AI-driven智能包装

它始于查尔斯·达尔文的进化论,以人工智能驱动的解决方案来改变我们所知道的机床包装结束。当山特维克Coromant推出新的解决方案时,优化的包装将大大节省成本,大幅降低公司成本2排放。

玛丽亚Rajabzadeh Namaghi2019年夏天,来自伊朗的33岁研发工程师和系统开发人员Maria Rajabzadeh Namaghi坐在她在瑞典山德维克的办公室里,研究山德维克Coromant的下一代产品包装解决方案。她有一项艰巨的任务:确保挑选出来的包装尽可能小巧精干,不仅能降低材料成本,还能帮助山特维克集团减少整体的碳足迹。manbet平台

我真的很兴奋,我迫不及待地想在我的同事度假回来的时候告诉他们

尽管Rajabzadeh Namaghi已经找到了基于传统计算机编程的解决方案,但她无法摆脱那种总觉得少了什么东西的感觉。“解决方案不够灵活。它是为特定类型的包定制的,而不适用于新类型的包,”她回忆道。

然后,当她的思绪在空荡荡的办公室里漫游时,她突然想到:“如果我用人工智能应用遗传算法会怎么样?”“遗传算法是基于查尔斯·达尔文进化论的一种基于人工智能的问题搜索过程。就像在自然界中一样,算法会随着时间的推移而进化,每一次循环都会产生更聪明更好的解决方案。在花了几天时间将自己的理论付诸实践后,拉贾扎德·纳马吉(Rajabzadeh Namaghi)意识到自己要做一件大事。

大小和形状并不重要

她回忆道:“我当时真的很兴奋,迫不及待地想在同事们度假回来后告诉他们。”她指出,尽管遗传算法本身并不是什么新东西,但她以前从未听说过它以这种方式应用于包装解决方案。

基于人工智能的打包解决方案为工具找到尽可能小的打包。

“它的工作原理是,无论你需要把什么东西放进一个包里——无论是小的像工具,还是大的像自行车——应用程序会为你找到尽可能小的包来装它。”包装的大小或几何形状并不重要,”她说,并解释了包选择器应用程序(PSA)如何通过分析一个基于cad的3D模型来识别对象的最关键点。

然后,AI算法计算出对象的旋转,从那里,应用程序不仅能够推荐最小可能的包装,而且如何将对象放入选定的包装。

你可以在货物里装更多的东西,从而减少燃料消耗

除了有助于降低包装材料、运输和储存的成本外,总是选择尽可能小的包装的能力也将有助于减少CO2排放。“使用的包装越小,浪费的包装材料就越少。在运输方面,更小的包裹占用更少的空间,你可以在货物中放入更多的东西,因此减少燃料消耗。”

生活在2021年

Sandvik Coromant包装和标签产品经理Samir Balic表示,该应用计划于2021年下半年投入使用,将使包装选择过程“从头到尾”实现自动化。

“产品设计者将在他们的计算机辅助设计程序中添加一个工具,只需简单地按下一个按钮,他们就能拍摄他们刚刚创建的工具,并将其与最合适的包装匹配——甚至在工具实际创建之前。”