Amazon meet de verpakkingreductie van het voornamelijk batchen door het gebruik van geavanceerde machine learning -modellen, automatiseringstechnologieën en data -analyses die verpakkingsbeslissingen optimaliseren en het gebruik van materiaal in het uitgebreide uitvoeringsnetwerk te controleren.
Verpakkingsreductie via machine learning en AI
Sinds 2015 heeft Amazon het gemiddelde verpakkingsgewicht per verzending met 36-43%verminderd, waardoor meer dan 3 miljoen ton verpakkingsmaterialen wereldwijd worden geëlimineerd. Een van de kernmethoden die Amazon gebruikt om verpakkingsreductie te meten en te bereiken, is de toepassing van machine learning -modellen die het meest effectieve verpakkingstype voor elk product bepalen. Deze modellen gebruiken gegevens over de producten, zoals dimensies, kwetsbaarheid en hoe producten het in rendement hebben gedaan als gevolg van schade, gecombineerd met feedback van klanten en beeldanalyse van meerdere producthoeken die in fulfillmentcentra zijn genomen. Het AI -systeem analyseert deze informatie om de minimale maar voldoende verpakking te selecteren die zorgt voor veilige levering en tegelijkertijd afval te verminderen. Dit model, vaak aangeduid als de pakketbeslissingsmotor, leert en past zich continu aan om de verpakkingsefficiëntie te verbeteren, waardoor het gebruik van kartonnen dozen, vulmaterialen, tape en plastic wordt verminderd. Meting wordt gedaan door het volgen van verpakkingsgewicht, gebruikte materiaaltype en de impact op de uitstoot van koolstof.
Geautomatiseerde verpakkingstechnologie
Amazon maakt gebruik van innovatieve geautomatiseerde machines in zijn uitvoeringscentra die sensoren, realtime metingen en aangepaste verpakkingscreatie combineren om verpakkingsmateriaal per verzending te minimaliseren. In Europa en de VS heeft Amazon bijvoorbeeld geautomatiseerde verpakkingsmachines geïntroduceerd die elk item scannen en met make-to-maat papieren zakken uit rollen recyclebaar papier gesneden. Deze zakken zijn warmte-afgeslagen zonder lijm en gebruiken geen extra vulling, waardoor het verpakkingsvolume en het gewicht drastisch wordt verminderd in vergelijking met traditionele dozen. Meting van reductie hier is hier door de gemiddelde gram verpakkingen die per verzending worden bespaard (gemiddeld meer dan 26 gram per verzending) en het volgen van hoeveel plastic zakken werden vermeden door ze te vervangen door deze papieren zakken (130 miljoen plastic zakken vermeden in 2023 alleen al in de VS). Dergelijke automatisering stelt Amazon in staat om verpakkingsreductie -inspanningen op betrouwbare wijze te schalen en de cumulatieve impact op verpakkingsmaterialen over miljoenen zendingen dagelijks te meten.
Schepen in productverpakkingsprogramma
Een ander initiatief dat Amazon heeft geïmplementeerd, is de schepen in het productverpakkingsprogramma, dat producten identificeert en certificeert die rechtstreeks in hun oorspronkelijke verpakking van de fabrikant kunnen worden verzonden zonder extra Amazon -verpakkingen. Machine learning helpt Amazon dergelijke producten te identificeren door productinformatie en verpakkingsveiligheid te analyseren. Dit programma vermindert de verpakking aanzienlijk en wordt gemeten aan de hand van het aantal verzendingen zonder extra Amazon -verpakkingen, meer dan 5,5 miljard items die op deze manier zijn verzonden sinds 2019 in Noord -Amerika en Europa alleen. De groei van dit programma in alle regio's en toenemende deelname van verkopers wordt gevolgd als een belangrijke maatstaf voor verpakkingsreductie. De reductie wordt ook weerspiegeld in minder verpakkingsgewicht per verzending en lager gebruik van plastic en kartonnen materialen.
PackOpt -optimalisatietool voor box -suites
Amazon heeft de PackOpt -tool ontwikkeld, die helpt bij het optimaliseren van de reeks boxgroottes die in fulfilmentcentra worden gebruikt om productafmetingen beter te matchen. Deze webgebaseerde tool simuleert product-to-box passen in regio's en identificeert inefficiënties waar oversized dozen overtollige "lucht" verzendvolume genereren. Amazon -managers gebruiken PackOpt om te identificeren welke dozen te introduceren of met pensioen te gaan, waardoor de verkleining van het verpakkingsmateriaal direct wordt beïnvloed. Packopt meet efficiëntie door statistieken zoals het totale gebruikte kartonnen gewicht, verpakkingsvolume, doosgebruiksnelheid en lucht per verzending. Tegen het einde van 2022 werd 90% van de dozen van Amazon in Noord-Amerika geoptimaliseerd via Packopt, wat resulteerde in 7% -10% jaarlijkse vermindering van kartonnen afval, ongeveer 60.000 ton die jaarlijks in die regio werd bespaard.
Meting van milieu -impact en rapportage
Amazon houdt zichzelf voornamelijk verantwoordelijk via de CO2 -voetafdrukreductie metriek, die verpakkingskeuzes verbindt met algemene duurzaamheidsdoelen. Het bedrijf volgt de jaarlijkse vermindering van de verpakking, de hoeveelheid verpakkingsafval geëlimineerd en de bijbehorende koolstofemissies worden vermeden. AI-aangedreven verpakkingsmodellen hebben bijvoorbeeld geholpen bij het besparen van meer dan 2 miljoen ton verpakkingen tussen 2015 en 2022, met incrementele toename van de daarna gerapporteerde toename. De duurzaamheidsupdates van Amazon bieden frequente gegevens over het verminderen van de verzendingspakking, percentage zendingen met lichtgewicht verpakkingen, reducties in het gebruik van plastic verpakkingen en hoeveel pakketten zonder extra Amazon -verpakkingen worden verzonden. Deze publiekelijk gedeelde statistieken en interne volgsystemen vergemakkelijken een nauwkeurige meting van de verpakkingsreductie die wordt bereikt door batching en andere methoden.
Verpakkingsreductie als een bedrijfsstatistiek
Amazon integreert verpakkingsefficiëntie in zijn operationele en financiële KPI's. Het verlagen van de verpakking verlagen niet alleen de materialenkosten, maar verbetert ook de logistieke efficiëntie door de tarieven van de vrachtwagenvulling te verhogen en de verzendvolumes te verlagen. Het bedrijf bewaakt de variabele kosten per eenheid, inclusief verpakkingskosten, om de financiële voordelen van verpakkingsinnovaties te kwantificeren. Door bestellingen te consolideren en de verpakkingsgroottes te optimaliseren door batching en machine learning, vermindert Amazon het verpakkingsmateriaal per bestelling en wordt ook het verbeteren van de efficiëntie van de hantering verbeterd. Deze zakelijke focus zorgt ervoor dat verpakkingsbeslissingen continu worden gemeten en geoptimaliseerd voor kosteneffectiviteit naast milieuvoordelen.
Samenvatting
Amazon meet verpakkingreductie van batching- en verpakkingsoptimalisatie door te combineren:
- Machine learning -modellen die optimale verpakkingen voor elk item berekenen, waardoor het gebruik van het verpakking en de gebruikte materialen worden verminderd.
-Geautomatiseerde verpakkingsmachines die verpakkingen van gemaakte tot maat maken om afval te voorkomen en materiaalbesparingen per schip te volgen.
- Programma's zoals schepen in productverpakkingen die het aantal verzonden verzonden kwantificeren zonder extra verpakkingen.
- Tools zoals PackOpt die het gebruik van het doosanalyseren en verpakkingsefficiënties simuleren om boxsuites te optimaliseren.
- Belangrijkste duurzaamheidsmetrieken, waaronder verpakkingsgewichtreducties, afvalvermeld en bespaarde koolstofemissies gerapporteerd in reguliere duurzaamheidsupdates.
- Bedrijfsstatistieken volgen kostenbesparingen en logistieke efficiëntie gekoppeld aan verpakkingswijzigingen.