Amazon: IA per trovare i prodotti danneggiati

Amazon: IA per trovare i prodotti danneggiati

Amazon ha iniziato ad utilizzare l'intelligenza artificiale per individuare i prodotti danneggiati durante la procedura di prelievo e imballaggio.
Amazon: IA per trovare i prodotti danneggiati
Amazon ha iniziato ad utilizzare l'intelligenza artificiale per individuare i prodotti danneggiati durante la procedura di prelievo e imballaggio.

L’intelligenza artificiale viene sfruttata per seguire diverse attività. Amazon ha annunciato che la tecnologia verrà utilizzata nei magazzini di maggiori dimensioni per individuare i prodotti danneggiati prima di spedirli agli utenti. Ciò permetterà di ridurre il loro numero e velocizzare la procedura di imballaggio.

IA nei magazzini di Amazon

Secondo i dati di Amazon, meno di un prodotto su 1.000 è danneggiato. Sembrerebbe un numero insignificante, se non fosse che l’azienda gestisce circa 8 miliardi di pacchi all’anno. Nei centri di distribuzione sono già utilizzati diversi robot che eseguono i lavori più pesanti, pericolosi e ripetitivi, ma la verifica manuale per identificare danni e segni di usura viene effettuata dai dipendenti, quando raccolgono i prodotti e preparano la spedizione.

Amazon ha quindi deciso di utilizzare l’intelligenza artificiale in due centri di distribuzione e pianifica di estendere l’uso della tecnologia ad altri 10 centri in Europa e Nord America. In base ai primi risultati, l’azienda ha rilevato che l’IA è tre volte più efficace dei lavoratori nell’identificare i prodotti danneggiati.

Il sistema IA controlla gli articoli durante il processo di prelievo e imballaggio. I prodotti sono collocati in contenitori che passano attraverso una stazione di imaging, dove vengono controllati per confermare che siano quelli giusti. La stessa stazione di imaging valuta anche se un oggetto è danneggiato.

Amazon ha addestrato l’intelligenza artificiale utilizzando foto di articoli non danneggiati confrontati con articoli danneggiati. In questo modo, il sistema indicherà se un prodotto non sembra perfetto. Se non ci sono danni, un lavoratore preparerà il prodotto per la spedizione.

Fonte: WSJ
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Pubblicato il 1 giu 2023
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