A Amazon mede a redução da embalagem do lote principalmente através do uso de modelos avançados de aprendizado de máquina, tecnologias de automação e análises de dados que otimizam as decisões de embalagem e monitoram o uso de materiais em sua extensa rede de atendimento.
Redução de embalagens através de aprendizado de máquina e IA
Desde 2015, a Amazon reduziu o peso médio da embalagem por remessa em 36-43%, eliminando mais de 3 milhões de toneladas de materiais de embalagem em todo o mundo. Um dos principais métodos que a Amazon usa para medir e obter redução de embalagem é a aplicação de modelos de aprendizado de máquina que determinam o tipo de embalagem mais eficaz para cada produto. Esses modelos usam dados sobre os produtos, como dimensões, fragilidade e como os produtos foram feitos em retornos devido a danos, combinados com o feedback do cliente e a análise de imagens de vários ângulos de produto tirados nos centros de atendimento. O sistema de IA analisa essas informações para selecionar a embalagem mínima, mas suficiente, que garante a entrega segura enquanto reduz o desperdício. Esse modelo, geralmente chamado de mecanismo de decisão do pacote, aprende e se adapta continuamente para melhorar a eficiência da embalagem, reduzindo assim o uso de caixas de papelão, materiais de enchimento, fita e plástico. A medição é feita pelo rastreamento do peso da embalagem, do tipo de material usado e do impacto nas emissões de carbono.
Tecnologia de embalagem automatizada
A Amazon usa máquinas automatizadas inovadoras em seus centros de atendimento que combinam sensores, medição em tempo real e criação de embalagens personalizadas para minimizar o material de embalagem por remessa. Por exemplo, na Europa e nos EUA, a Amazon introduziu máquinas de embalagem automatizadas que digitalizam cada item e cortam sacos de papel feitos sob medida de rolos de papel reciclável. Essas sacolas são seladas sem cola e não usam preenchimento adicional, reduzindo drasticamente o volume de embalagens e o peso em comparação com as caixas tradicionais. A medição da redução aqui é através dos gramas médias de embalagens economizadas por remessa (mais de 26 gramas por remessa em média) e rastreando quantos sacos plásticos foram evitados substituindo -os por esses sacos de papel (130 milhões de sacos plásticos evitados em 2023 em nós somente). Essa automação permite que a Amazon escala os esforços de redução de embalagens de maneira confiável e medam o impacto cumulativo nos materiais de embalagem em milhões de remessas diariamente.
Navios no programa de embalagem de produtos
Outra iniciativa que a Amazon implementou é o programa de embalagens de produtos no produto, que identifica e certifica produtos que podem ser enviados diretamente em sua embalagem original do fabricante sem embalagens adicionais da Amazon. O aprendizado de máquina ajuda a Amazon a identificar esses produtos analisando as informações do produto e a segurança da embalagem. Este programa reduz a embalagem significativamente e é medido pelo número de remessas feitas sem embalagens adicionais da Amazon mais de 5,5 bilhões de itens enviados dessa maneira desde 2019 apenas na América do Norte e na Europa. O crescimento deste programa entre as geografias e o aumento da participação dos vendedores são rastreados como uma métrica -chave de redução de embalagens. A redução também se reflete em menos peso de embalagem por remessa e menor uso de materiais de plástico e papelão.
Ferramenta de otimização do PackOpt para suítes de caixa
A Amazon desenvolveu a ferramenta PackOpt, que ajuda a otimizar o conjunto de tamanhos de caixa usados nos centros de atendimento para combinar com as dimensões do produto mais de perto. Essa ferramenta baseada na Web simula que o produto a caixa se encaixa nas regiões e identifica ineficiências, onde caixas de grandes dimensões geram excesso de volume de remessa de "ar". Os gerentes da Amazon usam o PackOpt para identificar quais caixas introduzir ou se aposentar, afetando diretamente a redução do material de embalagem. O PackOpt mede a eficiência através de métricas, como peso total de papelão usado, volume de embalagem, taxa de utilização de caixas e ar por remessa. No final de 2022, 90% das caixas da Amazon na América do Norte foram otimizadas via Packopt, resultando em redução anual de 7% a 10% nos resíduos de papelão, aproximadamente 60.000 toneladas salvas anualmente nessa região.
Medição do impacto ambiental e relatórios
A Amazon se responsabiliza principalmente pela métrica de redução da pegada de carbono, que vincula as opções de embalagem às metas gerais de sustentabilidade. A empresa rastreia a redução anual de peso da embalagem, a quantidade de resíduos de embalagens eliminados e as emissões de carbono associadas evitam. Por exemplo, os modelos de embalagens acionados por IA ajudaram a economizar mais de 2 milhões de toneladas de embalagens entre 2015 e 2022, com aumentos incrementais relatados posteriormente. As atualizações de sustentabilidade da Amazon fornecem dados frequentes sobre reduções de peso da embalagem de remessa, porcentagem de remessas usando embalagens leves, reduções no uso de embalagens plásticas e quantos pacotes enviados sem embalagens da Amazon adicionais. Essas métricas compartilhadas publicamente e sistemas de rastreamento interno facilitam a medição precisa da redução de embalagens alcançada por meio de lote e outros métodos.
Redução de embalagens como uma métrica de negócios
A Amazon integra a eficiência da embalagem em seus KPIs operacionais e financeiros. A redução da embalagem não apenas reduz o custo dos materiais, mas também melhora a eficiência da logística, aumentando as taxas de preenchimento de caminhões e diminuindo os volumes de remessa. A empresa monitora custos variáveis por unidade, que inclui despesas de embalagem, para quantificar os benefícios financeiros das inovações de embalagem. Ao consolidar pedidos e otimizando o tamanho da embalagem por meio de lotes e aprendizado de máquina, a Amazon reduz o material de embalagem por pedido, além de melhorar a eficiência do manuseio. Esse foco de negócios garante que as decisões de embalagem sejam continuamente medidas e otimizadas para efetividade, juntamente com os benefícios ambientais.
Resumo
A Amazon mede a redução de embalagens da otimização de lotes e embalagens combinando:
- Modelos de aprendizado de máquina que calculam a embalagem ideal para cada item, reduzindo o peso da embalagem e os materiais utilizados.
-Máquinas de embalagem automatizadas que criam embalagens feitas sob medida para evitar o desperdício e rastrear a economia de materiais por navio.
- Programas como navios em embalagens de produtos que quantificam o número de remessas enviadas sem embalagens extras.
- Ferramentas como o PackOpt que analisam a utilização de caixas e simulam eficiências de embalagem para otimizar as suítes de caixa.
- Métricas importantes de sustentabilidade, incluindo reduções de peso de embalagem, o desperdício evitado e as emissões de carbono salvas relatadas em atualizações regulares de sustentabilidade.
- Métricas de negócios Rastreando economia de custos e eficiências logísticas vinculadas a alterações de embalagem.