เครื่องมือปัญญาประดิษฐ์ที่พัฒนาโดย Amazon เลือกบรรจุภัณฑ์ที่สมบูรณ์แบบเพื่อส่งมอบผลิตภัณฑ์อย่างปลอดภัยพร้อมทั้งสร้างขยะน้อยที่สุด ช่วยหลีกเลี่ยงการใช้บรรจุภัณฑ์พลาสติกแบบใช้ครั้งเดียวทิ้งได้ 80,000 เมตริกตันในช่วงสี่ปีที่ผ่านมา
An artificial intelligence tool developed by Amazon picks the perfect package to safely deliver a product while creating the least amount of waste. It’s helped avoid 80,000 metric tons of single-use plastic packaging in the last four year
Amazon ลดขยะบรรจุภัณฑ์ด้วยปัญญาประดิษฐ์
ในการแสวงหามาตรฐานความยั่งยืน ยักษ์ใหญ่ด้านอีคอมเมิร์ซอย่าง Amazon ได้ใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และ machine learning เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพสูงสุดมานานหลายทศวรรษ
บริษัทได้พัฒนาเครื่องมือ AI ดังกล่าวขึ้นมาหนึ่งเครื่องมือ ซึ่งก็คือ Package Decision Engine เพื่อลดขยะบรรจุภัณฑ์และปรับการใช้วัสดุให้เหมาะสมที่สุด จนถึงขณะนี้ เครื่องมือดังกล่าวช่วยให้ Amazon หลีกเลี่ยงบรรจุภัณฑ์ที่ไม่จำเป็นได้มากกว่า 2 ล้านตัน และลดน้ำหนักบรรจุภัณฑ์ต่อการจัดส่งได้ 43 เปอร์เซ็นต์โดยเฉลี่ยในสหรัฐอเมริกา แคนาดา และสหภาพยุโรป นอกจากนี้ยังช่วยให้ Amazon หลีกเลี่ยงบรรจุภัณฑ์พลาสติกแบบใช้ครั้งเดียวได้ 80,000 เมตริกตันทั่วโลกตั้งแต่ปี 2020
น่าเสียดายที่ Amazon ไม่ได้เปิดเผยว่าใช้บรรจุภัณฑ์กี่ตันต่อปี แต่ในปี 2023 Amazon จัดส่งพัสดุมากกว่า 7 พันล้านหน่วย โดยจัดส่งในวันเดียวกันหรือวันถัดไปให้กับสมาชิก Prime โดยการจัดส่งมากกว่า 4 พันล้านหน่วย เกิดขึ้นในสหรัฐฯ ซึ่งเพิ่มขึ้น 65 เปอร์เซ็นต์เมื่อเทียบกับปี 2022 และมากกว่า 2 พันล้านหน่วยอยู่ในยุโรป
ด้วยปริมาณสินค้าที่มากมายมหาศาล และคำสั่งซื้อที่ไม่จำกัดจำนวน การระบุโซลูชันบรรจุภัณฑ์ที่เหมาะสมที่สุดเพื่อให้แต่ละคำสั่งซื้อปลอดภัยระหว่างการขนส่งพร้อมลดปริมาณบรรจุภัณฑ์ให้เหลือน้อยที่สุดถือเป็นความท้าทายที่สำคัญ โมเดล AI ของ Package Decision Engine ถูกสร้างขึ้นเพื่อเลือกบรรจุภัณฑ์ที่เหมาะสมที่สุดโดยพิจารณาจากขนาด ความเปราะบาง และประเภทของวัสดุของผลิตภัณฑ์
“Package Decision Engine ใช้การผสมผสานระหว่าง machine learning เชิงลึก การประมวลผลภาษาธรรมชาติ และการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ และเรียนรู้เกี่ยวกับตัวเลือกบรรจุภัณฑ์ของ Amazon ที่พัฒนาอย่างต่อเนื่อง” Kayla Fenton ผู้จัดการอาวุโสด้านบรรจุภัณฑ์ที่ยั่งยืนที่ Amazon กล่าวกับ TriplePundit ทางอีเมล “มันสามารถทำนายได้ว่าเมื่อใดที่สินค้าที่ทนทานกว่า เช่น ผ้าห่ม จะไม่จำเป็นต้องบรรจุภัณฑ์ป้องกัน หรือเมื่อใดที่สินค้าเปราะบาง เช่น ชุดจานอาหารค่ำ อาจต้องใช้กล่องที่แข็งแรงกว่า”
เครื่องมือ AI ได้เรียนรู้ว่าคำสำคัญบางคำที่เกี่ยวข้องกับผลิตภัณฑ์มีความสำคัญเมื่อต้องตัดสินใจเกี่ยวกับบรรจุภัณฑ์ Fenton กล่าวว่า “ตัวอย่างเช่น ซองไปรษณีย์บุด้วยโฟมกันกระแทกที่มีความหนาไม่มากอาจไม่สามารถปกป้องสินค้าที่มีคำว่า ‘ของชำ’ ‘หน้าจอ’ หรือ ‘เครื่องเคลือบดินเผา’ ในคำอธิบายได้อย่างเพียงพอ ดังนั้น โมเดลจึงแนะนำตัวเลือกที่แข็งแรงกว่า เช่น กล่อง นอกจากนี้ โมเดลยังได้เรียนรู้ว่าคำสำคัญเช่น ‘แพ็คหลายชิ้น’ ‘ถุง’ ‘หด’ และ ‘แพ็ค’ ยังเกี่ยวข้องกับอัตราความเสียหายที่ต่ำกว่าในจดหมายอีกด้วย ดังนั้นจึงบ่งชี้ว่าผลิตภัณฑ์อาจมีบรรจุภัณฑ์ป้องกันอยู่แล้วและไม่จำเป็นต้องได้รับการปกป้องเพิ่มเติม”
Pack Decision Engine ถูกคิดค้นขึ้นในปี 2015 โดยเป็นส่วนหนึ่งของเป้าหมายความยั่งยืนที่กว้างขึ้นของ Amazon ซึ่งรวมถึงการบรรลุเป้าหมายการปล่อยคาร์บอนสุทธิเป็นศูนย์ภายในปี 2040 ปัจจุบันเครื่องมือนี้กำลังขยายไปยังตลาดอื่นๆ รวมถึงอินเดีย ออสเตรเลีย และญี่ปุ่น แต่ “เครื่องมือนี้จะต้องเรียนรู้ภาษาใหม่ๆ และรวมผลิตภัณฑ์ที่เฉพาะเจาะจงสำหรับตลาดใหม่ๆ เพื่อที่จะเปิดตัวเครื่องมือนี้ต่อไปในระดับนานาชาติ” Fenton กล่าว
วิธีหนึ่งที่เรียนรู้ได้คือการรวบรวมข้อมูลแบบเกือบเรียลไทม์จากคำติชมของลูกค้าที่รายงานผ่านศูนย์คืนสินค้าออนไลน์ของ Amazon บทวิจารณ์ผลิตภัณฑ์ และช่องทางคำติชมของลูกค้าอื่นๆ
“หลังจากรวบรวมคำติชมของลูกค้าด้วยข้อมูลภาพและข้อมูลข้อความอื่นๆ เกี่ยวกับสินค้า โมเดลจะสร้างคะแนนที่ทำนายประเภทบรรจุภัณฑ์ที่ดีที่สุดที่จะใช้” Fenton กล่าว “โมเดลจะจดจำการเลือกบรรจุภัณฑ์และใช้เพื่อทำความเข้าใจความต้องการบรรจุภัณฑ์ในอนาคต”
feedback loop นี้ช่วยให้แน่ใจว่าบรรจุภัณฑ์เป็นไปตามมาตรฐานความยั่งยืนและความคาดหวังของลูกค้าเกี่ยวกับการปกป้องผลิตภัณฑ์และการลดของเสีย
ความมุ่งมั่นของบริษัทในการลดของเสียจากบรรจุภัณฑ์ขยายออกไปนอกเหนือจากการดำเนินงานภายใน ความคิดริเริ่มด้าน AI อีกประการหนึ่งที่กำลังดำเนินการอยู่ซึ่งเกี่ยวข้องกับการลดของเสียคือโครงการนำร่องกับ Glacier ซึ่งเป็นบริษัทเทคโนโลยีรีไซเคิลที่มีฐานอยู่ในซานฟรานซิสโก
Fenton กล่าวว่า “Glacier ใช้หุ่นยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อทำการคัดแยกวัสดุรีไซเคิลโดยอัตโนมัติและรวบรวมข้อมูลแบบเรียลไทม์เกี่ยวกับกระบวนการรีไซเคิลสำหรับบริษัทต่างๆ ซึ่งสามารถช่วยลดขยะฝังกลบและเพิ่มการใช้วัสดุรีไซเคิลในบรรจุภัณฑ์ได้ ปัจจุบัน Amazon กำลังทดสอบเทคโนโลยีของ Glacier เพื่อคัดแยกและรีไซเคิลบรรจุภัณฑ์ประเภทใหม่ๆ ที่ปัจจุบันยังไม่สามารถรีไซเคิลได้ในปริมาณมาก ซึ่งรวมถึงพลาสติกชีวภาพและพลาสติกที่ย่อยสลายได้ทางชีวภาพ”