Az Amazon méri a csomagolás csökkentését a tételből elsősorban fejlett gépi tanulási modellek, automatizálási technológiák és adatelemzések segítségével, amelyek optimalizálják a csomagolási döntéseket és figyelemmel kísérik az anyaghasználatot kiterjedt teljesítő hálózatán.
Csomagolás csökkentése a gépi tanulás és az AI révén
2015 óta az Amazon 36-43%-kal csökkentette a szállítmányonkénti átlagos csomagolási súlyt, és több mint 3 millió tonna csomagolási anyagot távolít el világszerte. Az egyik alapvető módszer, amelyet az Amazon használ a csomagolás csökkentésére és elérésére, a gépi tanulási modellek alkalmazása, amelyek meghatározzák az egyes termékek leghatékonyabb csomagolási típusát. Ezek a modellek a termékekről, például a dimenziókról, a törékenységről és arról, hogy a termékek a károk miatt megtérülnek, az ügyfelek visszajelzéseivel és a teljes termékszögekből származó képanalízissel kombinálva a teljesítés központjában vett több termékszögből. Az AI rendszer elemzi ezt az információt a minimális, de elegendő csomagolások kiválasztására, amelyek biztosítják a biztonságos szállítást, miközben csökkentik a hulladékot. Ezt a modellt, amelyet gyakran a csomag döntési motornak neveznek, folyamatosan megtanulják és alkalmazkodnak a csomagolás hatékonyságának javítása érdekében, ezáltal csökkentve a kartondobozok, a töltőanyagok, a szalag és a műanyag használatát. A mérést a csomagolás súlyának, a felhasznált anyagtípusnak és a szén -dioxid -kibocsátásra gyakorolt hatás követésével végzik.
Automatizált csomagolási technológia
Az Amazon innovatív automatizált gépeket használ a teljesítő központokban, amelyek kombinálják az érzékelőket, a valós idejű mérést és az egyéni csomagolás létrehozását, hogy minimalizálják a csomagolási anyagokat a szállításonként. Például Európában és az Egyesült Államokban az Amazon bevezette az automatizált csomagológépeket, amelyek beolvasják az egyes elemeket, és az újrahasznosítható papír tekercsekből méretre vágott papírzacskókat vágtak le. Ezeket a táskákat ragasztó nélkül lezárták, és nem használnak további párnázást, drasztikusan csökkentve a csomagolási mennyiséget és a súlyt a hagyományos dobozokhoz képest. A csökkentés mérése itt a szállítmányonként megtakarított csomagolás átlagos grammán keresztül történik (átlagosan több mint 26 gramm szállítmányonként), és nyomon követi, hogy hány műanyag zacskót kerülnek el, ha ezeket a papírzacskókkal cserélik (130 millió műanyag zacskó kerül, amelyet 2023 -ban csak az Egyesült Államokban kerülnek el). Az ilyen automatizálás lehetővé teszi az Amazon számára, hogy megbízhatóan méretezze a csomagolási erőfeszítéseket, és mérje meg a csomagolóanyagokra gyakorolt kumulatív hatást naponta a szállítmányok milliói között.
Hajók a termékcsomagolási programban
Egy másik, az Amazon végrehajtott kezdeményezés a The Ships in termékcsomagolási programot, amely azonosítja és igazolja azokat a termékeket, amelyeket közvetlenül az eredeti gyártó csomagolásában lehet szállítani további Amazon csomagolás nélkül. A gépi tanulás segít az Amazonnak az ilyen termékek azonosításában a termékinformációk és a csomagolás biztonságának elemzésével. Ez a program jelentősen csökkenti a csomagolást, és azt a szállítmányok számával méri, hogy további Amazon csomagolás nélkül készülnek, több mint 5,5 milliárd cikk, amelyet 2019 óta szállítottak, csak Észak -Amerikában és Európában. Ennek a programnak a növekedését a földrajzi területeken és az eladók részvételének növelése a csomagolás csökkentésének kulcsfontosságú mutatójaként nyomon követhető. A csökkentés tükröződik a szállítmányonkénti kevesebb csomagolási súlyban, valamint a műanyag és a karton anyagok alacsonyabb felhasználásában is.
Packopt optimalizáló eszköz a dobozos lakosztályokhoz
Az Amazon kifejlesztette a PackOpt eszközt, amely elősegíti a Teljesítményközpontokban használt dobozméretek csomagjának optimalizálását, hogy a termék dimenzióinak szorosabban illeszkedjen. Ez a web-alapú eszköz szimulálja a termékek közötti dobozokat a régiók között, és azonosítja a hatékonyságokat, ha a túlméretezett dobozok felesleges "légi" szállítási mennyiséget generálnak. Az Amazon menedzserei a Packopt segítségével azonosítják, mely dobozokat vezetik be vagy vonuljanak be, közvetlenül befolyásolják a csomagolóanyagok csökkentését. A PackOpt a hatékonyságot olyan mutatókon keresztül méri, mint a teljes karton súlya, a csomagolás mennyisége, a dobozhasználati sebesség és a levegőben. 2022 végére az Amazon észak-amerikai dobozainak 90% -át a Packopt segítségével optimalizálták, ami 7–10% -os kartonhulladék-csökkenést eredményezett, körülbelül 60 000 tonna évente megtakarítva ebben a régióban.
A környezeti hatás és a jelentések mérése
Az Amazon elszámoltathatóan elsősorban a szénlábnyom -csökkentési mutató révén, amely a csomagolási lehetőségeket az általános fenntarthatósági célokhoz köti. A társaság nyomon követi az éves csomagolási súlycsökkentést, a kiküszöbölt csomagolási hulladék mennyiségét, és a kapcsolódó szén -dioxid -kibocsátást elkerüli. Például, az AI-vezérelt csomagolási modellek több mint 2 millió tonna csomagolást eredményeztek 2015 és 2022 között, a későbbi növekedésekkel. Az Amazon fenntarthatósági frissítései gyakori adatokat szolgáltatnak a szállítmánycsomagolás súlycsökkentéséről, a szállítmányok százalékos arányáról könnyű csomagolást használva, a műanyag csomagolás felhasználásának csökkentését és azt, hogy hány csomagot szállítottak további Amazon csomagolás nélkül. Ezek a nyilvánosan megosztott mutatók és belső nyomkövető rendszerek megkönnyítik a csomagolás csökkentésének pontos mérését a tétel és más módszerekkel.
Csomagolás csökkentése üzleti mutatóként
Az Amazon integrálja a csomagolási hatékonyságot az operatív és pénzügyi KPI -kbe. A csomagolás csökkentése nemcsak az anyagköltségeket csökkenti, hanem javítja a logisztikai hatékonyságot azáltal, hogy növeli a teherautó -kitöltési arányokat és csökkenti a szállítási mennyiségeket. A társaság figyelemmel kíséri az egységenkénti változó költségeket, amelyek magukban foglalják a csomagolási költségeket, hogy számszerűsítsék a csomagolási innovációk pénzügyi előnyeit. A megrendelések konszolidálásával és a csomagolási méret optimalizálásával a tétel és a gépi tanulás révén az Amazon csökkenti a csomagolási anyagot rendelésenként, miközben javítja a kezelési hatékonyságot. Ez az üzleti fókusz biztosítja, hogy a csomagolási döntéseket folyamatosan mérjék és optimalizálják a költséghatékonyság érdekében a környezeti előnyök mellett.
Összefoglalás
Az Amazon méri a csomagolás csökkentését a tételekből és a csomagolás optimalizálásából:
- Gépi tanulási modellek, amelyek kiszámítják az egyes elemek optimális csomagolását, csökkentve a csomagolási súlyt és a felhasznált anyagokat.
-Automatizált csomagológépek, amelyek méretre készítő csomagolást hoznak létre, hogy elkerüljék a hulladékot és a hajózásonkénti anyagmegtakarítást.
- Olyan programok, mint például a termékcsomagolás hajók, amelyek számszerűsítik a szállítmányok számát extra csomagolás nélkül.
- Olyan eszközök, mint a PackOpt, amelyek elemzik a dobozok felhasználását és szimulálják a csomagolás hatékonyságát a dobozos lakosztályok optimalizálása érdekében.
- A legfontosabb fenntarthatósági mutatók, beleértve a csomagolás súlycsökkentését, a hulladék elkerülését és a szén -dioxid -kibocsátást, amelyet a rendszeres fenntarthatósági frissítések során jelentettek be.
- Üzleti mutatók nyomon követése a költségmegtakarítás és a logisztikai hatékonyság a csomagolás változásaihoz.