Jak Darwin zainspirował opakowania sterowane sztuczną inteligencją
Zaczęło się od wizji związanej z teorią ewolucji Karola Darwina, a zakończyło się rozwiązaniem opartym na sztucznej inteligencji, które ma zmienić opakowania obrabiarek, jakie znamy. Gdy Sandvik Coromant wprowadzi na rynek to nowe rozwiązanie, zoptymalizowane opakowania przyniosą duże oszczędności i znacznie obniżą emisję CO2.
Latem 2019 roku Maria Rajabzadeh Namaghi, 33-letnia inżynier ds. badań i rozwoju oraz programistka systemów z Iranu, siedziała w swoim biurze w Sandviken w Szwecji i pracowała nad nową generacją rozwiązań opakowaniowych dla produktów Sandvik Coromant. Miała trudne zadanie: upewnić się, że wybrane opakowania będą jak najmniejsze i jak najbardziej oszczędne, aby nie tylko obniżyć koszty materiałów, ale także pomóc grupie Sandvik zmniejszyć ogólny ślad węglowy.
Chociaż Rajabzadeh Namaghi znalazła już rozwiązanie oparte na tradycyjnym programowaniu komputerowym, nie mogła pozbyć się uporczywego poczucia, że czegoś jej brakuje. „Rozwiązanie nie było wystarczająco elastyczne. Było dostosowane do określonego typu opakowań i nie sprawdzało się w przypadku nowych typów opakowań”, wspomina.
Potem, gdy pozwoliła, by jej myśli wędrowały po opustoszałym krajobrazie biurowym, nagle dotarło do niej: „A gdybym zastosowała algorytmy genetyczne z użyciem sztucznej inteligencji?”. Algorytm genetyczny to oparty na sztucznej inteligencji proces poszukiwania rozwiązań, inspirowany teorią ewolucji Karola Darwina. Podobnie jak w przyrodzie, algorytm ewoluuje z pokolenia na pokolenie, pozwalając z każdym cyklem uzyskiwać coraz bardziej efektywne rozwiązania. Po kilku dniach testów swojej teorii Rajabzadeh Namaghi wiedziała, że trafiła na coś istotnego.
Maria Rajabzadeh Namaghi
Rozmiar ani kształt nie mają znaczenia
„Byłam naprawdę podekscytowana, nie mogłam się doczekać, kiedy opowiem o tym kolegom, gdy wrócą z wakacji”, wspomina, zauważając, że chociaż algorytm genetyczny sam w sobie nie jest niczym nowym, nigdy wcześniej nie słyszała o jego zastosowaniu w rozwiązaniach opakowaniowych w ten sposób.
„Działa to tak, że niezależnie od tego, co trzeba umieścić w paczce – czy to coś małego, jak narzędzie, czy coś dużego, jak rower – aplikacja znajdzie najmniejsze możliwe opakowanie, w którym można to zmieścić. Rozmiar ani kształt geometryczny tego, co jest pakowane, nie mają znaczenia” – mówi i wyjaśnia, w jaki sposób aplikacja Package Selector Application (PSA) identyfikuje najbardziej krytyczne punkty obiektu, analizując jego trójwymiarowy model CAD. Następnie algorytm SI wylicza optymalny obrót obiektu, a aplikacja jest w stanie nie tylko zaproponować najmniejsze możliwe opakowanie, lecz także wskazać sposób umieszczenia obiektu w wybranym opakowaniu.
Rozwiązanie do pakowania oparte na sztucznej inteligencji znajduje najmniejsze możliwe opakowanie dla narzędzia.
Uruchomienie w 2021 r.
Oprócz obniżenia kosztów materiałów opakowaniowych, transportu i magazynowania możliwość zawsze wybrać najmniejsze możliwe opakowanie przyczyni się również do redukcji emisji CO2. „Im mniejsze opakowania stosujesz, tym mniej materiału opakowaniowego marnujesz. A jeśli chodzi o transport, mniejsze paczki zajmują mniej miejsca, dzięki czemu do jednej przesyłki można zmieścić więcej przedmiotów i tym samym zmniejszyć zużycie paliwa”, mówi Rajabzadeh Namaghi.
Samir Balic, kierownik produktu ds. opakowań i etykietowania w Sandvik Coromant, twierdzi, że aplikacja, której uruchomienie planowane jest na drugą połowę 2021 r., zautomatyzuje proces wyboru opakowań „od początku do końca”.
„Projektanci produktu otrzymają narzędzie zintegrowane z ich programami CAD i za pomocą prostego naciśnięcia przycisku będą mogli zarejestrować narzędzie, które właśnie stworzyli, a ono zostanie dopasowane do najbardziej odpowiedniego opakowania – jeszcze zanim narzędzie zostanie fizycznie wyprodukowane”.
