Amazon mide la reducción de empaquetado del lote principalmente mediante el uso de modelos avanzados de aprendizaje automático, tecnologías de automatización y análisis de datos que optimizan las decisiones de embalaje y monitorean el uso de materiales en su extensa red de satisfacción.
Reducción de empaque a través del aprendizaje automático y la IA
Desde 2015, Amazon ha reducido el peso promedio de envasado por envío en un 36-43%, eliminando más de 3 millones de toneladas métricas de materiales de embalaje en todo el mundo. Uno de los métodos centrales que Amazon usa para medir y lograr la reducción del empaque es la aplicación de modelos de aprendizaje automático que determinan el tipo de empaque más efectivo para cada producto. Estos modelos utilizan datos sobre los productos, como dimensiones, fragilidad y cómo los productos han sido los rendimientos debido al daño, combinado con la retroalimentación de los clientes y el análisis de imágenes desde múltiples ángulos de productos tomados en los centros de cumplimiento. El sistema AI analiza esta información para seleccionar el embalaje mínimo pero suficiente que garantice una entrega segura al tiempo que reduce los desechos. Este modelo, a menudo conocido como el motor de decisión del paquete, aprende y se adapta continuamente para mejorar la eficiencia del empaque, reduciendo así el uso de cajas de cartón, materiales de relleno, cinta y plástico. La medición se realiza rastreando el peso del envasado, el tipo de material utilizado y el impacto en las emisiones de carbono.
Tecnología de embalaje automatizada
Amazon utiliza maquinaria automatizada innovadora en sus centros de cumplimiento que combinan sensores, medición en tiempo real y creación de envasado personalizado para minimizar el material de empaque por envío. Por ejemplo, en Europa y EE. UU., Amazon ha introducido máquinas de embalaje automatizadas que escanean cada artículo y cortan bolsas de papel hechas a medida de rollos de papel reciclable. Estas bolsas se sellan sin pegamento y no usan relleno adicional, reduciendo drásticamente el volumen de empaque y el peso en comparación con las cajas tradicionales. La medición de la reducción aquí es a través de los gramos promedio de empaque guardado por envío (más de 26 gramos por envío en promedio) y rastreando cuántas bolsas de plástico se evitó reemplazándolas con estas bolsas de papel (130 millones de bolsas de plástico evitadas en 2023 solo en Estados Unidos). Dicha automatización permite a Amazon a escalar los esfuerzos de reducción de envasado de manera confiable y medir el impacto acumulativo en los materiales de empaque en millones de envíos diariamente.
Barcos en el programa de envasado de productos
Otra iniciativa que Amazon ha implementado es el programa de envases de productos Ships in Product, que identifica y certifica productos que se pueden enviar directamente en su embalaje original del fabricante sin un embalaje adicional de Amazon. El aprendizaje automático ayuda a Amazon a identificar dichos productos analizando la información del producto y la seguridad del envasado. Este programa reduce significativamente el embalaje y se mide por el número de envíos realizados sin un empaque adicional de Amazon "más de 5.500 millones de artículos enviados de esta manera desde 2019 solo en Norteamérica y Europa. El crecimiento de este programa a través de las geografías y la creciente participación de los vendedores se rastrean como una métrica clave de reducción de envases. La reducción también se refleja en menos peso de empaque por envío y un menor uso de materiales de plástico y cartón.
Herramienta de optimización de Packopt para suites de caja
Amazon ha desarrollado la herramienta Packopt, que ayuda a optimizar el conjunto de tamaños de cajas utilizados en los centros de cumplimiento para que coincida con las dimensiones del producto más de cerca. Esta herramienta basada en la web simula los ajustes de producto a caja en las regiones e identifica ineficiencias donde las cajas de gran tamaño generan un exceso de volumen de envío "aire". Los gerentes de Amazon usan Packopt para identificar qué cajas introducir o retirarse, afectando directamente la reducción del material de envasado. Packopt mide la eficiencia a través de métricas como el peso total del cartón utilizado, el volumen de envasado, la tasa de utilización de la caja y el aire por envío. A finales de 2022, el 90% de las cajas de Amazon en América del Norte se optimizaron a través de Packopt, lo que resultó en una reducción anual del 7% -10% en los desechos de cartón, aproximadamente 60,000 toneladas ahorradas anualmente en esa región.
Medición del impacto ambiental y los informes
Amazon se hace responsable principalmente a través de la métrica de reducción de la huella de carbono, que vincula las opciones de envasado con los objetivos generales de sostenibilidad. La compañía rastrea la reducción anual del peso del envasado, la cantidad de desechos de empaque eliminados y las emisiones de carbono asociadas evitadas. Por ejemplo, los modelos de envasado impulsados por la IA han ayudado a ahorrar más de 2 millones de toneladas de envasado entre 2015 y 2022, con aumentos incrementales reportados posteriormente. Las actualizaciones de sostenibilidad de Amazon proporcionan datos frecuentes sobre las reducciones de peso de envases de envío, el porcentaje de envíos utilizando empaques livianos, reducciones en el uso de envases de plástico y cuántos paquetes se enviaron sin envases de Amazon adicionales. Estas métricas y sistemas de seguimiento internos compartidos públicamente facilitan la medición precisa de la reducción de envases logradas a través de un lote y otros métodos.
Reducción de empaque como métrica comercial
Amazon integra la eficiencia del empaque en sus KPI operativos y financieros. La reducción del embalaje no solo reduce el costo de los materiales, sino que también mejora la eficiencia logística al aumentar las tarifas de llenado de camiones y reducir los volúmenes de envío. La Compañía monitorea los costos variables por unidad, que incluye gastos de empaque, para cuantificar los beneficios financieros de las innovaciones de envases. Al consolidar los pedidos y optimizar los tamaños de embalaje a través de lotes y aprendizaje automático, Amazon reduce el material de empaque por pedido al tiempo que mejora la eficiencia de manejo. Este enfoque comercial garantiza que las decisiones de empaque se midieran y optimizan continuamente para la rentabilidad junto con los beneficios ambientales.
Resumen
Amazon mide la reducción del empaque de la optimización de lotes y empaquetado combinando:
- Modelos de aprendizaje automático que calculan el embalaje óptimo para cada artículo, reduciendo el peso del empaque y los materiales utilizados.
-Máquinas de embalaje automatizadas que crean embalajes hechos a medida para evitar desechos y rastrear el ahorro de materiales por navegación.
- Programas como barcos en el envasado de productos que cuantifican el número de envíos enviados sin envases adicionales.
- Herramientas como Packopt que analizan la utilización de la caja y simulan la eficiencia del empaque para optimizar las suites de caja.
- Métricas clave de sostenibilidad que incluyen reducciones de peso de envasado, desechos evitados y emisiones de carbono guardadas reportadas en actualizaciones regulares de sostenibilidad.
- Métricas comerciales Seguimiento de costos y eficiencias logísticas vinculadas a los cambios de empaque.