Amazon måler emballasjeduksjon fra batching primært gjennom bruk av avanserte maskinlæringsmodeller, automatiseringsteknologier og dataanalyse som optimaliserer beslutninger om emballasje og overvåker materialbruk på tvers av det omfattende oppfyllingsnettverket.
Emballasje reduksjon gjennom maskinlæring og AI
Siden 2015 har Amazon redusert den gjennomsnittlige emballasjevekten per forsendelse med 36-43%, og eliminert over 3 millioner tonn emballasjematerialer over hele verden. En av kjernemetodene Amazon bruker for å måle og oppnå reduksjon av emballasje er anvendelsen av maskinlæringsmodeller som bestemmer den mest effektive emballasjetypen for hvert produkt. Disse modellene bruker data om produktene, for eksempel dimensjoner, skjørhet og hvordan produkter har klart seg i avkastning på grunn av skade, kombinert med tilbakemeldinger fra kunder og bildeanalyse fra flere produktvinkler tatt på oppfyllingssentre. AI -systemet analyserer denne informasjonen for å velge den minimale, men tilstrekkelig emballasjen som sikrer sikker levering mens du reduserer avfall. Denne modellen, ofte referert til som pakkebeslutningsmotoren, lærer og tilpasser seg kontinuerlig for å forbedre emballasjeeffektiviteten, og reduserer dermed bruken av pappesker, fyllmaterialer, tape og plast. Måling gjøres ved å spore emballasjevekt, brukt materialtype og innvirkningen på karbonutslipp.
Automatisert emballasjeteknologi
Amazon bruker innovative automatiserte maskiner i sine oppfyllingssentre som kombinerer sensorer, måling i sanntid og tilpasset emballasjesering for å minimere emballasjematerialet per forsendelse. I Europa og USA har Amazon for eksempel introdusert automatiserte pakkemaskiner som skanner hvert element og kuttet papirkurver fra ruller fra ruller med resirkulerbart papir. Disse posene er varmeforseglet uten lim og bruker ikke ekstra polstring, og reduserer pakningsvolum og vekt drastisk sammenlignet med tradisjonelle bokser. Måling av reduksjon her er gjennom gjennomsnittlige gram emballasje lagret per forsendelse (mer enn 26 gram per forsendelse i gjennomsnitt) og spore hvor mange plastposer som ble unngått ved å erstatte dem med disse papirposene (130 millioner plastposer som ble unngått i 2023 i oss alene). Slik automatisering gjør det mulig for Amazon å skalere reduksjonsinnsatsen for emballasjeslaget pålitelig og måle den kumulative innvirkningen på emballasjematerialer over millioner av forsendelser daglig.
Skip i produktemballasjeprogram
Et annet initiativ Amazon har implementert er Ships in Product Packaging -programmet, som identifiserer og sertifiserer produkter som kan sendes direkte i sin originale produsentemballasje uten ekstra Amazon -emballasje. Maskinlæring hjelper Amazon med å identifisere slike produkter ved å analysere produktinformasjon og emballasjesikkerhet. Dette programmet reduserer emballasjen betydelig og måles med antall forsendelser som er gjort uten ytterligere Amazon -emballasje over 5,5 milliarder varer som sendes på denne måten siden 2019 i Nord -Amerika og Europa alene. Veksten av dette programmet på tvers av geografier og økende deltakelse av selgere spores som en nøkkelmetrikk for reduksjon av emballasjen. Reduksjonen gjenspeiles også i mindre emballasjevekt per forsendelse og lavere bruk av plast- og pappmaterialer.
Packopt Optimization Tool for Box Suites
Amazon har utviklet Packopt -verktøyet, som hjelper til med å optimalisere pakken med kassestørrelser som brukes i oppfyllingssentre for å matche produktdimensjoner nærmere. Dette nettbaserte verktøyet simulerer produkt-til-boks passer over regioner og identifiserer ineffektivitet der store bokser genererer overflødig "luft" forsendelsesvolum. Amazon -ledere bruker Packopt for å identifisere hvilke bokser de skal introdusere eller trekke seg, og direkte påvirke emballasjemateriell reduksjon. Packopt måler effektivitet gjennom beregninger som total pappvekt brukt, emballasjevolum, utnyttelsesgrad og luft per forsendelse. Ved slutten av 2022 ble 90% av Amazons bokser i Nord-Amerika optimalisert via Packopt, noe som resulterte i 7% -10% årlig reduksjon i pappavfall, omtrent 60 000 tonn spart årlig i den regionen.
Måling av miljøpåvirkning og rapportering
Amazon holder seg først og fremst ansvarlig gjennom reduksjonsmetoden for karbonavtrykk, som binder emballasjevalg til generelle bærekraftsmål. Selskapet sporer årlig reduksjon av pakningsvekt, mengde emballasjeavfall eliminert og tilhørende karbonutslipp unngått. For eksempel har AI-drevne emballasjemodeller bidratt til å spare over 2 millioner tonn emballasje mellom 2015 og 2022, med trinnvise økninger rapportert senere. Amazons bærekraftsoppdateringer gir hyppige data om reduksjon av forsendelse av forsendelse, prosentandel av forsendelser ved bruk av lett emballasje, reduksjoner i bruk av plastemballasje og hvor mange pakker som sendes uten ekstra Amazon -emballasje. Disse offentlig delte beregninger og interne sporingssystemer letter presis måling av emballasjeduksjon oppnådd gjennom batching og andre metoder.
Emballasjemeduksjon som forretningsmetrisk
Amazon integrerer emballasjeeffektivitet i sine operative og økonomiske KPI -er. Å redusere emballasjen kutter ikke bare materialkostnadene, men forbedrer også logistikkeffektiviteten ved å øke fyllekursene og senke fraktvolumene. Selskapet overvåker variable kostnader per enhet, som inkluderer emballasjeutgifter, for å kvantifisere de økonomiske fordelene ved emballasjeinnovasjoner. Ved å konsolidere bestillinger og optimalisere emballasjestørrelser gjennom batching og maskinlæring, reduserer Amazon emballasjemateriale per ordre og forbedrer også håndteringseffektiviteten. Dette forretningsfokuset sikrer at beslutninger om emballasje kontinuerlig måles og optimaliseres for kostnadseffektivitet sammen med miljøgevinster.
Sammendrag
Amazon måler emballasjeduksjon fra batching og emballasjeoptimalisering ved å kombinere:
- Maskinlæringsmodeller som beregner optimal emballasje for hvert element, og reduserer emballasjevekten og materialene som brukes.
-Automatiserte emballasjemaskiner som skaper utforming til å måle for å unngå avfall og spore materialbesparelser per skip.
- Programmer som skip i produktemballasje som kvantifiserer antall forsendelser som sendes uten ekstra emballasje.
- Verktøy som Packopt som analyserer utnyttelse av boks og simulerer pakningseffektivitet for å optimalisere kassesuiter.
- Viktige bærekraftsberegninger inkludert reduksjon av pakkingsvekt, unngått avfall og sparte karbonutslipp rapportert i regelmessige bærekraftoppdateringer.
- Forretningsberegninger Sporing av kostnadsbesparelser og logistikkffektivitet knyttet til emballasjeendringer.