ㅏ 인공 지능 (일체 포함) 아마존의 상품 검사 프로세스를 혁신하고 있습니다. 이제 회사는 고급 AI 기술 구현 덕분에 손상된 제품의 배송을 식별하고 방지할 수 있습니다.
손상된 상품 식별의 어려움
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포장 및 분류 과정에서 Amazon 직원은 손상된 제품을 식별해야 하는 문제에 직면합니다. 불량품의 발생률이 상대적으로 낮기 때문에 이 작업은 특히 복잡합니다.
Amazon Robotics의 응용 과학 이사인 Jeremy Wyatt는 제품 1,000개 중 1개 미만이 손상된다고 밝혔습니다. 이로 인해 팀은 이러한 사례를 처리하는 데 덜 익숙합니다.
최첨단 기술에 대한 투자
ㅏ 아마존 운영을 개선하기 위해 최첨단 기술에 투자하기 위해 최선을 다하고 있습니다. 이 회사는 물건을 들어 올리고 바코드를 읽는 것과 같은 반복적이고 무거운 작업을 수행할 수 있는 로봇을 통합했습니다.
그러나 Amazon은 인간과 로봇 간의 협업이 필수적이라는 것을 이해합니다. 기술은 프로세스 자동화에서 중요한 역할을 하지만 직원을 완전히 대체하지는 않습니다.
인공지능의 정밀함
아마존이 구현한 인공지능은 손상된 제품을 감지하는 데 높은 정확도를 입증했습니다. 이 회사의 소프트웨어 개발 관리자인 Christoph Schwerdtfeger는 AI가 인간 협력자보다 결함 항목을 식별하는 데 3배 더 효율적이라고 밝혔습니다.
이러한 정확성은 고객에게 전달되는 품질에 상당한 이점을 제공합니다. 손상된 제품을 조기에 감지함으로써 아마존은 이러한 품목의 배송을 방지하여 만족스러운 쇼핑 경험을 보장하고 반품 횟수를 줄일 수 있습니다.
기술 사용 확대
Amazon의 인공 지능 기술은 처음에 두 개의 창고에서 구현되었으며 다른 위치로 점진적으로 확장되고 있습니다. 회사는 지속적으로 프로세스를 개선하고 점점 더 나은 쇼핑 경험을 제공하기 위해 노력합니다.
배송 품질의 이점 외에도 AI 채택은 Amazon의 운영 효율성에 기여하여 비용과 작업 시간을 줄입니다.