Kako je veštačka inteligencija pomogla Amazonu da smanji ambalažni otpad

Veštačka inteligencija, Package Decision Engine, model koji je kreirao Amazon omogućuje da kupac dobije porudžbinu u najefikasnijem dostupnom pakovanju, dok istovremeno sprečava oštećenja i olakšava isporuku

Za stotine miliona artikala koje prodaje Amazon, od šatora za kampovanje do džempera, kutiju koja stiže na kućna vrata kupaca verovatno je odabrala veštačka inteligencija (AI).

Package Decision Engine, AI model koji je dizajnirao i napravio Amazon, u stanju je da odredi najefikasniji tip pakovanja za svaku stavku o kojoj sazna, smanjujući tako količinu kartona, vazdušnih jastuka, traka i paketa koji se koriste za isporuku poručenih artikala.

Veštačka inteligencija na osnovu prikupljenih informacija kreira najsigurnija pakovanja za Amazon kupce, sa smanjenom količinom upotrebljenog materijala

Šta tačno radi Package Decision Engine

AI model je primer kako Amazon koristi veštačku inteligenciju da bi brže ispunila svoje ciljeve održivosti  smanjenjem pakovanja, efikasnijom isporukom i sprečavanje da proizvodi budu oštećeni tokom procesa isporuke. Zajedno sa drugim inovacijama u pakovanju, uz pomoć veštačke inteligencije Amazon je uspeo da smanji upotrebu preko 2 miliona tona materijala za pakovanje širom sveta od 2015. Izgrađen na cloud platformi Amazon Web Services (AWS),  multimodalni AI model može da predvidi da za izdržljiviji proizvod poput ćebeta nije potrebno zaštitno pakovanje, ili kada potencijalno krhki predmet kao što je set ploča može zatrebati dodatnu kutiju. Koristi kombinaciju dubokog mašinskog učenja, obrade prirodnog jezika i kompjuterske vizije kako bi kontinuirano učio o Amazonovim opcijama pakovanja koje se stalno razvijaju. Njegove odluke su empirijski tačne, prema Amazon naučnicima to znači da predviđa najefikasniji izbor paketa.

Smanjenje ambalažnog otpada je važan deo Amazonovog cilja da postane održivija kompanija, ali izbor najefikasnije i optimalne količine ambalaže koja smanjuje otpad i štiti proizvode je i za njih veliki izazov. Naime, Amazonov katalog proizvoda ima stotine miliona artikala—i stalno raste i menja se, pored toga ima regionalne proizvode i proizvode specifične za zemlju širom sveta.

Pre i posle AI

Pre upotrebe veštačke inteligencije, saradnici Amazona koristili su fizičko testiranje na pojedinačnim proizvodima kako bi utvrdili kako da optimizuju pakovanje, ali taj rad na održivosti je bilo nemoguće povećati samo ljudskim naporima. Package Decision Engine pomogao je u automatizaciji delova ovog posla, omogućavajući saradnicima Amazona da se usredsrede na rešavanje drugih izazova održivosti.

„Želeli smo mogućnost da brzo identifikujemo najefikasniju opciju pakovanja za svaku stavku, istovremeno predviđajući koliko će bezbedno svaki proizvod biti isporučen“, rekla je Kajla Fenton, viši menadžer tehnoloških proizvoda u Amazonovom timu za inovacije pakovanja, koji uključuje istraživače i menadžere tehničkih programa.

„Upotreba veštačke inteligencije preko Package Decision Engine-a nam je omogućila da brzo poboljšamo naš rad na efikasnosti pakovanja i funkcionisala je tako dobro da primenjujemo ovu tehnologiju širom Amazonovog šireg globalnog uticaja.”, smatraju Amazon naučnicima, što znači da predviđa najefikasniji izbor paketa.

Kako funkcioniše mehanizam za odabir paketa

Proces Package Decision Engine uključuje više koraka za prikupljanje informacija o svakoj stavci. Kada artikal prvi put stigne u Amazonov centar za ispunjenje, on se fotografiše u tunelu za kompjuterski vid koji određuje dimenzije proizvoda, otkriva nedostatke i snima više slika proizvoda. Ovo takođe omogućuje AI modelu da otkrije da li postoji torba ili kutija oko objekta, ili da otkrije prisustvo stakla.

Model takođe koristi obradu prirodnog jezika i koristi podatke zasnovane na tekstu iz svake stavke, kao što su naziv stavke, opis, cena i dimenzije paketa. Takođe prikuplja informacije u skoro realnom vremenu iz povratnih informacija kupaca prijavljenih preko Amazonovog centra za onlajn povrate, recenzija proizvoda i drugih kanala povratnih informacija kupaca.

Nakon sastavljanja informacija, model proizvodi izlaz koji predviđa najbolji tip pakovanja. AI pamti izbor ambalaže što koristi za razumevanje budućih potreba za pakovanjem.

PROČITAJTE JOŠ: Novitet iz Lidla za održivije pakovanje hleba: Višekratne kese od 100% poliestera

Kako mehanizam za odlučivanje o paketima uči tokom vremena

Amazonovi naučnici su obučili AI model tako što su mu pokazali milione primera proizvoda koji su uspešno isporučeni u različitim vrstama pakovanja bez oštećenja. Pokazali su mu i proizvode koji su stigli oštećeni, zajedno sa ključnim rečima i vrstama pakovanja koji se koriste u svakom scenariju.

Kao rezultat toga, model je naučio da su određene ključne reči važne prilikom donošenja odluka o pakovanju. Na primer, podstavljena pošiljka sa zaštitnim jastučićem možda neće adekvatno zaštititi predmet sa rečima „namirnice“, „screen“ ili „stoneware“ u opisu, pa bi model preporučio čvršću opciju, kao što je kutija. Model prepoznaje ključne reči poput „multipack“, „vreća“, „skupljati“ i „pakovati“ takođe povezane s nižim stopama oštećenja u dostavi i ukazuje da proizvod možda već ima zaštitno pakovanje i da mu nije potrebna dodatna zaštita.

Veštačka inteligencija koju je Amazon kreirao  za svoje procese pakovanja i uštede u ambalaži je funkcionisao tako dobro da tim za inovacije pakovanja proširuje njegovu upotrebu obučavajući ga za upotrebu širom sveta. Ovo podrazumeva nove jezike i jedinstvene tipove pakovanja i artikala koji se prodaju u različitim zemljama. Model se već široko koristi u centrima u Severnoj Americi i Evropi, a komponente se postavljaju na dodatnim lokacijama širom Indije, Australije i Japana.

Package Decision Engine je jedan od mnogih načina na koje Amazon koristi AI inovacije da bi postigao svoje ciljeve u pogledu održivosti, pakovanja i smanjenja otpada.

Izvor & Fotografije: Amazon.com