Amazon Project PI: Wie KI die Qualitätssicherung in Logistikzentren revolutioniert
In den Amazon-Logistikzentren in ganz Nordamerika werden täglich Millionen von Produkten, von Hundefutter und Handyhüllen bis hin zu T-Shirts und Büchern, durch Bildgebungstunnel geschleust. Ein künstliches Intelligenzmodell namens „Amazon Project PI“, was für „Privatermittler“ steht, nutzt detektivähnliche Werkzeuge, um Artikel auf Defekte zu scannen. Das Ziel? Sicherstellen, dass Kunden bei jeder Bestellung begeistert sind.
Inhaltsverzeichnis
Wie Amazon Project PI funktioniert
Bevor ein Artikel an einen Kunden versandt wird, durchläuft er einen Bildgebungstunnel, in dem „Project PI“ mithilfe von Computer Vision den Artikel scannt und die Bilder auswertet, um eventuelle Defekte wie einen verbogenen Buchumschlag zu erkennen. Wird ein Defekt entdeckt, isoliert Amazon das Produkt, damit es nicht an einen Kunden versandt wird, und untersucht weiter, ob es ein allgemeineres Problem mit ähnlichen Artikeln gibt.
Einsatz von Generativer KI und Computer Vision
Durch die Kombination von generativer KI und Computer Vision-Technologien kann „Amazon Project PI“ Defekte wie beschädigte Produkte oder Probleme wie falsche Farbe oder Größe aufdecken, bevor die Produkte die Kunden erreichen. Darüber hinaus kann „Project PI“ die Ursache von Problemen identifizieren und präventive Maßnahmen einleiten, um diese zukünftig zu vermeiden. An den Standorten, an denen das System verfügbar ist, hat es sich als geschickt erwiesen, die Millionen von Artikeln, die jeden Monat durch die Tunnel gehen, zu sortieren und Produktprobleme genau zu identifizieren.
Verbesserung der Kundenerfahrung und Nachhaltigkeit
„Wir wollen das Erlebnis für Kunden jedes Mal richtig machen, wenn sie in unserem Geschäft einkaufen“, sagte Dharmesh Mehta, Vice President of Worldwide Selling Partner Services bei Amazon. „Indem wir KI und Produktbildgebung in unseren Betriebsanlagen nutzen, können wir potenziell beschädigte Produkte effizient erkennen und mehr dieser Probleme beheben, bevor sie jemals einen Kunden erreichen. Das ist ein Gewinn für den Kunden, unsere Verkaufspartner und die Umwelt.“
Ein nachhaltigeres Kundenerlebnis gewährleisten
„Amazon Project PI“ ist nicht nur Teil der kundenorientierten Kultur von Amazon, sondern auch eine von vielen Möglichkeiten, wie das Unternehmen KI-Innovationen nutzt, um sein Engagement zur Bekämpfung des Klimawandels in das Kundenerlebnis zu integrieren. Das Verhindern beschädigter oder fehlerhafter Artikel vor dem Versand an Kunden ist entscheidend für ein positives Kundenerlebnis und auch wichtig für den Planeten. Der versehentliche Versand fehlerhafter Artikel kann zu unerwünschten Rücksendungen führen, was zu unnötigem Verpackungsmüll und unnötigen Kohlenstoffemissionen durch zusätzlichen Transport führt.
Vermeidung zukünftiger Fehler
Parallel dazu nutzt Amazon ein generatives KI-System, das ein Multi-Modal LLM (MLLM) verwendet, um die Ursache negativer Kundenerfahrungen zu untersuchen. Wenn wir von einem Defekt erfahren, den wir vom Kunden nicht erkannt haben, nutzen wir dies, um die Ursache zu verstehen und das System kontinuierlich zu verbessern. Das System überprüft zunächst Kundenfeedback und analysiert dann Bilder, die von „Amazon Project PI“ in den Logistikzentren aufgenommen wurden, sowie andere Datenquellen, um zu bestätigen, was das Problem verursacht hat.
Unterstützung für Verkaufspartner
Diese Technologie soll auch Amazons Verkaufspartnern helfen, indem sie Daten zu Defekten leichter zugänglich macht. Wenn ein Verkaufspartner beispielsweise versehentlich Aufkleber mit der falschen Größe auf ein Produkt angebracht hat, würde Amazon das Problem kommunizieren, um zu verhindern, dass der Fehler erneut auftritt. Mehr als 60 % der Verkäufe in Amazons Geschäft stammen von unabhängigen Verkäufern – die meisten davon sind kleine und mittlere Unternehmen – die eine große Auswahl an erstaunlichen Produkten, wettbewerbsfähigen Preisen und Komfort für die Verbraucher bieten. Durch die Reduzierung der Anzahl defekter Produkte, die an Kunden versandt werden, verringern wir auch die Gesamtzahl der Rücksendungen. „Amazon Project PI“ ist ein gutes Beispiel für unseren Fokus auf die Verbesserung der Kunden- und Verkaufspartnererfahrung.
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