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Wie Amazon KI nutzt, um beschädigte Produkte vor dem Versand an Kunden zu erkennen

Wie Amazon KI nutzt, um beschädigte Produkte vor dem Versand an Kunden zu erkennen

By aurora

Im Herzen der nordamerikanischen Amazon-Vertriebszentren durchlaufen Millionen von Produkten aller Art – von Hundefutter bis zu Handytaschen, von T-Shirts bis zu Büchern – Scannertunnel, in denen ein Modell der künstlichen Intelligenz (KI) namens „Project P.I. (d.h. „Privatdetektiv“) mit Hilfe von Detektivwerkzeugen die Artikel auf Fehler untersucht. Das Ziel? Sicherzustellen, dass die Kunden mit jeder Bestellung, die sie erhalten, immer zufrieden sind.

Wie Amazons ‚Privatdetektiv‘ funktioniert

Mit einer Kombination aus generativer KI und Computer-Vision-Technologien ist Project P.I. in der Lage, Mängel wie beschädigte Produkte oder Farb- und Größenprobleme zu erkennen, bevor die Artikel den Kunden erreichen. Darüber hinaus kann das System helfen, die Ursachen solcher Probleme zu identifizieren, so dass im Vorfeld Präventivmaßnahmen ergriffen werden können, um ein erneutes Auftreten zu verhindern.

An den Standorten, an denen das System verfügbar ist, hat sich Project P.I. als sehr effektiv erwiesen, um die Millionen von Artikeln, die jeden Monat durch die Tunnel laufen, zu sichten und Produktprobleme genau zu identifizieren.

Bevor ein Artikel an den Kunden versandt wird, durchläuft er einen Scannertunnel, in dem Project P.I. das Produkt mit Hilfe von Computer Vision analysiert und eventuelle Mängel, wie z.B. einen verbogenen Buchdeckel, erkennt. Wird ein Defekt festgestellt, isoliert Amazon das Produkt, so dass es nicht an den Kunden versandt wird, und untersucht weiter, um festzustellen, ob es ein größeres Problem gibt, das ähnliche Artikel betrifft.

Amazon-Mitarbeiter, die die von Project P.I. gemeldeten Artikel untersuchen, entscheiden dann, ob der Artikel geeignet ist, mit einem Preisnachlass auf Amazons Second Chance-Seite weiterverkauft zu werden, ob er gespendet oder einer anderen Verwendung zugeführt werden sollte. Das Modell fungiert als „zweites Paar Augen“ für Amazon-Mitarbeiter und trägt bereits dazu bei, die manuellen Inspektionen in mehreren nordamerikanischen Vertriebszentren zu verbessern. Es wird erwartet, dass die Technologie im Laufe des Jahres 2024 auf andere Standorte ausgeweitet wird.

Sicherstellung eines nachhaltigeren Kundenerlebnisses

Die Arbeit von Project P.I. ist nicht nur Teil von Amazons kundenorientierter Kultur, sondern auch eine der vielen Möglichkeiten, wie das Unternehmen KI-Innovationen einsetzt, um seine Bemühungen zur Bekämpfung des Klimawandels in das Kundenerlebnis zu integrieren.

Zu verhindern, dass beschädigte oder fehlerhafte Artikel den Kunden erreichen, ist nicht nur für ein positives Kundenerlebnis, sondern auch für den Planeten von entscheidender Bedeutung. Tatsächlich kann der versehentliche Versand unvollkommener Artikel zu unerwünschten Rücksendungen führen, was wiederum zu Verpackungsmüll und unnötigen Kohlendioxidemissionen durch zusätzlichen Transport führt.

„Amazon nutzt KI, um seine Nachhaltigkeitsverpflichtungen mit der vom Klimawandel geforderten Dringlichkeit zu erfüllen und gleichzeitig das Kundenerlebnis zu verbessern“, erklärt Kara Hurst, Vice President of Worldwide Sustainability bei Amazon. „KI hilft Amazon, nicht nur sicherzustellen, dass wir unsere Kunden mit qualitativ hochwertigen Artikeln erfreuen, sondern auch, dass wir diese Kundenbesessenheit auf unsere Nachhaltigkeitsarbeit ausdehnen, indem wir verhindern, dass weniger als perfekte Artikel unsere Fabriken verlassen und uns helfen, unnötige Kohlenstoffemissionen durch Transport, Verpackung und andere Schritte im Retourenprozess zu vermeiden.“

Künftige Fehler verhindern

Parallel dazu setzen die Amazon-Teams ein generatives KI-System ein, das ein Multi-Modal LLM (MLLM) verwendet, um die Ursachen für negative Kundenerfahrungen zu untersuchen. Wenn wir auf einen von Kunden gemeldeten Fehler aufmerksam werden, den wir nicht identifizieren konnten, nutzen wir dieses Feedback, um die Ursache zu verstehen und das System kontinuierlich zu verbessern.

Das System untersucht zunächst die Kundenkommentare und analysiert dann die von Project P.I. in den Vertriebszentren aufgenommenen Bilder und andere Datenquellen, um die Ursache des Problems zu bestätigen. Wenn sich beispielsweise ein Kunde an Amazon wendet, weil er einzelne Blätter bestellt, aber doppelte erhalten hat, vergleicht das System diese Rückmeldung mit Bildern aus dem Vertriebszentrum und stellt Fragen wie „Ist das Produktetikett auf dem Bild sichtbar?“ und „Zeigt das Etikett einfach oder doppelt?“

Dieselbe Technologie ist bereit, den Vertriebspartnern von Amazon zu helfen, indem sie die Fehlerdaten leichter zugänglich macht. Wenn ein Vertriebspartner beispielsweise versehentlich ein Etikett mit der falschen Größe auf ein Produkt geklebt hat, wird Amazon das Problem mitteilen, um zu verhindern, dass der Fehler erneut auftritt.

Mehr als 60 Prozent der Verkäufe in Amazons Shop stammen von unabhängigen Verkäufern, meist kleinen und mittelständischen Unternehmen, die eine große Auswahl an großartigen Produkten, wettbewerbsfähige Preise und Kundenfreundlichkeit bieten. Indem wir die Anzahl der fehlerhaften Produkte, die an Kunden geliefert werden, reduzieren, verringern wir auch die Gesamtzahl der Rücksendungen. Das Projekt P.I. ist ein großartiges Beispiel dafür, wie wir uns darauf konzentrieren, die Erfahrungen unserer Kunden und Vertriebspartner zu verbessern.

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