與許多其他行業一樣，包裝行業也不斷適應市場需求。變化受到監管，技能短缺和數字化轉型等因素的影響。
為了將這些挑戰轉化為機遇，創新型公司越來越依賴人機協作和使用人工智能等解決方案來管理密集型數據處理。本文主要介紹了目前影響包裝行業的四大趨勢，如何塑造包裝自動化的未來。
協作機器人
在大規模生產中，多樣化、個性化和越來越小的批處理規模並不總是能夠通過自動化的高速流程來進行處理。相應的任務通常交給人工處理，他們傾向於使用成本高昂的人力密集型資源，在小批量和高級包裝上執行復雜的加工任務。因此，傳統工業機器人更有可能在這一領域扮演從屬地位。
一個明顯的趨勢是，在設有防護設備的工人身邊直接使用的協作機器人(cobots，簡稱cobots)的需求增加:“這不是要取代傳統工業機器人，而是要進行優勢互補，促使行業自動化方面取得更大進步——尤其是在協同包裝領域。另一方面，通過協作機器人cobots加入為減輕人工負擔，提高了效率：配備視覺系統，他們可以通過例如正確定位零件或提升負載來減輕人們單調、疲勞和身體緊張的任務。通過這種方式，提高了人工工作的效率和質量。。
協作機器人從一開始就被設計用於配合人工工作，這意味著它們的操作力和加速度參數對人體無害，這些參數在ISO TS15066安全指南中有詳細說明。比如：三菱電機目前正在開發一種新的協作機器人特點包括: 不會因破碎邊緣而受傷，並且表面易於清潔並防止汙垢陷阱，同時仍能達到與我們的工業機器人相同的重複精度±0.02 mm。目前原型機仍在測試中，但它們已經在國際展會上已經向更廣泛的觀眾進行了展示。
協作機器人cobot的另一個特徵通常是它們簡單的控制和編程要求，這些要求可由最終用戶公司的受過訓練的人員執行。這消除了對外部系統集成商或程序員的持續需求。此外，它們可以在包裝行業的許多應用領域中快速靈活地使用。三菱電機的原型為“教學”協作機器人提供了各種選擇。這些範圍從機械臂的力控手動移動到所需位置，到平板電腦或移動設備上用於校準和參數化的可視化編程和用戶界面。
無防護屏障的機器人
對於工業機器人來說，市場需要的是能夠替代柵欄、障礙物和防護單元的安全解決方案。畢竟，這些安全預防措施佔據了寶貴的生產空間，意味著衛生區域的額外清潔成本高，並且妨礙與工人進行有效的合作。此外，在緊急停止或打開防護屏障後，還需要進行復雜的重啟程序。相反，可以應用光學安全系統。激光掃描儀廣泛用於監視機器人周圍的限定區域。三菱電機提供的一項特殊功能是當有人接近工業機器人時運動速度自動降低：一旦人類進入他們的外部區域，他們就會減速。當一個人進入有直接危險的區域時與機器人接觸，機器人立即停止。
整個車間越來越多地被攝像系統監控，而不是用光柵和激光掃描儀固定一個區域。將來，配備人工智能（AI）的視覺系統將識別人們何時何地進入機器人的工作空間並相應地調節其速度。通過這種方式，人們很快就能夠在機器人周圍自由安全地移動。為了實現這一目標，三菱電機已經積極與合作伙伴合作，開發出適合市場的實用解決方案。
人工智能
在機器人技術中，人工智能描述了對不可預見和未編程情況作出適當反應的能力。例如，如果機器人接收的產品在方向、幾何形狀或包裝方面偏離標準，那麼在沒有AI的情況下，它無法識別這些不規則性並做出相應的反應。配備AI和相應視覺系統作為傳感器的機器人系統現在可以學習識別這些偏差並調整其過程。
人工智能還可用於智能機器人檢測待包裝產品的質量缺陷，並在此過程中用無瑕疵的產品替換它們 – 即使在單個包裝單元內也是如此。可手動移動或甚至安裝在無人駕駛運輸系統上的機器人也可以快速檢測其新位置並使用人工智能調整其過程順序。
數據挖掘
在數字化提高OEE(設備整體效能)的願望下，對從生產中提取的數據(數據挖掘)進行分析的需求很大。在第一個實例中，有用於內部評估的配方和生產數據。此外，還可以記錄機器人的伺服驅動器等部件等設備的狀態和工作狀態。這提供了有價值的信息，例如磨損部件的狀態和任何汙染。由此產生的數據庫信息支持可預測的維護策略，極大地節省了維護成本。如：為了進一步改進這些策略，三菱電機正在開發一種新的邊緣計算技術，稱為MELIPC，它的目標是通過使用在車間邊緣執行的先進分析算法來利用製造商數據的價值。
另一個重要的過程數據類別是用於可追溯性和消費者信息的數據，特別是在食品部門。例如，這可用於證明符合冷鏈或將原始信息附加到可通過QR碼調用的食品包裝上。 “在三菱電機，我們可以集中收集PLC，控制和驅動的所有數據，並使用特殊的邊緣計算技術在本地處理。除了為生產控制和監控提供許多其他優勢外，還可以減少雲中存儲空間的成本。
在包裝行業，機器人遠不能取代所有的手工工作，有效進行資源整合，優勢互補，將有助於讓提高包裝行業自動化水平，使工作更舒適、更高效。
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