คอลเกต-ปาล์มโอลีฟ อเมซอน กลาเซียร์ | โลกบรรจุภัณฑ์

จนกระทั่งเมื่อไม่นานมานี้ วิศวกรบรรจุภัณฑ์จำเป็นต้องประมาณประสิทธิภาพในการนำกลับคืนและการคัดแยกตามความเป็นจริงของบรรจุภัณฑ์ของตนที่โรงงานรีไซเคิล การทดสอบในห้องปฏิบัติการ แบบจำลอง หรือการตรวจสอบขนาดเล็กเป็นระยะๆ เป็นข้อมูลทั้งหมดที่พวกเขาต้องดำเนินการเพื่อแจ้งสมมติฐานของตน “จนถึงขณะนี้ แบรนด์และผู้ผลิตจำนวนมากมองข้ามสิ่งที่เกิดขึ้นจริงกับบรรจุภัณฑ์ของตน” Rebecca Hu-Thrams ผู้ร่วมก่อตั้งและซีอีโอของ Glacier บริษัท AI และหุ่นยนต์ที่ปรับปรุงโครงสร้างพื้นฐานการรีไซเคิลให้ทันสมัย ​​กล่าว “Glacier จัดเตรียมใบเสร็จรับเงิน” “ใบเสร็จรับเงิน” เหล่านั้นได้รับการจัดทำอย่างเป็นทางการใน DataStream ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มซอฟต์แวร์สมัครสมาชิกที่ Glacier เปิดตัวในวันนี้ แพลตฟอร์มดังกล่าวช่วยให้บริษัท CPG ได้รับข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงว่าบรรจุภัณฑ์ของพวกเขาเคลื่อนผ่านระบบรีไซเคิลของเทศบาลอย่างไร ซึ่งบันทึกโดยระบบการมองเห็นหุ่นยนต์ที่ใช้ AI ของ Glacier ซึ่งทำงานใน Material Recovery Facilities (MRF) ทั่วอเมริกาเหนือ เทคโนโลยีนี้ใช้งานอยู่แล้วใน MRF ที่ให้บริการชาวอเมริกันประมาณหนึ่งในสิบคน DataStream เกิดขึ้นจากโครงการนำร่องร่วมกับ Colgate-Palmolive และ Amazon ปัจจุบันได้รับการผลิตเพื่อให้เจ้าของแบรนด์และ CPG ทุกคนสามารถเข้าถึงได้ วิวัฒนาการเชิงพาณิชย์ของความร่วมมือในช่วงแรกๆ ของ Glacier นี้เป็นบริการข้อมูลที่ต่อเนื่องและปรับขนาดได้ ซึ่งมาแทนที่การตรวจสอบด้วยตนเองแบบครั้งเดียว Hu-Thrams กล่าวว่าเป้าหมายคือการเชื่อมช่องว่างข้อมูลที่มีมายาวนานระหว่างแบรนด์ต่างๆ และผู้รีไซเคิล “เราต้องการสร้างมุมมองที่เป็นหนึ่งเดียวซึ่งผู้เล่นทุกคนสามารถไว้วางใจได้เพื่อเป็นตัวแทนของสิ่งที่เกิดขึ้นจริง” เธอกล่าว วิธีการทำงานDataStream รวบรวมข้อมูลจากระบบการมองเห็นของ Glacier ที่ทำงานภายใน MRF ที่เข้าร่วม ซึ่งเป็นสิ่งอำนวยความสะดวกที่คัดแยกกระแสการรีไซเคิลริมขอบทางของกระดาษ พลาสติก และอะลูมิเนียม กล้องที่ใช้ AI แต่ละตัวจะจับภาพบรรจุภัณฑ์บนสายพานลำเลียงอย่างต่อเนื่อง ระบุประเภทวัสดุและรูปแบบบรรจุภัณฑ์แบบเรียลไทม์ แบบจำลองที่ได้รับการฝึกฝนให้จดจำคุณลักษณะต่างๆ เช่น ประเภทของเรซิน สี และรูปร่าง สามารถแยกแยะระหว่างสิ่งของที่คล้ายกัน เช่น หลอดยาสีฟัน HDPE ที่สามารถรีไซเคิลได้ และลามิเนตที่ไม่สามารถรีไซเคิลได้ สิ่งของทุกชิ้นที่ผ่านใต้เลนส์จะกลายเป็นจุดข้อมูล ซึ่งสร้างภาพสดของสิ่งที่ได้รับคืนและสิ่งที่สูญหาย “ข้อมูลในระบบของเรามาจากโรงงานที่เป็นพันธมิตรกับ Glacier” Hu-Thrams กล่าว “พันธมิตรด้านสิ่งอำนวยความสะดวกของเรายังคงเป็นเจ้าของข้อมูลการดำเนินงานของตน” Glacier รวบรวมและไม่เปิดเผยข้อมูลนั้นเพื่อให้พันธมิตรแบรนด์สามารถเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกระดับหมวดหมู่โดยไม่ต้องเปิดเผยรายละเอียดสถานที่แต่ละแห่ง Hu เปรียบเสมือนการสาธารณูปโภคด้านพลังงาน “คุณจะไม่แสดงบิลค่าไฟฟ้าของใครเลย” เธอกล่าว “แต่คุณสามารถวิเคราะห์การใช้พลังงานทั้งหมดทั่วทั้งกริดได้ เราใช้หลักการเดียวกันนั้นในการรีไซเคิลข้อมูล” สำหรับ MRF แบบจำลองนี้ให้การมองเห็นการปฏิบัติงาน โดยแสดงการปนเปื้อนหรือองค์ประกอบของเส้นในช่วงเวลาใดก็ตาม สำหรับแบรนด์ต่างๆ ระบบจะส่งข้อมูลประสิทธิภาพที่เชื่อมโยงกับประเภทบรรจุภัณฑ์หรือวัสดุเฉพาะ ระบบเป็นแบบโมดูลาร์และปรับขนาดได้: แบรนด์อย่าง Colgate สามารถมุ่งเน้นที่หลอด HDPE ในวงแคบ ในขณะที่ CPG อื่นอาจสมัครสมาชิกเพื่อติดตามพอร์ตโฟลิโอในหลายรูปแบบหรือภูมิภาค Colgate-Palmolive วัดการรีไซเคิลจริงแบบเรียลไทม์ สำหรับ Colgate-Palmolive เส้นทางสู่ DataStream เริ่มต้นก่อนที่จะมีแพลตฟอร์มด้วยซ้ำ บริษัทได้ปรับวิศวกรรมหลอดยาสีฟันให้เป็นรูปแบบ HDPE รีไซเคิลได้ และแบ่งปันการออกแบบทั่วทั้งอุตสาหกรรม แต่การเปลี่ยนความสามารถในการรีไซเคิล “ในทางทฤษฎี” ให้เป็นความสามารถในการรีไซเคิลในทางปฏิบัติจำเป็นต้องมีหลักฐาน “เราต้องการเห็นสิ่งที่เกิดขึ้นจริงกับหลอดของเราเมื่อพวกเขาเข้าสู่ระบบรีไซเคิล” Anne Bedarf ผู้อำนวยการฝ่ายความยั่งยืนด้านบรรจุภัณฑ์และพลาสติกระดับโลกของ Colgate-Palmolive กล่าว Colgate ร่วมมือกับ Glacier เพื่อติดตั้งระบบกล้อง AI ที่ Mazza Recycling ในนิวเจอร์ซีย์ และ Mt. Diablo Resource Recovery ในแคลิฟอร์เนีย แบบจำลองการมองเห็นได้รับการฝึกอบรมเพื่อระบุหลอดยาสีฟันจากสิ่งของหลายพันชิ้นที่เคลื่อนลงมาในแต่ละบรรทัด “เราสนุกกับการได้รับข้อมูลมากจนเราตัดสินใจขยายไปยัง MRF แห่งที่สองในแคลิฟอร์เนีย” Bedarf เล่า “เป้าหมายคือการได้รับข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์ว่าท่อไหลผ่าน MRF อย่างไร” ข้อมูลเผยให้เห็นว่าหลอดที่รีไซเคิลได้ปรากฏขึ้นอย่างต่อเนื่องมากขึ้นในสตรีมการคัดแยก แม้แต่ในชุมชนที่ยังไม่ได้ระบุว่าเป็นวัสดุที่ยอมรับก็ตาม “มันยืนยันกับเราว่าท่อต่างๆ กำลังผลิตมันผ่านระบบ” Greg Corra รองประธานอาวุโสฝ่ายบรรจุภัณฑ์ระดับโลกของ Colgate-Palmolive กล่าว “นี่มันเมื่อเวลาผ่านไป” Corra กล่าว “หากคุณสามารถแสดงข้อมูลได้ จะช่วยให้ผู้ปฏิบัติงาน MRF และเทศบาลรู้สึกสบายใจที่จะตอบตกลงอย่างชัดเจนมากขึ้น” นักบินเข้ามาแทนที่การพึ่งพาการตรวจสอบฟ่อนฟางแบบแมนนวลของ Colgate ทำให้บริษัทมองเห็นประสิทธิภาพการกู้คืนที่แท้จริงได้อย่างต่อเนื่อง “นี่เป็นข้อมูลที่เป็นประโยชน์ร่วมกันมากกว่าการแข่งขันว่าใครเป็นเจ้าของข้อมูล” Brian McEnroe ซึ่งเป็นผู้นำด้านการวิเคราะห์ข้อมูลด้านความยั่งยืนกล่าวเสริม “ข้อมูลเพิ่มเติมสำหรับหน่วยงานต่างๆ เหล่านี้จะดีกว่า” ตลอดระยะเวลาหลายเดือนของการตรวจสอบ คอลเกตพบว่าอัตราการฟื้นตัวของท่อมีความโน้มเอียงอย่างต่อเนื่อง Bedarf ตั้งข้อสังเกตว่าการใช้งานใหม่แต่ละครั้งจะง่ายขึ้นเมื่อ AI เรียนรู้ “คุณต้องฝึกมัน และมันก็จะเพิ่มขึ้น” เธอกล่าว “อันที่สองง่ายกว่านิดหน่อย และอันที่สาม ง่ายกว่านิดหน่อย แต่มันไม่เหมือนกับการพลิกสวิตช์” สำหรับ Colgate DataStream ไม่ได้เป็นเพียงเครื่องมือวัดผลเท่านั้น ข้อพิสูจน์ว่าตัวเลือกการออกแบบสามารถแปลไปสู่ผลลัพธ์ในโลกแห่งความเป็นจริงได้ และข้อมูลที่ได้รับการตรวจสอบแล้วสามารถช่วยผลักดันให้ท้องถิ่นยอมรับวัสดุบรรจุภัณฑ์ใหม่ๆ ได้ กรณีการใช้งานของแบรนด์อื่นๆ แม้ว่าโครงการของ Colgate จะกลายเป็นต้นแบบสำหรับการใช้งานครั้งแรกของ DataStream แต่ Amazon ก็เป็นหนึ่งในบริษัทแรกๆ ที่ทดสอบว่า AI เดียวกันนี้สามารถตอบคำถามอื่นได้อย่างไร: จะเกิดอะไรขึ้นกับพลาสติกชีวภาพเมื่อพวกเขาเข้าสู่กระแสการรีไซเคิล ในการประชุมสุดยอดการรีไซเคิลบรรจุภัณฑ์ปี 2024 Glacier และ Amazon ได้นำเสนอข้อมูลจากโครงการนำร่องร่วมกันซึ่งระบบ AI ระบุได้ ฟิล์มพลาสติกชีวภาพและบรรจุภัณฑ์แบบอ่อนตัวบนสายการผลิตกระดาษ MRF Amazon ให้ทุนสนับสนุนส่วนหนึ่งของงานนี้ผ่าน Climate Pledge Fund ซึ่งเป็นบริษัทร่วมทุนมูลค่า 2 พันล้านดอลลาร์สำหรับนวัตกรรมคาร์บอนต่ำ “ย้อนกลับไปในปี 2019 เรารู้ว่าหนึ่งในความท้าทายที่สำคัญคือการจัดการกับกล่อง กระดาษห่อพลาสติก และบรรจุภัณฑ์ของเรา” Nicholas Ellis ประธานของ Climate Pledge Fund ของ Amazon กล่าวระหว่างการนำเสนอครั้งนั้น “เราจำเป็นต้องเข้าใจว่าเกิดอะไรขึ้นกับมัน แล้วปรับปรุงการออกแบบเหล่านั้นเพื่อให้สามารถรีไซเคิลได้มากขึ้น” โมเดล AI เรียนรู้ที่จะตรวจจับพลาสติกชีวภาพขนาดเล็ก เช่น ผลิตถุง กระดาษห่อขนม และอื่นๆ ในลักษณะเดียวกัน ด้วยความแม่นยำประมาณ 90% ผลลัพธ์แสดงให้เห็นว่าขนาด สี และกราฟิกของรายการสามารถมีอิทธิพลอย่างมากต่อความสามารถในการจัดเรียง สำหรับ Amazon การค้นพบดังกล่าวได้แจ้งการตัดสินใจด้านการวิจัยและพัฒนาบรรจุภัณฑ์เกี่ยวกับการเลือกใช้วัสดุและการติดฉลากเพื่อการนำกลับมาใช้ใหม่ที่ดีขึ้น Glacier ได้ระบุเจ้าของแบรนด์หลักหรือกรณีการใช้งาน CPG อย่างน้อยสามรายแล้วสำหรับการตรวจสอบความถูกต้องของ DataStream:Design — เพื่อยืนยันว่าบรรจุภัณฑ์ที่มีป้ายกำกับ “รีไซเคิลได้” กำลังได้รับการกู้คืนจริงหรือไม่ การเพิ่มประสิทธิภาพวัสดุ — ทำความเข้าใจว่าคุณลักษณะการออกแบบ เช่น สีหรือขนาดส่งผลต่อการเรียงลำดับอย่างไร การติดตามประสิทธิภาพแบบวงกลม — วัดปริมาณอัตราการฟื้นตัวในภูมิภาคและผลกระทบของความพยายามให้ความรู้ผู้บริโภค “แบรนด์ต่างๆ มาหาเรา ด้วยคำถามที่แตกต่างกัน” Hu-Thrams กล่าว “บางครั้งพวกเขาต้องการตรวจสอบว่าการเปลี่ยนแปลงของเรซินหรือรูปร่างไม่ได้ทำให้บรรจุภัณฑ์ยากขึ้นในการกู้คืน ในบางครั้ง พวกเขากำลังมองหาข้อมูลเชิงลึกว่าพฤติกรรมของผู้บริโภคหรือการติดฉลากส่งผลต่อสิ่งที่ทำให้เป็นก้อนที่ถูกต้องอย่างไร” Hu-Thrams กล่าวเสริมว่าแบรนด์ต่างๆ นอกเหนือจากโครงการนำร่องเริ่มแรกกำลังค้นพบวิธีใหม่ในการใช้ข้อมูลแล้ว “เทคโนโลยีก็เหมือนเดิม แค่คำถามที่เปลี่ยนไป” เธอกล่าว ชั้นความน่าเชื่อถือของข้อมูลที่อยู่เบื้องหลังการวิเคราะห์นั้นมีรูปแบบที่เรียบง่าย นั่นคือ Glacier ขายการเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกในรูปแบบบริการสมัครสมาชิก ซึ่งสร้างขึ้นจากข้อมูลที่สร้างขึ้นโดยระบบ AI ที่ใช้ MRF MRF ที่เข้าร่วมจะจัดหาข้อมูลการรีไซเคิลดิบ แต่ยังคงความเป็นเจ้าของไว้ Glacier รวบรวมข้อมูลเชิงลึกระดับหมวดหมู่โดยไม่เปิดเผยตัวตน แนวทางนี้ทำให้ CPG มีภาพรวมประสิทธิภาพบรรจุภัณฑ์ที่แข็งแกร่งทางสถิติในระดับประเทศหรือระดับภูมิภาค โดยไม่เปิดเผยรายละเอียดของโรงงานใดๆ เลย สำหรับผู้สมัครสมาชิก DataStream ทำหน้าที่เหมือนกับแพลตฟอร์ม SaaS ทั่วไป ลูกค้าเข้าสู่ระบบแดชบอร์ดเพื่อดูอัตราการฟื้นตัวแบบเรียลไทม์ กราฟแนวโน้ม และเกณฑ์มาตรฐาน การสมัครรับข้อมูลเป็นแบบแยกส่วน: แบรนด์อาจมุ่งเน้นที่รูปแบบเดียวอย่างแคบ เช่น หลอด HDPE ของ Colgate หรือขยายขนาดเพื่อตรวจสอบหลายหมวดหมู่ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลของ Glacier ช่วยตีความผลลัพธ์ในช่วงแรกๆ และบูรณาการข้อมูลเชิงลึกในการออกแบบบรรจุภัณฑ์หรือการรายงานความยั่งยืน ระดับราคาสอดคล้องกับขอบเขตและความซับซ้อน ช่วยให้แบรนด์ขนาดเล็กสามารถเริ่มต้นจากเล็กๆ ขณะเดียวกันก็ให้การมองเห็นระดับองค์กรแก่บริษัทข้ามชาติ สำหรับ CPG ผลลัพธ์ที่ได้คือข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้ สำหรับ MRF คือความโปร่งใสในการปฏิบัติงาน ความสัมพันธ์กำลังเสริมสร้างซึ่งกันและกัน ระบบนิเวศน์ของข้อมูลที่เกิดขึ้นได้รับการออกแบบเพื่อให้รางวัลกับความเปิดกว้าง ความโปร่งใส และการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง แหล่งความจริงที่ใช้ร่วมกันหรือไม่ หากกลุ่มนำร่องในยุคแรกของ Glacier เกี่ยวกับสิ่งที่จะกลายเป็น DataStream ได้พิสูจน์สิ่งใดแล้ว ก็แสดงว่า CPG ต่างกระตือรือร้นที่จะรับฟังความคิดเห็นวนซ้ำในโลกแห่งความเป็นจริงเกี่ยวกับประสิทธิภาพของบรรจุภัณฑ์ ขณะนี้ DataStream ใช้งานอยู่ใน MRF ที่ให้บริการชาวอเมริกันหนึ่งในสิบ แพลตฟอร์มดังกล่าวกำลังสร้างชุดข้อมูลความสามารถในการรีไซเคิลที่มีรายละเอียดมากที่สุดเท่าที่เคยรวบรวมมา สำหรับ Colgate-Palmolive มูลค่าอยู่ที่การตรวจสอบความถูกต้อง: เป็นการพิสูจน์ว่าหลอด HDPE กำลังได้รับการกู้คืนในทางปฏิบัติ สำหรับ Climate Pledge ของ Amazon เป็นการวินิจฉัย: การเรียนรู้ว่าคุณลักษณะการออกแบบใดที่ทำให้พลาสติกชีวภาพที่มีความยืดหยุ่นสามารถนำกลับมาใช้ใหม่ได้มากขึ้น นักบินทั้งสองคนช่วยกำหนดรากฐานของ DataStream แต่ผลลัพธ์ของแบรนด์ดังที่สุด ข้อมูลที่ตรวจสอบแล้วทำให้ Colgate มีความมั่นใจใหม่ในการสนับสนุนให้เทศบาลยอมรับหลอด และช่วยให้ Amazon ปรับปรุงการออกแบบบรรจุภัณฑ์ก่อนที่ผลิตภัณฑ์จะเข้าถึงผู้บริโภค Hu-Thrams มองว่าข้อมูลนี้เป็นโครงสร้างพื้นฐานสำหรับการทำงานร่วมกันระหว่างแบรนด์ ผู้รีไซเคิล และผู้กำหนดนโยบาย “มีความเข้าใจผิดว่าการรีไซเคิลเป็นเพียงปัญหาในท้องถิ่นเท่านั้น” เธอกล่าว “แต่ความจริงก็คือการตัดสินใจของแบรนด์ในการออกแบบและการติดฉลากส่งผลกระทบต่อการฟื้นตัวทุกที่ เรากำลังช่วยเชื่อมโยงจุดเหล่านั้นกับหลักฐาน ไม่ใช่เกร็ดเล็กเกร็ดน้อย” สำหรับวิศวกรบรรจุภัณฑ์และผู้นำด้านความยั่งยืน หลักฐานประเภทนั้นกำลังกลายเป็นสิ่งจำเป็นอย่างรวดเร็ว เนื่องจากโปรแกรม Extended Producer Responsibility (EPR) กระจายไปทั่วรัฐและประเทศ ข้อมูลความสามารถในการรีไซเคิลที่ผ่านการตรวจสอบแล้วจะเปลี่ยนจาก “ดีที่ต้องมี” ไปเป็นข้อกำหนด กล่าวโดยกว้างกว่านั้น Hu-Thrams กล่าวว่า DataStream ช่วยลดช่องว่างระหว่างการออกแบบบรรจุภัณฑ์และผลลัพธ์ในโลกแห่งความเป็นจริง บางครั้งแบรนด์ต่างๆ ออกแบบเพื่อการรีไซเคิลตามทฤษฎีหรือ “ทางเทคนิค” แต่จำเป็นต้องมีข้อมูลที่ได้รับการตรวจสอบเพื่อพิสูจน์ว่าบรรจุภัณฑ์ของตนได้รับการกู้คืนและรีไซเคิลในทางปฏิบัติ



แหล่งที่มาของข้อมูล