Descubra cómo la inteligencia artificial está revolucionando la industria del embalaje. Explore las aplicaciones de inteligencia artificial de vanguardia en mantenimiento predictivo, control de calidad, optimización de la cadena de suministro y más.
De un vistazo
- Los sensores y sistemas de visión impulsados por IA mejoran el mantenimiento predictivo y el control de calidad en los procesos de fabricación.
- La optimización de la cadena de suministro impulsada por IA mejora la trazabilidad, el cumplimiento y la previsión de la demanda en el sector farmacéutico y en otros.
- La IA permite la personalización de envases, empodera a los trabajadores e impulsa tendencias futuras como los envases inteligentes y la hiperautomatización.
Inteligencia artificial (IA). Es un concepto que lleva siglos dando vueltas y que vive sin pagar alquiler en la imaginación de todos, desde filósofos hasta escritores de ciencia ficción. Sin embargo, últimamente parece que la IA ha salido de su capullo conceptual y se ha instalado en nuestra realidad cotidiana. Estamos escuchando hablar de ella en todas partes, y con razón. La tecnología avanza a un ritmo que apenas podemos seguir, y los fabricantes están aprovechando la IA para automatizar procesos, mejorar la eficiencia y reimaginar cómo se hace el trabajo.
Ahora bien, según a quién le preguntes, la IA es el gran futuro o el presagio de la perdición de la humanidad (¡un saludo a Hollywood por todas las narrativas distópicas!). Pero, independientemente de lo que pienses al respecto, la IA ya no es solo una palabra de moda. Es un campo amplio y fascinante que se inspira en disciplinas como la informática, el análisis de datos, la neurociencia e incluso la ética. Y fue una tendencia obvia con la que me enfrenté durante mi estancia en la Pack Expo del año pasado.
Estas son solo algunas cosas sobre la IA que me llamaron la atención en la feria, incluido cómo está cambiando la industria del envasado y el procesamiento.
Sensores impulsados por IA para perfeccionar el mantenimiento predictivo.
Todos somos conscientes de la pesadilla que supone el tiempo de inactividad de los equipos, que conlleva pérdida de productividad, incumplimiento de plazos y mucho estrés. Los sensores con tecnología de inteligencia artificial y los algoritmos de aprendizaje automático permiten a los fabricantes supervisar el estado de los equipos en tiempo real y predecir cuándo una máquina podría fallar. Este enfoque proactivo ayuda a reducir el tiempo de inactividad, optimizar los cronogramas de reparación y ahorrar dinero.
Un ejemplo es una línea de embotellado equipada con sensores controlados por inteligencia artificial. Los sensores detectan cambios sutiles en la vibración, la temperatura o el sonido que podrían indicar un problema. El sistema alerta a los operadores, quienes pueden abordar el problema antes de que se convierta en una crisis total.
Sistemas de visión artificial para transformar el control de calidad.
Hoy en día, el control de calidad no es negociable. Las expectativas de los consumidores son más altas que nunca y los sistemas de visión basados en inteligencia artificial utilizan el aprendizaje automático para analizar imágenes de productos en la línea de producción e identificar imperfecciones en tiempo real.
Una empresa que me llamó la atención en Pack Expo fue Oxipital . Desarrollaron una plataforma de visión con inteligencia artificial que aborda los desafíos de alta variabilidad en los entornos de fabricación. Los fabricantes obtienen información útil a partir de datos en tiempo real recopilados sobre:
- Mitigación de defectos: identifique y clasifique los defectos en cualquier etapa de producción para identificar el origen, optimizar la calidad, reducir el desperdicio y mejorar los márgenes.
- Garantía de calidad: identifique, mida y realice un seguimiento de una amplia gama de atributos de productos para garantizar que sus productos cumplan con las especificaciones en cualquier punto de su proceso de producción.
- Monitoreo en vivo: obtenga visibilidad en tiempo real de la calidad de la producción para responder más rápidamente.
- Mejora continua: actúe sobre los datos de monitoreo de calidad en tiempo real para responder más rápido, minimizar el tiempo de inactividad y mejorar la eficiencia.
Optimización de la cadena de suministro impulsada por IA.
La cadena de suministro es la columna vertebral de cualquier operación de fabricación, y la IA está ayudando a hacerla más fuerte, más inteligente y más resistente. Al analizar grandes cantidades de datos, la IA puede optimizar los niveles de inventario, pronosticar la demanda e identificar posibles interrupciones antes de que ocurran.
Un gran ejemplo de esto se encuentra en la industria farmacéutica, donde la cadena de suministro es una intrincada red de procesos que requieren precisión, seguridad y cumplimiento en cada paso. A medida que las regulaciones se endurecen y la demanda de transparencia crece, las empresas deben encontrar soluciones innovadoras para garantizar la trazabilidad de extremo a extremo, optimizar la eficiencia y proteger a los consumidores.
Ingrese a ACG Life Sciences Cloud (ALSC) , una plataforma diseñada para enfrentar estos desafíos de frente.
ACG Life Sciences Cloud proporciona visibilidad en tiempo real, lo que permite a las partes interesadas monitorear cada etapa de la cadena de suministro.
- Seguimiento en tiempo real:el panel de control de ALSC ofrece una vista en vivo de los productos farmacéuticos a medida que avanzan por la cadena de suministro. Esta transparencia ayuda a identificar posibles cuellos de botella, demoras o amenazas de seguridad antes de que se conviertan en problemas importantes.
- Cumplimiento normativo:con estrictas regulaciones globales como la Ley de Seguridad de la Cadena de Suministro de Medicamentos (DSCSA) en los EE. UU. y la Directiva sobre Medicamentos Falsificados (FMD) en Europa, el cumplimiento es un desafío importante. ALSC automatiza la recopilación de datos, la elaboración de informes y la auditoría, lo que facilita que las empresas cumplan con los mandatos de serialización y trazabilidad sin el dolor de cabeza del seguimiento manual.
- Seguridad e integridad de los datos:la plataforma emplea tecnología blockchain para garantizar que todos los datos registrados de la cadena de suministro sean a prueba de manipulaciones, lo que reduce significativamente el riesgo de que ingresen al mercado medicamentos falsificados. Este nivel de seguridad genera confianza entre fabricantes, reguladores y consumidores por igual.
Más allá del cumplimiento normativo, la trazabilidad es fundamental para el retiro de productos del mercado. ALSC permite a las empresas identificar rápidamente los lotes afectados, lo que minimiza el impacto en los pacientes y, al mismo tiempo, mantiene el cumplimiento normativo.
En cuanto a la previsión de la demanda, ALSC aprovecha el análisis predictivo para mejorar la gestión del inventario y alinear la producción con las necesidades del mundo real:
- Información sobre datos históricos:la plataforma analiza las tendencias de producción y ventas pasadas para crear pronósticos de demanda más precisos, evitando tanto la sobreproducción como los desabastecimientos.
- Análisis predictivo:los modelos de aprendizaje automático perfeccionan los pronósticos al tener en cuenta las condiciones del mercado, el comportamiento del consumidor y las variables externas, lo que permite una planificación de la producción más inteligente.
- Ajustes dinámicos:Las actualizaciones de demanda casi en tiempo real garantizan que los fabricantes puedan responder a cambios repentinos, mejorando la agilidad en un mercado en rápida evolución.
Personalización y personalización de IA.
Los consumidores de hoy quieren productos que parezcan hechos a medida para ellos, y la IA ayuda a las empresas a analizar las preferencias y los comportamientos de compra de los clientes. Esto permite ofrecer envases y productos personalizados a gran escala.
Por ejemplo, una empresa de bebidas podría usar IA para diseñar envases de edición limitada que resuenen con grupos demográficos específicos, o un fabricante de snacks podría modificar los sabores en función de los comentarios de los consumidores en tiempo real.
Herramientas impulsadas por IA para la fuerza laboral del mañana.
Contrariamente al temor de que la IA reemplace a los trabajadores humanos, a menudo se trata más de un aumento que de una eliminación. En la industria del envasado y el procesamiento, las herramientas impulsadas por IA están ayudando a los trabajadores a hacer su trabajo mejor, más rápido y de manera más segura.
Piense en una plataforma de software impulsada por IA que brinde instrucciones paso a paso para los operadores de máquinas, lo que reduce los errores y el tiempo de capacitación. O considere un cobot, o robot colaborativo, que trabaja junto con los humanos y se encarga de tareas repetitivas para que los trabajadores puedan concentrarse en responsabilidades más complejas.
Redzone presentó Champion AI, su último conjunto de capacidades enfocadas en brindar asistencia generada por IA al trabajador conectado. Esta plataforma ofrece análisis predictivos y prescriptivos a través de IA generativa para mejorar la productividad y el compromiso en las plantas de producción. Con su enfoque pragmático, Champion AI aborda problemas del mundo real que ocurren a diario, entre ellos:
- Evalúe el rendimiento y prepárese para su día con resúmenes de plantas.
- Menores costos de cambios con predicciones sobre finalización de ejecución y tiempos de cambio.
- Predecir problemas de ejecución y recibir recomendaciones prescriptivas para evitarlos.
- Mejore la productividad y los resultados mediante recomendaciones para que los trabajadores creen un elemento de acción para solucionar una pérdida importante o activen un formulario de incidente de seguridad en caso de un casi accidente.
La IA no se trata sólo de automatización: se trata de permitir que las personas prosperen.
Desafíos y consideraciones.
No cabe duda de que el potencial de la IA es enorme, pero también plantea desafíos. A continuación, se indican algunas cuestiones que todos debemos tener en cuenta:
- Privacidad y seguridad de los datos: la IA se nutre de los datos, pero la información importante conlleva una gran responsabilidad. Los fabricantes deben asegurarse de que la información confidencial (ya sean datos de clientes, detalles de proveedores o algoritmos patentados) esté protegida contra infracciones y usos indebidos.
- Costo de implementación: la implementación de tecnologías de IA puede resultar costosa, especialmente para empresas pequeñas y medianas. La inversión inicial en hardware, software y capacitación puede ser abrumadora, incluso si el retorno de la inversión a largo plazo es prometedor.
- Capacitación de la fuerza laboral: a medida que las herramientas de IA se vuelven más comunes, la fuerza laboral necesitará nuevas habilidades para usarlas de manera eficaz. Esto requiere capacitación y educación constantes, que pueden requerir mucho tiempo y ser costosas.
- Consideraciones éticas: desde el sesgo algorítmico hasta las preocupaciones por el desplazamiento de puestos de trabajo, la IA plantea importantes cuestiones éticas. Las empresas deben afrontar estos desafíos de forma reflexiva, asegurándose de que sus iniciativas de IA se alineen con sus valores y expectativas.
El futuro de la IA en el envasado y el procesamiento.
¿Y qué sigue? A continuación, se indican algunas tendencias a las que hay que prestar atención:
- Embalaje inteligente: la IA permite el desarrollo de embalajes “inteligentes” que hacen más que simplemente proteger un producto. Imagine un paquete de alimentos que utiliza IA para controlar la frescura, alertando a los consumidores cuando es hora de comer o tirar el producto. O un embalaje equipado con funciones de realidad aumentada (RA) que mejoran la experiencia del cliente.
- Sostenibilidad: A medida que la industria prioriza la sostenibilidad, la IA desempeña un papel crucial. Desde la optimización del uso de materiales hasta la reducción de residuos durante la producción, la IA ayuda a las empresas a cumplir sus objetivos ambientales y, al mismo tiempo, mantener la rentabilidad.
- Hiperautomatización: la automatización está evolucionando hacia la hiperautomatización, donde la IA trabaja junto con la robótica, la Internet de las cosas (IoT) y otras tecnologías avanzadas para crear líneas de producción totalmente integradas y autooptimizables.
- Colaboración entre humanos e IA: el futuro no se trata de humanos contra máquinas, sino de humanos y máquinas trabajando juntos. Se espera que veamos más herramientas y plataformas diseñadas para que la IA sea accesible y fácil de usar, empoderando a los trabajadores en todos los niveles.
Reflexiones finales sobre la transformación de la IA.
La IA está transformando la industria del envasado y el procesamiento de formas que apenas estamos empezando a comprender. Desde el mantenimiento predictivo hasta los envases personalizados, las posibilidades son tan apasionantes como infinitas, y los fabricantes deben aprovecharlas de forma ética, sostenible e inclusiva.
Ya sea que sea un entusiasta de la IA o un escéptico, hay algo que está claro: el futuro del envasado y el procesamiento es más inteligente, más rápido y más innovador que nunca. Y la IA está liderando el cambio, un algoritmo a la vez
Crédito: https://www.packagingdigest.com/
