AI verbetert verpakkingsautomatisering

Automatisering van verpakkingslijnen begon ooit met het mechaniseren van repeterende handelingen. Een enorme stap vooruit, omdat vervelend en zwaar handmatig werk verdween. Een nadeel is dat automatisering zich grotendeels beperkt tot vaste processen. AI breekt die beperking open.
AI-gestuurde automatisering verhoogt de productiesnelheid, verbetert de kwaliteitscontrole, vergemakkelijkt procesplanning en vermindert foutmarges. Dankzij machine learning en realtime data-analyse ontstaat een systeem dat variaties in producten, verpakkingsvormen en omstandigheden niet als storingen ziet, maar als input voor verbetering.

Strategische meerwaarde

Toepassing van AI biedt strategische voordelen, zoals hogere snelheid en doorvoer, minder uitval en stilstand en constante kwaliteitscontrole. Wat AI toevoegt, is niet alleen de functionaliteit, maar de manier waarop systemen leren, beslissen en zich aanpassen. AI-systemen (zoals deep learning) herkennen patronen zonder dat deze vooraf expliciet zijn gedefinieerd. Slimme systemen kunnen afwijkingen detecteren, maar ze blijven meestal reactief. AI voegt realtime  besluitvorming en aanpassing toe. Het systeem kan bijvoorbeeld zelf lijnparameters bijstellen, zoals snelheid, druk,  grijpkracht, maar ook alternatieve acties kiezen als een afwijking optreedt. Conventionele systemensignaleren wanneer iets afwijkt. AI voegt daar voorspelling aan toe, door patronen te herkennen.

Slimmer samenwerken

Door personalisatie, toename van sku’s, of klantspecifieke eisen moeten verpakkingslijnen steeds meer flexibiliteit leveren. Klassieke automatisering vraagt nog altijd manuele ombouw of herprogrammering, maar AI-systemen herkennen automatisch nieuwe varianten en passen grijpmethoden of  inspectiecriteria aan zonder menselijke tussenkomst. AI maakt vooral een slimmere samenwerking tussen mens en machine mogelijk. Cobots met AI kunnen bijvoorbeeld veilig reageren op menselijk gedrag.

Voordelen bij inspectie

Vooral bij visuele kwaliteitscontrole kan AI een rol spelen. Traditionele visionsystemen kunnen vastlopen bij variatie, maar AI heeft die beperkingen niet. Het rapport The Future of AI in Packaging: 2025 Outlook and Innovation Case Studies geeft voorbeelden. VisionTech, actief in AI-vision, rapporteert een defectdetectie van 99,9% op hun verpakkingsinspectielijnen. Handmatige inspectiekosten zijn met 80% gedaald en klachten van klanten over  verpakkingsdefecten met 50%. Door gebruik te maken van deep learning-algoritmen worden afwijkingen zoals kleurverschillen, verkeerd geplaatste labels of microscheurtjesin folie herkend, ook als die nog niet eerder voorkwamen.
SolVision past een vergelijkbare aanpak toe, met een AI-systeem dat beelden vergelijkt met een referentiemodel. Op die manier kunnen zelfs complexe verpakkingsvormen, zoals zacht aluminium of transparante kunststoffen, automatisch worden geïnspecteerd.

Robots met ogen én hersenen

Waar AI het verschil maakt, is bij de inzet van robotica. Niet meer uitsluitend vaste grijparmen in afgeschermde cellen, maar adaptieve systemen die samenwerken met mensen, reageren op hun omgeving en zichzelf herprogrammeren bij productvariatie.
Een voorbeeld is Solomon AccuPick een AI-gestuurd bin-picking-systeem voor verpakkingslijnen. Dit systeem maakt gebruik van 3D-visiontechnologie en AI om objecten met willekeurige vormen en posities te identificeren en te grijpen. In een specifieke toepassing werden tien collaboratieve robots (cobots) ingezet om producten automatisch uit bakken te halen en in  verpakkingen te plaatsen, zonder dat voorafgaande programmering nodig was. Het systeem vereist slechts enkele beeldvoorbeelden om het AI-model te trainen.

Tekst gaat verder onder de foto.

Solomon AccuPick: een AI-gestuurd bin-picking-systeem voor verpakkingslijnen.

Voorspelbaar onderhoud

Moderne lijnen worden al op afstand gemonitord, waardoor preventief onderhoud mogelijk is. Wat voegt AI dan toe? Dankzij AI kunnen veel storingen worden voorkomen. Sensoren op machines meten continu trillingen, geluid, energieverbruik en temperatuur. AI- algoritmen herkennen patronen die wijzen op slijtage of dreigende uitval – en geven een waarschuwing voordat het proces stilvalt.
AI wordt steeds vaker ingezet als “brein” van een geïntegreerd systeem waarin IoT (zintuigen), robotica (handen) en data-analyse samenwerken. In die context ontstaan hypergeautomatiseerde fabrieken waar processen zichzelf optimaliseren.