このモデルは、Amazon が配送をより効率的にしながら持続可能性の目標を達成するのに役立ちます。
米国の電子商取引小売業者である Amazon は、顧客の注文に対する梱包効率を最適化するために設計された AI 駆動モデルである Package Decision Engine を開発しました。
このイノベーションは、購入品が最適な梱包で確実に届くようにすることで、無駄を減らし、配送プロセスを強化することを目的としています。
アマゾン ウェブ サービス上に構築されたパッケージ決定エンジンは、複数段階のプロセスを採用して各商品を分析します。
最初に、Amazon フルフィルメント センターのコンピューター ビジョン トンネルで商品が画像化され、寸法を確認し、欠陥を特定し、さまざまな角度から撮影し、商品がすでに箱に入っているかどうか、または露出したガラスが含まれているかどうかも認識します。
AI モデルはまた、自然言語処理を利用して、製品名、説明、価格、パッケージの寸法などのテキスト データを処理します。
さらに、Amazon のオンライン返品センター、レビュー、その他のチャネルからのほぼリアルタイムの顧客フィードバックを統合します。
マルチモーダル AI モデルは、深層機械学習、自然言語処理、コンピューター ビジョンの組み合わせを活用して、ブランケットなどの商品に必要な保護梱包がそれほど必要でない場合や、ディナー皿などの壊れやすい商品により頑丈な箱が必要な場合を予測します。
この AI アプリケーションは Amazon の持続可能性への取り組みと一致しており、2015 年以来世界中で XNUMX 万トン以上の梱包材の削減に貢献しています。
AI を使用する前、この小売業者はパッケージの最適化を決定するために手動テストに依存していましたが、この方法はスケーラブルではなかったと報告されています。
Amazon Packaging Innovation チームのテクノロジー製品シニアマネージャー、ケイラ・フェントン氏は次のように述べています。「各商品がどの程度安全に発送されるかを予測しながら、各商品に最も効率的な梱包オプションを迅速に特定できる機能が必要でした。
「パッケージ決定エンジンによる AI の使用により、包装効率化作業を大規模に迅速に進めることができ、非常にうまく機能したため、Amazon のより広範な世界的拠点全体にこのテクノロジーを導入しています。」
一方、オセアナによる「アマゾンのプラスチック米国」と題された新しい調査では、アマゾンが前年比208％増の約9.6億XNUMX万ポンドのプラスチック包装廃棄物を排出していることが明らかになった。
ソースから パッケージングゲートウェイ
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