Amazon måler reduktion af emballage fra batching primært ved hjælp af avancerede maskinlæringsmodeller, automatiseringsteknologier og dataanalyse, der optimerer emballagebeslutninger og overvåger materialets brug på tværs af dets omfattende opfyldelsesnetværk.
Reduktion af emballage gennem maskinlæring og AI
Siden 2015 har Amazon reduceret den gennemsnitlige emballagevægt pr. Forsendelse med 36-43%, hvilket eliminerer over 3 millioner tons emballagematerialer over hele verden. En af de vigtigste metoder, Amazon bruger til at måle og opnå emballageduktion, er anvendelsen af maskinindlæringsmodeller, der bestemmer den mest effektive emballagetype for hvert produkt. Disse modeller bruger data om produkterne, såsom dimensioner, skrøbelighed og hvordan produkter har klaret sig i afkast på grund af skader kombineret med kundefeedback og billedanalyse fra flere produktvinkler taget på opfyldelsescentre. AI -systemet analyserer disse oplysninger for at vælge den minimale, men tilstrækkelige emballage, der sikrer sikker levering, samtidig med at han reducerer affald. Denne model, der ofte benævnes pakken Beslutningsmotor, lærer og tilpasser sig kontinuerligt til at forbedre emballageeffektiviteten og derved reducere brugen af papkasser, fyldmaterialer, tape og plast. Måling udføres ved at spore emballagevægt, anvendt materialetype og påvirkningen på kulstofemissioner.
Automatiseret emballageknologi
Amazon bruger innovative automatiserede maskiner i sine opfyldelsescentre, der kombinerer sensorer, realtidsmåling og oprettelse af tilpasset emballage til at minimere emballagemateriale pr. Forsendelse. I Europa og USA har Amazon for eksempel introduceret automatiserede pakningsmaskiner, der scanner hver vare og klippede til measure-papirposer fra ruller med genanvendeligt papir. Disse poser er varmeforseglet uden lim og bruger ikke yderligere polstring, hvilket drastisk reducerer emballagevolumen og vægt sammenlignet med traditionelle kasser. Måling af reduktion her er gennem de gennemsnitlige gram emballage gemt pr. Forsendelse (mere end 26 gram pr. Forsendelse i gennemsnit) og sporer, hvor mange plastposer der blev undgået ved at udskifte dem med disse papirposer (130 millioner plastposer undgås i 2023 alene i USA). En sådan automatisering gør det muligt for Amazon at skalere emballage reduktionsindsats pålideligt og måle den kumulative indvirkning på emballagematerialer på tværs af millioner af forsendelser dagligt.
Skibe i produktemballageprogrammet
Et andet initiativ Amazon har implementeret er skibene i produktemballageprogrammet, der identificerer og certificerer produkter, der kan sendes direkte i deres originale producentemballage uden yderligere Amazon -emballage. Maskinlæring hjælper Amazon med at identificere sådanne produkter ved at analysere produktinformation og emballagesikkerhed. Dette program reducerer emballagen markant og måles efter antallet af forsendelser, der er foretaget uden yderligere Amazon -emballageâ over 5,5 milliarder varer, der blev sendt på denne måde siden 2019 i Nordamerika og Europa alene. Væksten af dette program på tværs af geografier og stigende deltagelse af sælgere spores som en nøglemetrik til reduktion af emballagen. Reduktionen afspejles også i mindre emballagevægt pr. Forsendelse og lavere brug af plast- og papmaterialer.
PackOPt Optimization Tool til kasse suiter
Amazon har udviklet packopt -værktøjet, som hjælper med at optimere pakken med kassestørrelser, der bruges i opfyldelsescentre til at matche produktdimensioner nærmere. Dette webbaserede værktøj simulerer produkt-til-boks-pasninger på tværs af regioner og identificerer ineffektivitet, hvor store kasser genererer overskydende "luft" forsendelsesvolumen. Amazon -ledere bruger Packopt til at identificere, hvilke kasser der skal introduceres eller går på pension, der direkte påvirker reduktion af emballagemateriale. Packopt måler effektivitet gennem målinger som den samlede anvendte papvægt, emballagevolumen, kasseudnyttelseshastighed og luft pr. Forsendelse. Ved udgangen af 2022 blev 90% af Amazons kasser i Nordamerika optimeret via Packopt, hvilket resulterede i 7% -10% årlig reduktion i papaffald, ca. 60.000 ton sparet årligt i denne region.
Måling af miljøpåvirkning og rapportering
Amazon holder sig selv ansvarlig gennem kulstofaftryksreduktionsmetrikken, der binder emballagevalg til de samlede bæredygtighedsmål. Virksomheden sporer årlig emballagedirektør, mængden af emballageaffald elimineret, og de tilknyttede kulstofemissioner undgås. F.eks. Har AI-drevne emballagemodeller bidraget til at spare over 2 millioner tons emballage mellem 2015 og 2022, med inkrementelle stigninger rapporteret efterfølgende. Amazons bæredygtighedsopdateringer giver hyppige data om forsendelsesemballage -vægtnedsættelser, procentdel af forsendelser ved hjælp af letvægtemballage, reduktioner i brug af plastemballage og hvor mange pakker sendt uden yderligere Amazon -emballage. Disse offentligt delte målinger og interne sporingssystemer letter præcis måling af emballageduktion opnået ved batching og andre metoder.
Emballage reduktion som en forretningsmetrik
Amazon integrerer emballageeffektivitet i sine operationelle og økonomiske KPI'er. Reduktion af emballage skærer ikke kun materialer omkostninger, men forbedrer også logistikeffektiviteten ved at øge lastbilfyldningshastigheder og sænke forsendelsesmængder. Virksomheden overvåger variable omkostninger pr. Enhed, der inkluderer emballageudgifter, til at kvantificere de økonomiske fordele ved emballageinnovationer. Ved at konsolidere ordrer og optimere emballagestørrelser gennem batching og maskinlæring reducerer Amazon emballagemateriale pr. Ordre, mens den også forbedrer håndteringseffektiviteten. Dette forretningsfokus sikrer, at emballagebeslutninger kontinuerligt måles og optimeres til omkostningseffektivitet sammen med miljømæssige fordele.
Oversigt
Amazon måler reduktion af emballage fra batching og emballageoptimering ved at kombinere:
- Maskinindlæringsmodeller, der beregner optimal emballage for hver vare, hvilket reducerer den anvendte emballagevægt og anvendte materialer.
-Automatiske emballagemaskiner, der skaber pakning til measing for at undgå affald og spore besparelser pr. Forsendelse.
- Programmer som skibe i produktemballage, der kvantificerer antallet af forsendelser, der er sendt uden ekstra emballage.
- Værktøjer som PackOPt, der analyserer boksudnyttelse og simulerer emballageeffektivitet for at optimere kassesuiter.
- Nøgle bæredygtighedsmålinger inklusive reduktion af emballagevægt, undgåelse af affald og kulstofemissioner gemt rapporteret i regelmæssige bæredygtighedsopdateringer.
- Forretningsmetrikssporing af omkostningsbesparelser og logistikeffektivitet bundet til emballageændringer.