Amazon har utviklet et kunstig intelligens (KI) system kalt Package Decision Engine, som endrer måten produkter pakkes og leveres på over hele verden. Systemet reduserer skader på transporterte produkter og forbruk av emballasjemateriale.
Det KI-drevne verktøyet kalles Package Decision Engine. Den velger nøye ut den mest passende emballasjen for hvert produkt, fra kompakte forsendelser til robust pappemballasje, avhengig av varens egenskaper og følsomhet.
For eksempel kan robuste produkter som tepper sendes uten ekstra emballasje, mens skjøre varer som middagstallerkener krever sikrere emballasjealternativer.
Beslutningsprosessen er drevet av en blanding av dyp læring, naturlig språkbehandling og datasynsteknologier.
Ved ankomst til et Amazon-senter gjennomgår hvert produkt en detaljert vurdering. Det blir først fotografert i en høyteknologisk tunnel som fanger opp dimensjonene og identifiserer eventuelle feil. Disse bildene, kombinert med tekstdata fra produktbeskrivelser og tilbakemeldinger fra kunder i sanntid, mates inn i KI-modellen. Pakkebeslutningsmotoren evaluerer denne informasjonen og forutsier den optimale pakketypen, og minimerer bruken av unødvendige materialer betydelig.
Læring og tilpasning over tid
Et interessant aspekt ved Package Decision Engine er dens evne til å lære og utvikle seg. Amazons team trente KI-modellen med millioner av datapunkter, inkludert de for vellykket leverte produkter og de som ankom skadet.
Gjennom denne opplæringen har KI lært å gjenkjenne nøkkelord og setninger som indikerer en høyere risiko for skade, og foreslår dermed mer beskyttende emballasjealternativer tilsvarende.
Motoren oppdaterer kontinuerlig sin kunnskapsbase med nye data, og sikrer at beslutningene blir bedre over tid. Denne dynamiske læringsprosessen er avgjørende for å administrere Amazons stadig voksende produktspekter og tilpasse seg varierende regionale og internasjonale emballasjebehov.
To millioner tonn
Siden oppstarten har systemet hjulpet Amazon med å eliminere over to millioner tonn emballasjemateriale. Ved å optimere pakkestørrelser og redusere behovet for ekstra emballasje og fyllstoffer, reduserer Amazon ikke bare avfall, men forbedrer også effektiviteten til sine frakt- og håndteringsprosesser.
Ser vi fremover, er de potensielle bruksområdene til KI i emballasje ubegrensede. Amazon planlegger å utvide bruken av Package Decision Engine globalt og tilpasse den til ulike språk, emballasjetyper og unike markedsbehov.
Denne utvidelsen inkluderer implementering av modellen i ulike regioner som Nord-Amerika, Europa, India, Australia og Japan.
Ettersom KI fortsetter å utvikle seg, vil dens rolle i industrielle applikasjoner som emballasje utvilsomt utvides, og baner vei for mer innovative og miljøvennlige løsninger i globale forsyningskjeder.
