Amazon วัดการลดบรรจุภัณฑ์จากการจัดชุดเป็นหลักผ่านการใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องขั้นสูง เทคโนโลยีอัตโนมัติ และการวิเคราะห์ข้อมูลที่เพิ่มประสิทธิภาพการตัดสินใจเกี่ยวกับบรรจุภัณฑ์ และตรวจสอบการใช้วัสดุในเครือข่ายการปฏิบัติตามคำสั่งซื้อที่กว้างขวาง
การลดขนาดบรรจุภัณฑ์ผ่านการเรียนรู้ของเครื่องและ AI
ตั้งแต่ปี 2015 Amazon ได้ลดน้ำหนักบรรจุภัณฑ์เฉลี่ยต่อการจัดส่งลง 36-43% โดยกำจัดวัสดุบรรจุภัณฑ์มากกว่า 3 ล้านเมตริกตันทั่วโลก หนึ่งในวิธีการหลักที่ Amazon ใช้ในการวัดผลและบรรลุการลดบรรจุภัณฑ์คือการประยุกต์ใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่กำหนดประเภทบรรจุภัณฑ์ที่มีประสิทธิภาพสูงสุดสำหรับแต่ละผลิตภัณฑ์ แบบจำลองเหล่านี้ใช้ข้อมูลเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ เช่น ขนาด ความเปราะบาง และวิธีที่ผลิตภัณฑ์ได้รับคืนเนื่องจากความเสียหาย รวมกับความคิดเห็นของลูกค้าและการวิเคราะห์รูปภาพจากมุมผลิตภัณฑ์ต่างๆ ที่ถ่ายที่ศูนย์ปฏิบัติตาม ระบบ AI วิเคราะห์ข้อมูลนี้เพื่อเลือกบรรจุภัณฑ์ที่น้อยที่สุดแต่เพียงพอ ซึ่งรับประกันการจัดส่งที่ปลอดภัยพร้อมทั้งลดของเสีย โมเดลนี้ซึ่งมักเรียกกันว่า Package Decision Engine เรียนรู้และปรับเปลี่ยนอย่างต่อเนื่องเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของบรรจุภัณฑ์ ซึ่งช่วยลดการใช้กล่องกระดาษแข็ง วัสดุบรรจุ เทป และพลาสติก การวัดทำได้โดยการติดตามน้ำหนักบรรจุภัณฑ์ ประเภทวัสดุที่ใช้ และผลกระทบต่อการปล่อยก๊าซคาร์บอน
เทคโนโลยีการบรรจุอัตโนมัติ
Amazon ใช้เครื่องจักรอัตโนมัติที่เป็นนวัตกรรมในศูนย์ปฏิบัติตามที่รวมเซ็นเซอร์ การวัดแบบเรียลไทม์ และการสร้างบรรจุภัณฑ์แบบกำหนดเองเพื่อลดวัสดุบรรจุภัณฑ์ต่อการจัดส่ง ตัวอย่างเช่น ในยุโรปและสหรัฐอเมริกา Amazon ได้เปิดตัวเครื่องบรรจุอัตโนมัติที่จะสแกนสินค้าแต่ละรายการและตัดถุงกระดาษที่สั่งทำพิเศษจากม้วนกระดาษรีไซเคิล ถุงเหล่านี้ปิดผนึกด้วยความร้อนโดยไม่ต้องใช้กาว และไม่ใช้การบุรองเพิ่มเติม ช่วยลดปริมาณและน้ำหนักของบรรจุภัณฑ์ได้อย่างมากเมื่อเทียบกับกล่องแบบเดิม การวัดการลดลงที่นี่คือการวัดปริมาณบรรจุภัณฑ์โดยเฉลี่ยที่ประหยัดได้ต่อการจัดส่ง (มากกว่า 26 กรัมโดยเฉลี่ยต่อการจัดส่ง) และการติดตามจำนวนถุงพลาสติกที่ถูกหลีกเลี่ยงโดยการแทนที่ด้วยถุงกระดาษเหล่านี้ (ถุงพลาสติก 130 ล้านใบในสหรัฐอเมริกาเพียงแห่งเดียวที่หลีกเลี่ยงในปี 2023) ระบบอัตโนมัติดังกล่าวช่วยให้ Amazon สามารถปรับขนาดความพยายามในการลดบรรจุภัณฑ์ได้อย่างน่าเชื่อถือ และวัดผลกระทบสะสมต่อวัสดุบรรจุภัณฑ์จากการจัดส่งหลายล้านรายการต่อวัน
จัดส่งในโปรแกรมการบรรจุผลิตภัณฑ์
โครงการริเริ่มอีกอย่างที่ Amazon ได้ดำเนินการคือโปรแกรม Ships in Product Packaging ซึ่งระบุและรับรองผลิตภัณฑ์ที่สามารถจัดส่งได้โดยตรงในบรรจุภัณฑ์เดิมของผู้ผลิตโดยไม่ต้องมีบรรจุภัณฑ์ของ Amazon เพิ่มเติม การเรียนรู้ของเครื่องช่วยให้ Amazon ระบุผลิตภัณฑ์ดังกล่าวได้โดยการวิเคราะห์ข้อมูลผลิตภัณฑ์และความปลอดภัยของบรรจุภัณฑ์ โปรแกรมนี้ลดบรรจุภัณฑ์ลงอย่างมาก และวัดจากจำนวนการจัดส่งที่ทำโดยไม่มีบรรจุภัณฑ์ของ Amazon เพิ่มเติม ซึ่งมีสินค้ามากกว่า 5.5 พันล้านชิ้นที่จัดส่งด้วยวิธีนี้ตั้งแต่ปี 2019 ในอเมริกาเหนือและยุโรปเพียงแห่งเดียว การเติบโตของโปรแกรมนี้ในภูมิภาคต่างๆ และการมีส่วนร่วมที่เพิ่มขึ้นของผู้ขายได้รับการติดตามว่าเป็นตัวชี้วัดสำคัญในการลดบรรจุภัณฑ์ การลดลงนี้ยังสะท้อนถึงน้ำหนักบรรจุภัณฑ์ต่อการขนส่งที่ลดลง และการใช้วัสดุพลาสติกและกระดาษแข็งที่ลดลง
เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพ PackOpt สำหรับ Box Suites
Amazon ได้พัฒนาเครื่องมือ PackOpt ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพชุดขนาดกล่องที่ใช้ในศูนย์ปฏิบัติตามเพื่อให้ตรงกับขนาดผลิตภัณฑ์อย่างใกล้ชิดยิ่งขึ้น เครื่องมือบนเว็บนี้จำลองผลิตภัณฑ์ต่อกล่องให้พอดีในภูมิภาคต่างๆ และระบุความไร้ประสิทธิภาพในกรณีที่กล่องขนาดใหญ่ทำให้เกิดปริมาณการขนส่ง "ทางอากาศ" ที่มากเกินไป ผู้จัดการของ Amazon ใช้ PackOpt เพื่อระบุกล่องที่จะแนะนำหรือเลิกใช้ ซึ่งส่งผลโดยตรงต่อการลดวัสดุบรรจุภัณฑ์ PackOpt วัดประสิทธิภาพผ่านตัวชี้วัด เช่น น้ำหนักกระดาษแข็งทั้งหมดที่ใช้ ปริมาณบรรจุภัณฑ์ อัตราการใช้กล่อง และอากาศต่อการขนส่ง ภายในสิ้นปี 2022 กล่องของ Amazon 90% ในอเมริกาเหนือได้รับการเพิ่มประสิทธิภาพผ่าน PackOpt ส่งผลให้ขยะกระดาษแข็งลดลง 7%-10% ต่อปี หรือประมาณ 60,000 ตันต่อปีในภูมิภาคนั้น
การวัดผลกระทบสิ่งแวดล้อมและการรายงาน
Amazon รับผิดชอบตัวเองเป็นหลักผ่านตัวชี้วัดการลดการปล่อยก๊าซคาร์บอน ซึ่งเชื่อมโยงตัวเลือกบรรจุภัณฑ์เข้ากับเป้าหมายความยั่งยืนโดยรวม บริษัทติดตามการลดน้ำหนักบรรจุภัณฑ์ประจำปี ปริมาณขยะบรรจุภัณฑ์ที่กำจัด และการหลีกเลี่ยงการปล่อยก๊าซคาร์บอนที่เกี่ยวข้อง ตัวอย่างเช่น โมเดลบรรจุภัณฑ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ช่วยประหยัดบรรจุภัณฑ์ได้มากกว่า 2 ล้านตันระหว่างปี 2558 ถึง 2565 โดยมีการรายงานการเพิ่มขึ้นทีละน้อยในภายหลัง การอัปเดตด้านความยั่งยืนของ Amazon ให้ข้อมูลบ่อยครั้งเกี่ยวกับการลดน้ำหนักบรรจุภัณฑ์ในการขนส่ง เปอร์เซ็นต์ของการจัดส่งโดยใช้บรรจุภัณฑ์น้ำหนักเบา การลดการใช้บรรจุภัณฑ์พลาสติก และจำนวนพัสดุที่จัดส่งโดยไม่มีบรรจุภัณฑ์ของ Amazon เพิ่มเติม เมตริกและระบบติดตามภายในที่แบ่งปันต่อสาธารณะเหล่านี้ช่วยให้การวัดการลดบรรจุภัณฑ์ทำได้แม่นยำผ่านการแบ่งชุดและวิธีการอื่นๆ
การลดขนาดบรรจุภัณฑ์เป็นตัวชี้วัดทางธุรกิจ
Amazon ผสานรวมประสิทธิภาพของบรรจุภัณฑ์เข้ากับ KPI ด้านการดำเนินงานและทางการเงิน การลดต้นทุนบรรจุภัณฑ์ไม่เพียงแต่ลดต้นทุนวัสดุเท่านั้น แต่ยังปรับปรุงประสิทธิภาพด้านลอจิสติกส์ด้วยการเพิ่มอัตราการบรรจุของรถบรรทุกและลดปริมาณการขนส่งอีกด้วย บริษัทติดตามต้นทุนผันแปรต่อหน่วย ซึ่งรวมถึงค่าใช้จ่ายในการบรรจุภัณฑ์ เพื่อวัดปริมาณผลประโยชน์ทางการเงินจากนวัตกรรมบรรจุภัณฑ์ ด้วยการรวบรวมคำสั่งซื้อและปรับขนาดบรรจุภัณฑ์ให้เหมาะสมผ่านการจัดชุดและการเรียนรู้ของเครื่อง Amazon จึงลดวัสดุบรรจุภัณฑ์ต่อคำสั่งซื้อ ในขณะเดียวกันก็ปรับปรุงประสิทธิภาพการจัดการด้วย การมุ่งเน้นทางธุรกิจนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าการตัดสินใจเกี่ยวกับบรรจุภัณฑ์ได้รับการวัดผลอย่างต่อเนื่องและปรับให้เหมาะสมเพื่อความคุ้มค่าควบคู่กับผลประโยชน์ด้านสิ่งแวดล้อม
สรุป
Amazon วัดการลดบรรจุภัณฑ์จากการจัดชุดและการเพิ่มประสิทธิภาพบรรจุภัณฑ์โดยการรวม:
- โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่คำนวณบรรจุภัณฑ์ที่เหมาะสมที่สุดสำหรับแต่ละรายการ ช่วยลดน้ำหนักบรรจุภัณฑ์และวัสดุที่ใช้
- เครื่องบรรจุภัณฑ์อัตโนมัติที่สร้างบรรจุภัณฑ์ตามขนาดเพื่อหลีกเลี่ยงของเสียและติดตามการประหยัดวัสดุต่อการจัดส่ง
- โปรแกรม เช่น Ships in Product Packaging ที่ระบุจำนวนการจัดส่งที่จัดส่งโดยไม่มีบรรจุภัณฑ์เพิ่มเติม
- เครื่องมืออย่าง PackOpt ที่วิเคราะห์การใช้กล่องและจำลองประสิทธิภาพบรรจุภัณฑ์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพชุดกล่อง
- ตัวชี้วัดความยั่งยืนที่สำคัญ ได้แก่ การลดน้ำหนักของบรรจุภัณฑ์ การหลีกเลี่ยงของเสีย และการลดการปล่อยก๊าซคาร์บอนที่รายงานในการอัปเดตด้านความยั่งยืนเป็นประจำ
- ตัวชี้วัดทางธุรกิจที่ติดตามการประหยัดต้นทุนและประสิทธิภาพด้านลอจิสติกส์ที่เชื่อมโยงกับการเปลี่ยนแปลงบรรจุภัณฑ์