초록 :이 백서는 인공 지능 및 스마트 포장의 통합의 현재 상황을 종합적으로 분석하고 통합 프로세스에서 발생하는 문제를 분석하며 가능한 획기적인 방향을 탐색하여 산업 개발에 대한 아이디어를 제공합니다.
키워드 : 인공 지능; 스마트 포장; 완성; 도전 혁신
현재 인공 지능과 스마트 포장의 통합은 특정 진전을 이루었습니다. 포장 생산 라인에서 자동화 된 장비는 인공 지능을 사용하여 정확한 운영을 달성하고 생산 효율성 및 제품 일관성을 향상시킵니다. 지능형 탐지 시스템은 인공 지능 알고리즘을 사용하여 포장 결함을 빠르고 정확하게 감지하고 제품 품질을 보장합니다. 일부 회사는 인공 지능을 사용하여 소비자 데이터를 분석하여 소비자의 다양한 요구를 충족시키기 위해 포장의 개인화 된 사용자 정의를 달성합니다.
그러나 통합 프로세스에는 많은 도전이 있습니다. 첫 번째는 기술 비용의 문제입니다. 인공 지능 기술 연구 및 개발, 장비 구매 및 유지 보수 비용이 높기 때문에 많은 중소 기업이 견딜 수 없어 기술의 대중화를 제한합니다. 둘째, 다양한 브랜드와 장비 및 시스템 유형 간의 호환성은 좋지 않으며 데이터는 공유하고 상호 작용하기가 어렵 기 때문에 스마트 포장에서 인공 지능의 전반적인 응용 효과에 영향을 미칩니다. 또한 데이터 보안 및 개인 정보 보호 문제가 두드러집니다. 스마트 포장은 소비자 정보, 제품 생산 데이터 등을 포함하여 많은 양의 데이터를 생성하고 수집합니다. 일단 유출되면 심각한 결과를 초래할 수 있습니다.
한편으로는, 정부 및 산업 협회는 획기적인 지원 정책을 도입하여 기업이 지능형 포장 분야에서 인공 지능 적용에 관한 연구를 수행하고 엔터프라이즈 기술 응용 프로그램의 비용을 줄일 것을 장려해야합니다. 반면에 기업은 기술 연구 및 개발을 강화하고, 장비 및 시스템의 호환성을 향상시키고, 통합 데이터 표준 및 인터페이스 사양을 설정하며, 데이터 순환 및 공유를 촉진해야합니다. 동시에 데이터 보안 및 개인 정보 보호 기술에 대한 투자를 늘리고 암호화, 액세스 제어 및 기타 기술 수단을 채택하여 데이터 보안을 보장합니다. 또한, 인재 교육 강화, 대학 및 직업 대학은 포장을 이해하고 인공 지능 기술에 익숙한 복합 재능을 업계에 제공하고 인공 지능 및 지능형 포장의 깊은 통합 및 개발을 촉진하는 관련 전문 과정을 제공 할 수 있습니다.
