Genom att använda artificiell intelligens i form av maskininlärningsteknologi har Amazon sedan 2015 minskat mängden förpackningsmaterial för sin utgående försändelser med 1,6 miljarder godslådor. (Bild Amazon Nordics)

När e-handeln växer minskar Amazon mängden packmaterial

23 mars, 2021ANNONS

Sedan 2015 har e-handelsjätten Amazon minskat mängden förpackningsmaterial för sina utgående försändelser med 33 procent, vilket motsvarar så mycket som 915.000 ton, eller 1,6 miljarder godslådor. Hur är detta möjligt i en värld där e-handeln ständigt ökar?
”Svaret är maskininlärningsteknologi”, berättar Joakim Stolpe, försäljningschef Nordics, Amazon Web Services.

För att uppnå denna stora minskning har Amazon utvecklat en maskininlärningslösning, driven av Amazon SageMaker. Syftet med lösningen är att ge insikter för att kunna fatta mer hållbara beslut om användningen av förpackningar – och samtidigt stärka kundupplevelsen.

Joakim Stolpe är försäljningschef Nordics, Amazon Web Services. (Bild Amazon Nordics)

”Med mindre användning av emballage i hela leveranskedjan, minskar volymen per försändelse, samtidigt som det gör frakten effektivare. Resultatet blir en dramatisk minskning av koldioxidutsläppen. Detta kan låta för bra för att vara sant, men faktum är att det är helt möjligt med användning av teknologi”, säger Joakim Stolpe.

I praktiken betyder lösningen att man har en maskininlärningsalgoritm, som bygger byggd på stora mängder produktdata, från produktbeskrivningar till kundfeedback. I samarbete med Amazon Web Services rensas och katalogiseras data för att utvinnas genom så kallad ”mining”.

Maskininlärningsalgoritmen använder sedan data för att identifiera de bästa förpackningarna utifrån hur mycket avfall som genereras. De mest effektiva maskininlärningsmodellerna identifierar till och med produkter, som inte behöver förpackas en extra gång av distributören, till exempel blöjor.

”Andra modeller kan titta på en specifik produktkategori, till exempel leksaker, för att identifiera föremål där originalförpackningens skick är viktigt”, påpekar Joakim Stolpe.

Men varför är det så viktigt? Amazon säljer och skickar hundratals miljoner olika produkter varje år. Det säger sig själv att det finns stora mängder förpackningar i omlopp, för att åstadkomma denna hantering. Genom att använda artificiell intelligens (AI) i form av maskininlärning har beslutsunderlaget skalats ner till miljontals produkter. Detta i sin tur gör det möjligt att identifiera varor som exempelvis kan packas i ett vadderat papperskuvert eller i en papperspåse snarare än i den traditionella lådförpackningen – att helt enkelt göra mer hållbara val.

”Det som också är intressant med projektet är de positiva bieffekterna. Kunder märker förändringarna och ger uppskattande feedback. Och tusentals leverantörer samarbetar nu med Amazon för att förbättra sina egna förpackningar, minska avfallet och utforma bättre förpackningar för att uppnå sina utsläppsmål”, enligt Joakim Stolpe.

I slutänden handlar det om att skapa en logistik, som är så hållbar som möjligt. Korrekt användning av tekniken innebär i praktiken att förpackningen kan anpassas individuellt till sändningar av paket, samtidigt som de klarar påfrestningarna från e-handelslogistik. Med andra ord styrs förpackningen av produkten, som ska transporteras och skyddas.

”Ett vadderat kuvert väger 75 procent mindre än en låda i samma storlek, samtidigt som volymen minskar med 40 procent. Och en två centimeter kortare låda kan innebära att man kan placera dubbelt så många lådor på en pall, vilket i sin tur till kan innebära en halvering av mängden lastbilar på vägarna”, avslutar Joakim Stolpe.

Relaterade artiklar

Hänger du med i förpackningsbranchen?
Få vårt nyhetsbrev GRATIS!
Registrera dig!