Amazon, ambalaj kararlarını optimize eden ve kapsamlı yerine getirme ağı boyunca malzeme kullanımını izleyen gelişmiş makine öğrenme modelleri, otomasyon teknolojileri ve veri analizleri kullanılarak toplu olarak paketleme azaltma ölçer.
Makine öğrenimi ve yapay zeka ile ambalaj azaltma
Amazon, 2015 yılından bu yana, sevkiyat başına ortalama ambalaj ağırlığını%36-43 oranında azalttı ve dünya çapında 3 milyon metrik tondan fazla ambalaj malzemesini ortadan kaldırdı. Amazon'un ambalaj azaltmayı ölçmek ve elde etmek için kullandığı temel yöntemlerden biri, her ürün için en etkili ambalaj türünü belirleyen makine öğrenme modellerinin uygulanmasıdır. Bu modeller, ürünler hakkında boyutlar, kırılganlık ve ürünlerin hasar nedeniyle geri dönüşlerde nasıl ilerlediğini, müşteri geri bildirimleri ve yerine getirme merkezlerinde alınan birden fazla ürün açısından görüntü analizi ile birlikte verileri kullanır. AI sistemi, atıkları azaltırken güvenli teslimat sağlayan minimal ancak yeterli ambalajı seçmek için bu bilgileri analiz eder. Genellikle paket karar motoru olarak adlandırılan bu model, ambalaj verimliliğini artırmak için sürekli olarak öğrenir ve uyum sağlar, böylece karton kutular, dolgu malzemeleri, bant ve plastik kullanımını azaltır. Ölçüm, ambalaj ağırlığı, kullanılan malzeme tipi ve karbon emisyonları üzerindeki etkisi izlenerek yapılır.
Otomatik ambalaj teknolojisi
Amazon, sevkiyat başına ambalaj malzemesini en aza indirmek için sensörleri, gerçek zamanlı ölçümü ve özel ambalaj oluşturmayı birleştiren yerine getirme merkezlerinde yenilikçi otomatik makineler kullanır. Örneğin, Avrupa ve ABD'de Amazon, her bir öğeyi tarayan ve geri dönüştürülebilir kağıt rulolarından ölçmek için yapılan kağıt torbaları kesen otomatik paketleme makineleri tanıttı. Bu torbalar yapıştırıcı olmadan ısıllanır ve ek dolgu kullanmaz, geleneksel kutulara kıyasla ambalaj hacmini ve ağırlığını büyük ölçüde azaltır. Buradaki azaltma ölçümü, sevkiyat başına ortalama gram (ortalama sevkiyat başına 26 gramdan fazla) ve bu kağıt torbalarla değiştirilerek kaç plastik torbadan kaçınıldığını izlemektir (2023'te sadece ABD'de kaçınılan 130 milyon plastik torba). Bu otomasyon, Amazon'un ambalaj azaltma çabalarını güvenilir bir şekilde ölçeklendirmesini ve günlük milyonlarca sevkiyattaki ambalaj malzemeleri üzerindeki kümülatif etkiyi ölçmesini sağlar.
Ürün Ambalaj Programında Gemiler
Amazon'un uyguladığı bir başka girişim, ek Amazon ambalajı olmadan orijinal üretici ambalajlarında doğrudan gönderilebilen ürünleri tanımlayan ve onaylayan ürün ambalaj programındaki gemilerdir. Makine öğrenimi, Amazon'un ürün bilgilerini ve ambalaj güvenliğini analiz ederek bu tür ürünleri tanımlamasına yardımcı olur. Bu program ambalajı önemli ölçüde azaltır ve ek Amazon ambalajı olmadan yapılan gönderilerin sayısı ile ölçülür '2019'dan bu yana sadece Kuzey Amerika ve Avrupa'da bu şekilde gönderilen 5.5 milyardan fazla ürün. Bu programın coğrafyalar üzerindeki büyümesi ve satıcıların katılımı, ambalaj azaltmanın temel bir ölçüsü olarak izlenmektedir. Azaltma ayrıca sevkiyat başına daha az ambalaj ağırlığı ve plastik ve karton malzemelerin daha düşük kullanımına da yansır.
Kutu süitleri için Packopt Optimizasyon Aracı
Amazon, ürün boyutlarını daha yakından eşleştirmek için yerine getirme merkezlerinde kullanılan kutu boyutlarının paketini optimize etmeye yardımcı olan Packopt aracını geliştirdi. Bu web tabanlı araç, bölgelere üründen kutu uyumlarını simüle eder ve büyük boy kutuların fazla "hava" sevkiyat hacmi ürettiği verimsizlikleri tanımlar. Amazon yöneticileri, hangi kutuları tanıtacağınızı veya emekliye ayrılacağını belirlemek için Packopt'u kullanır ve doğrudan ambalaj malzemesi azaltmayı etkiler. Packopt, kullanılan toplam karton ağırlık, ambalaj hacmi, kutu kullanım oranı ve gönderi başına hava gibi metrikler yoluyla verimliliği ölçer. 2022'nin sonunda, Amazon'un Kuzey Amerika'daki kutularının% 90'ı Packopt aracılığıyla optimize edildi, bu da karton atıklarda yıllık% 7 -10 azalmasına neden oldu ve bu bölgede yıllık yaklaşık 60.000 ton tasarruf sağlandı.
Çevresel etki ve raporlama ölçümü
Amazon, ambalaj seçeneklerini genel sürdürülebilirlik hedeflerine bağlayan karbon ayak izi azaltma metriği aracılığıyla kendisini sorumlu tutar. Şirket, yıllık ambalaj ağırlık azaltma, ortadan kaldırılan ambalaj atığı miktarını ve ilgili karbon emisyonlarını izlemektedir. Örneğin, AI güdümlü ambalaj modelleri, 2015 ve 2022 yılları arasında 2 milyon tondan fazla ambalaj tasarrufuna yardımcı olmuştur ve daha sonra artan artışlar bildirilmiştir. Amazon'un sürdürülebilirlik güncellemeleri, sevkiyat ambalajı ağırlık azaltma, hafif ambalaj kullanan sevkiyat yüzdesi, plastik ambalaj kullanımında azaltma ve ek Amazon ambalajı olmadan kaç paket gönderildiği hakkında sık sık veriler sağlar. Kamu paylaşılan bu metrikler ve iç izleme sistemleri, gruplama ve diğer yöntemlerle elde edilen ambalaj azaltmanın kesin ölçülmesini kolaylaştırır.
Bir iş metriği olarak ambalaj azaltma
Amazon, ambalaj verimliliğini operasyonel ve finansal KPI'larına entegre eder. Ambalajın azaltılması sadece malzeme maliyetini azaltmakla kalmaz, aynı zamanda kamyon doldurma oranlarını artırarak ve nakliye hacimlerini düşürerek lojistik verimliliğini de artırır. Şirket, ambalaj yeniliklerinden elde edilen finansal faydaları ölçmek için ambalaj giderlerini içeren birim başına değişken maliyetleri izler. Amazon, siparişleri birleştirerek ve paketleme boyutlarını gruplama ve makine öğrenimi ile optimize ederek, sipariş başına ambalaj malzemesini azaltırken, taşıma verimliliğini de artırır. Bu iş odağı, ambalaj kararlarının çevresel faydaların yanı sıra maliyet etkinliği için sürekli olarak ölçülmesini ve optimize edilmesini sağlar.
Özet
Amazon, birleştirerek gruplama ve ambalaj optimizasyonundan ambalaj azaltımı ölçer:
- Her bir ürün için optimum ambalajı hesaplayan makine öğrenme modelleri, kullanılan ambalaj ağırlığı ve kullanılan malzemeleri azaltır.
-Atıklardan kaçınmak ve sevkiyat başına malzeme tasarruflarını takip etmek için ölçülebilir ambalaj oluşturan otomatik ambalaj makineleri.
- Ürün ambalajındaki gemiler gibi programlar gibi programlar ekstra ambalaj olmadan gönderilen gönderim sayısını ölçer.
- Packopt gibi kutu kullanımını analiz eden ve kutu süitlerini optimize etmek için ambalaj verimliliğini simüle eden araçlar.
- Düzenli sürdürülebilirlik güncellemelerinde bildirilen ambalaj ağırlık azaltma, atık kaçınma ve kaydedilen karbon emisyonları dahil temel sürdürülebilirlik metrikleri.
- Ambalaj değişikliklerine bağlı maliyet tasarrufu ve lojistik verimliliği izleme.