La innovación tecnológica en el packaging gracias a la IA incluye el diseño inteligente de envases, la detección automatizada de defectos, la optimización del proceso de embalaje y la gestión de la cadena de suministro.
Conversamos con Germán Villalobos, consultor experto en tecnologías avanzadas de manufactura para la mejora de la rentabilidad y el ahorro en México y Latinoamérica, acerca de las tendencias de la inteligencia artificial (IA) y robótica y su influencia sobre la industria de los empaques las ventajas de la adopción de inteligencia artificial (IA) y robótica en la industria de empaques.
Diseño inteligente de envases
Hace décadas la industria centraba sus esfuerzos en el producto. En la actualidad, todo gira en torno al usuario. No hay que tener el mejor producto, sino el que más llame la atención y satisfaga a los compradores finales.
Los empaques no están alejados de estos: tienen que gustar, emocionar y ser recordados para aumentar las probabilidades de una nueva compra.
"La IA generativa tiene la capacidad de analizar esos datos, a los que se pueden añadir otros, como la evolución del mercado, disponibilidad de materiales, las estrategias de marketing y genera por ejemplo un empaque personalizado”, explica Villalobos a manera de ejemplo.
Adicionalmente, la IA permite un amplio nivel de profundidad. Por ejemplo con ella es posible modelar la distribución adecuada de la carga y las protecciones sin tener que probar distintas combinaciones de forma real. Así se ahorra tiempo y los costes de los protectores descartados.
“A esto, también se pueden incorporar sistemas de machine learning para aprender de los éxitos y fracasos de los diseños previos. De esta forma, la personalización y la experiencia de cliente en el packaging con IA cada vez afina más con los deseos y necesidades del cliente, y las expectativas de su usuario final”, añade.
Calidad, segregación y mantenimiento
Uno de los puntos fuertes de esta tecnología son las mejoras en la calidad del embalaje mediante.
Detectar los defectos de diseño (a nivel de prototipo o de producción) ahorra tiempo y dinero en la fase de prototipado.
Con inteligencia artificial es posible analizar datos y encontrar errores y puntos de mejora con mayor rapidez y precisión. Pero además se logran envases de más calidad, aportando una indudable ventaja competitiva al fabricante.
También se convierte en una herramienta muy útil para el mantenimiento preventivo de maquinaria, la clasificación de productos y de niveles de calidad de la producción.
Optimización del proceso productivo
Si nos trasladamos al proceso productivo, las capacidades de la AI se convierten en herramientas muy útiles para la flexibilidad y precisión de los procesos.
“La integración de sistemas robóticos avanzados en las líneas de empaque y manufactura está permitiendo una mayor flexibilidad y precisión. Los robots, equipados con sensores y actuadores inteligentes, pueden realizar tareas complejas con alta eficiencia, desde el manejo delicado de productos hasta la inspección de calidad”, señala Villalobos.
Por otro lado, la robótica colaborativa está marcando el inicio de una nueva era en la manufactura. Esta colaboración permite, hoy por hoy, aumentar la eficiencia y la seguridad en el lugar de trabajo; lo que trae como resultado calidad de vida de los trabajadores, liberándolos de tareas repetitivas y potencialmente peligrosas.
Sustentabilidad y la economía circular
“La capacidad de estas tecnologías para optimizar el uso de recursos y mejorar los procesos de reciclaje son muy amplias y fundamental para reducir el impacto ambiental de lo que producimos” añade el consultor en tecnologías.
A su criterio, también en materia de sostenibilidad puede convertirse en una herramienta poderosa para lograr una gestión productiva con menor impacto ambiental.
Ejemplo de ello, es el aporte que pueda dar al desarrollo del ecodiseño al sumar data y permitir calcular el impacto de incorporar materiales renovables o reciclados, proponer envases reutilizables, aligerar el porcentaje de materia prima, reducir residuos, proponer diseños monomaterial para facilitar el reciclado, adecuación del tamaño al producto, entre otros.
Además, con ella es posible incorporar algoritmos de pronóstico y aprendizaje automático para predecir la demanda de productos y ajustar la producción.
