人工智能可以加速包装行业的循环经济——提高包装的可回收性、增加再生材料的使用，并促进可持续材料的创新。
人工智能可以加速包装行业的循环经济——提高包装的可回收性、增加再生材料的使用，并促进可持续材料的创新。然而，人工智能的应用仍处于早期阶段。在我们最近的访谈中，所有价值链利益相关者都表示正在考虑将人工智能纳入其包装策略，但只有不到三分之一的参与者真正将人工智能的应用从考虑阶段推进到试点或实施阶段。
下面列出的 15 个高潜力用例的部署，为我们提供了取得进展的绝佳机会。
阻碍因素是什么？以及如何排除这种阻碍？
高管们指出，数据碎片化（70%）、变革管理（60%）和所需投资（55%）是人工智能部署的主要障碍。但一个充满活力的初创企业和技术提供商生态系统正在崛起，能够帮助消费品公司、零售商和加工商扩大其人工智能实验的规模。
实际部署已经取得了可衡量的成果：
创新设计 ：包装开发时间从 18-24 个月缩短至约 100 天
包装设计优化： 重新设计运输包装后，运输成本降低了 7%。
材料发现： 更快的工艺流程和更短的开发周期使研发成本降低了约 25%。
自动化合规、审计和报告： 行政工作量减少 50%
供应商评分与筛选： 借助人工智能赋能的供应商评估，采购成本降低 15%
人工智能在包装领域的应用已步入正轨，但远未完成。目前大多数团队仅部署了少数几个应用案例，仍有大量空白领域尚未开发。那些能够克服障碍并开始测试新应用案例的领导者，将把潜力转化为可衡量的循环经济效益和商业影响。
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