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36 %ReducciónPeso del embalaje de salida
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1 millónToneladasMaterial de embalaje eliminado
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2 millónProductosCertificados en nuestro programa FFP

"Ha sido gratificante encontrar algo que constituye una victoria, no solo para el consumidor, sino para la empresa y para el medio ambiente”.
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Sobres de papel flexibleEstamos aumentando el uso de sobres de papel flexible en Europa, lo que nos permitirá reducir significativamente el uso de plástico en los materiales de embalaje para finales de 2021.
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Eliminación de las películas plásticasEn India, Amazon eliminó la película plástica de un solo uso del embalaje en 2020, sustituyendo los materiales plásticos, como el plástico de burbujas y las almohadillas de aire, por almohadillas de papel y una cinta biodegradable, libre de plásticos.
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Aumento del contenido recicladoEstamos mejorando la composición de nuestras soluciones de embalaje plástico, para usar menos material e incorporar más contenido reciclable. Hemos aumentado el porcentaje de material reciclado de nuestras bolsas de plástico del 25 al 50 % en 2021, y del 15 a más del 40 % en nuestras bolsas acolchadas de plástico. Con todas estas mejoras, esperamos eliminar más de 25 000 toneladas métricas de plástico virgen cada año.
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Reducción de los plásticosEn nuestras tiendas Whole Foods Market, hemos empezado a utilizar bolsas de plástico más pequeñas y hemos sustituido todos los contenedores plásticos de los pollos asados por envases alternativos, que utilizan aproximadamente un 70 % menos de plástico. Todos estos cambios suponen un ahorro de cerca de un millón de kilos de plástico al año.
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Eliminación de pajitas de plástico y poliestirenoEn 2019, Whole Foods Market se convirtió en la primera cadena de tiendas a nivel nacional en eliminar las pajitas de plástico de sus cafeterías, lo cual supone la eliminación de 21 millones de pajitas al año. También hemos eliminado todas las bandejas de poliestireno de las tiendas Whole Foods Market en Estados Unidos y Canadá.
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Soluciones de alimentación reciclablesEn Amazon Fresh y Whole Foods Market en Estados Unidos, estamos poniendo en práctica una solución de reciclado de residuos para mantener la cadena de frío de los productos de alimentación frescos o congelados durante el reparto. Este nuevo embalaje se produce con papel reciclado, y elimina la necesidad de utilizar revestimientos plásticos o aislamientos con burbujas de plástico.
Optimización mediante aprendizaje automático
¿Qué tamaño debe tener la caja de un producto determinado? ¿Es realmente necesario utilizar una caja de Amazon? Para optimizar la selección de embalajes, en Amazon utilizamos algoritmos de aprendizaje automático que permiten determinar cuáles son las opciones más sostenibles. Esto nos permite, por ejemplo, identificar los productos que no necesitan embalaje adicional, o aquellos más pequeños que son aptos para embalajes flexibles como sobres acolchados o bolsas, que son hasta un 75 % más ligeros que las cajas de un tamaño similar. El embalaje flexible se adapta a la forma de los productos, reduciendo la necesidad de materiales de embalaje adicionales, y ocupa hasta un 40 % menos de espacio que una caja durante el envío. Cuando es necesario proteger la caja, el aprendizaje automático nos ayuda a optimizar la elección de aquella que mejor se adapte a nuestro catálogo de productos y a rediseñar las cajas para usar menos material. Cuando el embalaje pesa menos y tiene el tamaño adecuado para proteger los pedidos de los clientes, podemos incluir más paquetes en cada entrega, lo cual reduce el número de viajes y, por tanto, la cantidad de combustible utilizado.
También utilizamos el aprendizaje automático para identificar aquellos productos en los cuales, incluso las mejoras mínimas en el embalaje, podrían tener un impacto significativo en la reducción de los residuos. Por ejemplo, hemos desarrollado un modelo de aprendizaje automático para identificar los productos líquidos que reciben, de media, el mayor índice de daños notificados por los clientes. Sometemos esos productos a numerosas pruebas en nuestro laboratorio de embalaje de Amazon, en el cual simulamos el recorrido de un paquete desde el fabricante hasta el cliente, obteniendo datos e información que podemos compartir con los fabricantes para mejorar el diseño de su embalaje.