Amazon sitt AI-drevne initiativ for å førebyggje feilsende leveransar
Amazon-kundar har lenge vore kjende med frustrasjonen over å motta skadde eller feilaktige produkt. For å takle dette har Amazon lansert ei kunstig intelligens-løysing kalla Prosjekt P.I., der «P.I.» står for «privatetterforskjar.» Dette prosjektet er dedikert til å oppdage eventuelle feil i produkt før dei når kundane sine dørstokkar.
Innovasjonen kombinerer generativ AI og datavisjonsteknologi for å granske tilstanden til vare, og sikre at dei samsvarar med kundane si bestilling på område som farge og storleik, og reduserer dermed sannsynlegheita for feilleveransar.
Implementering i Nord-Amerikanske anlegg
Allereie i drift ved ulike oppfyllingssenter i Nord-Amerika, planlegg Prosjekt P.I. å utvide rekkevidda si innan 2024. Desse sentera nyttar bildebehandlingstunnelar for å skanna utallige produkt kvar månad, isolere dei med synlege feil, som ein bøyg over omslaget til ein bok, for å førebygge utsending av dei.
Når manglar er markerte av Prosjekt P.I., gjennomgår personalet til Amazon varene for å avgjere om dei er passande for donasjon eller for sals gjennom Amazon Second Chance – ein plattform som spesialiserer seg på open box og oppussa produkt.
Redusering av avfall og CO2-utslepp
Utover å forbetre kundens handelsoppleving ved å sikre gjennomsirkuleringen til produkt, hjelper denne initiativet å minske pakkeavfall og unødvendige karbondioksidutslepp frå retursendingar. Dharmesh Mehta, visepresident for verdssalssamarbeidstenester i Amazon, uttrykte at utnytting av AI og produktbilinehjelpemiddel bidrar til å varsamt peikje ut potensielt skada vare. Konsekvent kan Amazon ta tak i ein breiare spekter av problem før distribusjon, til det beste for forbrukarar, partnarar og miljøet.
Ved å leggje til ein ekstra lag på deira kvalitetskontrollmekanisme, etterforskar Amazon negative kundeopplevingar ved hjelp av eit Multimodal Stor Omfangs Språkmodell (MLLM). Ved å granske kundefeedback og analysere bilete frå Prosjekt P.I. og andre kjelder, siktar dei mot å peike ut og rette opp kjerneårsakene til kundemisnøye.
Amazon sitt Prosjekt P.I. er ein del av selskapet sin kontinuerlege innovasjon for å forbetre kundeopplevinga og effektivisere dei omfattande logistikkoperasjonane sine. Relevant informasjon som ikkje er inkludert i artikkelen, men bidrar til å forstå dette initiativet, kunne inkluderer:
– Tidlegare forsøk frå Amazon på å forbetre forsyningskjeda deira: Prosjekt P.I. kan byggja på tidlegare initiativ, som Amazon Robotics, som nyttar automatisering for å akselerere ordreprosesseringa.
– Kundebedbackar: Amazon nyt truleg tilbakemeldingar ikkje berre for å finpussa Prosjekt P.I., men også for å forbetra andre kundetenesteprogram og iterera på sine produkttilbod.
– Påverknad på tredjeparts seljarar: Sida Amazon er ein plattform for ein mengde tredjeparts seljarar, kan Prosjekt P.I. påverka ikkje berre varene direkte følgt av Amazon, men også dei frå uavhengige seljarar som nyttar Fulfillment by Amazon (FBA) -tenesta deira.
Centrale spørsmål og svar:
– Korleis nyt Prosjekt P.I. kunstig intelligens? Prosjektet nyttar generativ AI og datavisjon til å inspisere fysisk tilstand til vare, og sørge for at dei møter kundens forventa og redusere sannsynlegheita for defektive eller feilaktige leveransar.
– Vert Prosjekt P.I. implementert ved alle Amazon oppfyllingssenter? Sjølv om det er no aktiv i Nord-Amerika, planlegg Amazon å utvide Prosjekt P.I. innan 2024, indikerande ein breiare implementering som potensielt kan inkludera internasjonale oppfyllingssenter.
Centrale utfordringar og kontroversar:
– Sjølv om reduksjonen av avfall og CO2-utslepp er meint føremonar, bør teknologiens miljømessige påverknad under skapinga, vedlikehaldet og drifta takast med i vurderinga.
– Bruken av AI på arbeidsplassen kan føra til bekymringar over jobbkutt og endringar i arbeidsdynamikken, sjølv om Amazon vanlegvis indikerer at slike system er meint å hjelpe heller enn å erstatta tilsette.
Fordelar:
– Forbetra kundetilfredshet: Ved å redusera førekomstane av defektive leveransar vil kundetilfredsheten og tilliten til Amazons tenester truleg betra.
– Effektivitet i operasjonar: Tidleg oppdaging av feil kan straumline retursprosessen og minska kostnadene knytt til handtering av retur og utveksling.
– Miljøføremonar: Å minimera unødvendige utsendingar bidrar til å redusera karbondioksidutslepp og pakkeavfall.
Ulemper:
– Operasjonell kostnader: Implementeringa av høgteknologiske AI-system som Prosjekt P.I. inneber betydelige oppstart- og løpande kostnader.
– Teknologiske avgrensingar: Datavisjon og AI kan ikkje alltid nøyaktig oppdaga defektar, potensielt føra til feil i kvalitetskontrollen.
– Datahusfråsaer: Bruka av AI og omfattande datainnsamling kan reisa problem knytt til kunde- og tilsettprivatliv.
For meir informasjon, gå til Amazons offisielle nettstad for å læra meir om deira siste innovasjonar og initiativ: Amazon.
The source of the article is from the blog queerfeed.com.br