단한 기계 장비에 의존하며 생산 효율성이 낮고 불안정한 품질 및 자원 낭비와 같은 문제가 있습니다. 인공 지능 기술의 부상으로 포장 산업은 재구성 기회를 제공했습니다.
생산 효율성 향상 측면에서 인공 지능 중심 자동 생산 라인이 주요 힘이되었습니다. 지능형 로봇은 중단없이 하루 24 시간 작동 할 수 있으며, 운영이 정확하여 생산주기가 크게 단축됩니다. 예를 들어, 음료 포장 생산 라인에서 지능형 로봇은 병 잡기, 충전, 봉인 및 라벨링과 같은 일련의 작업을 신속하게 완료 할 수 있으며 시간당 수천 개의 패키지를 처리 할 수 있으며, 이는 수동 노동의 효율의 몇 배입니다.
품질 관리 수준에서 인공 지능 기술은 포장 품질에 대한 안정적인 보장을 제공합니다. Machine Vision System은 이미지 인식 알고리즘을 사용하여 포장의 만능 검사를 수행하여 약물 포장에 대한 작은 긁힘 및 식품 포장의 느슨한 밀봉과 같은 매우 미묘한 결함을 감지하여 제품 품질 및 안전을 보장하고 브랜드 명성을 유지할 수 있습니다.
포장 디자인 분야에서 인공 지능은 디자이너에게 강력한 도구를 제공합니다. 인공 지능은 빅 데이터를 통해 소비자 선호도 및 시장 동향을 분석함으로써 창의적인 디자인 개념을 생성하고, 디자이너가 사고의 한계를 뚫고, 시장 수요를 더 잘 충족시키는 설계 포장을 돕습니다.
물류 및 운송 링크에서 인공 지능은 물류 공급망을 최적화합니다. 물류 데이터의 실시간 분석, 운송 경로의 합리적인 계획, 최상의 운송 방법 및 배송 시간 선택, 물류 비용 절감 및 배송 적시성 개선을 통해. 예를 들어, 전자 상거래 회사가 인공 지능 물류 시스템을 사용한 후 물류 비용이 15%감소했으며 정시 배송 속도는 95%이상 증가했습니다.
그러나 포장 산업의 지능으로의 전환 과정에서 기술적 재능 부족 및 시스템 통합의 어려움과 같은 문제에 직면 해 있습니다. 기업은 전문적인 재능을 키우기 위해 대학 및 과학 연구 기관과의 협력을 강화해야하며 기술 연구 및 개발에 대한 투자를 늘리기 위해 기술적 어려움을 극복해야합니다.
