Amazon mäter förpackningsreduktion från satsning främst genom användning av avancerade maskininlärningsmodeller, automatiseringsteknologier och dataanalys som optimerar förpackningsbeslut och övervakar materialanvändning i dess omfattande uppfyllande nätverk.
Förpackningsreduktion genom maskininlärning och AI
Sedan 2015 har Amazon minskat den genomsnittliga förpackningsvikten per transport med 36-43%, vilket eliminerar över 3 miljoner ton förpackningsmaterial över hela världen. En av kärnmetoderna Amazon använder för att mäta och uppnå förpackningsreduktion är tillämpningen av maskininlärningsmodeller som bestämmer den mest effektiva förpackningstypen för varje produkt. Dessa modeller använder data om produkterna, såsom dimensioner, bräcklighet och hur produkter har gått i avkastning på grund av skador, i kombination med kundåterkoppling och bildanalys från flera produktvinklar som tagits vid uppfyllande centra. AI -systemet analyserar denna information för att välja den minimala men tillräckliga förpackningen som säkerställer säker leverans samtidigt som avfallet minskar. Denna modell, ofta kallad paketbeslutsmotorn, lär sig och anpassar sig kontinuerligt för att förbättra förpackningseffektiviteten, och därmed minska användningen av kartonger, fyllmaterial, tejp och plast. Mätning görs genom att spåra förpackningsvikt, materialtyp som används och påverkan på koldioxidutsläpp.
Automatiserad förpackningsteknik
Amazon använder innovativa automatiserade maskiner i sina uppfyllande centra som kombinerar sensorer, mätning i realtid och anpassad förpackningsskapande för att minimera förpackningsmaterialet per leverans. I Europa och USA har till exempel Amazon introducerat automatiserade förpackningsmaskiner som skannar varje objekt och klipper skräddarsydda papperspåsar från rullar av återvinningsbart papper. Dessa påsar värmsätas utan lim och använder inte ytterligare stoppning, vilket drastiskt reducerar förpackningsvolymen och vikten jämfört med traditionella lådor. Mätning av reduktion här är genom de genomsnittliga gram förpackningar som sparats per leverans (mer än 26 gram per leverans i genomsnitt) och spårning av hur många plastpåsar undviks genom att ersätta dem med dessa papperspåsar (130 miljoner plastpåsar undviks 2023 i USA ensam). Sådan automatisering gör det möjligt för Amazon att skala förpackningsreduktionsinsatser pålitligt och mäta den kumulativa påverkan på förpackningsmaterial över miljoner transporter dagligen.
Fartyg i produktförpackningsprogrammet
Ett annat initiativ som Amazon har implementerat är fartygen i produktförpackningsprogrammet, som identifierar och certifierar produkter som kan skickas direkt i deras ursprungliga tillverkarförpackningar utan ytterligare Amazon -förpackningar. Maskininlärning hjälper Amazon att identifiera sådana produkter genom att analysera produktinformation och förpackningssäkerhet. Detta program minskar förpackningen avsevärt och mäts med antalet transporter som gjorts utan ytterligare Amazon -förpackningar över 5,5 miljarder artiklar som skickas på detta sätt sedan 2019 i Nordamerika och Europa ensam. Tillväxten av detta program över geografier och ökande deltagande av säljare spåras som en viktig metrisk för förpackningsreduktion. Reduktionen återspeglas också i mindre förpackningsvikt per transport och lägre användning av plast- och kartongmaterial.
Packopt -optimeringsverktyg för boxsviter
Amazon har utvecklat PackOpt -verktyget, vilket hjälper till att optimera sviten med boxstorlekar som används i uppfyllande centra för att matcha produktdimensioner närmare. Detta webbaserade verktyg simulerar produkt-till-box-passningar över regioner och identifierar ineffektivitet där stora lådor genererar överskott av "luft" -sändningsvolym. Amazon -chefer använder PackOpt för att identifiera vilka lådor som ska introduceras eller gå i pension, vilket direkt påverkar förpackningsmaterialminskning. PackOpt mäter effektivitet genom mätvärden som total kartongvikt som används, förpackningsvolym, rutanutnyttjande och luft per leverans. I slutet av 2022 optimerades 90% av Amazons lådor i Nordamerika via Packopt, vilket resulterade i 7% -10% årlig minskning av kartongavfall, ungefär 60 000 ton sparade årligen i regionen.
Mätning av miljöpåverkan och rapportering
Amazon håller sig själv ansvarig främst genom koldioxidavtrycksmetriken, som binder förpackningsval till övergripande hållbarhetsmål. Företaget spårar årlig minskning av förpackningsvikt, mängd förpackningsavfall elimineras och de tillhörande koldioxidutsläppen undviks. Till exempel har AI-driven förpackningsmodeller hjälpt till att spara över 2 miljoner ton förpackningar mellan 2015 och 2022, med ökade ökningar som rapporterats därefter. Amazons hållbarhetsuppdateringar ger ofta data om sändningsförpackningsviktsminskningar, procentandel av transporter med lätta förpackningar, minskningar i plastförpackningsanvändning och hur många förpackningar som levereras utan ytterligare Amazon -förpackningar. Dessa offentligt delade mätvärden och interna spårningssystem underlättar exakt mätning av förpackningsreduktion som uppnås genom satsning och andra metoder.
Förpackningsreduktion som affärsmetrisk
Amazon integrerar förpackningseffektiviteten i sina operativa och finansiella KPI. Att minska förpackningen sänker inte bara materialkostnaden utan förbättrar också logistikseffektiviteten genom att öka lastbilens påfyllningshastigheter och sänka fraktvolymerna. Företaget övervakar rörliga kostnader per enhet, som inkluderar förpackningskostnader, för att kvantifiera de ekonomiska fördelarna med förpackningsinnovationer. Genom att konsolidera beställningar och optimera förpackningsstorlekar genom satsning och maskininlärning minskar Amazon förpackningsmaterial per beställning samtidigt som han förbättrar hanteringseffektiviteten. Detta affärsfokus säkerställer att förpackningsbeslut kontinuerligt mäts och optimeras för kostnadseffektivitet tillsammans med miljöfördelar.
Sammanfattning
Amazon mäter förpackningsreduktion från satsning och förpackningsoptimering genom att kombinera:
- Maskininlärningsmodeller som beräknar optimal förpackning för varje objekt, vilket minskar förpackningsvikten och material som används.
-Automatiserade förpackningsmaskiner som skapar måttförpackningar för att undvika avfall och spårning av materialbesparingar per ship.
- Program som fartyg i produktförpackningar som kvantifierar antalet leveranser som skickas utan extra förpackningar.
- Verktyg som PackOpt som analyserar boxanvändning och simulerar förpackningseffektivitet för att optimera boxsviter.
- Viktiga hållbarhetsmetriker inklusive minskningar av förpackningsvikt, avfalls undviks och sparade koldioxidutsläpp rapporterade i regelbundna uppdateringar av hållbarhet.
- Affärsmetriska spårning av kostnadsbesparingar och logistikeffektivitet bundna till förpackningsändringar.