¿Cómo reducimos los residuos del embalaje?

¿Qué tamaño debe tener la caja de un producto determinado? ¿Es realmente necesario utilizar una caja de Amazon? Para obtener las mejores respuestas a estas preguntas, utilizamos algoritmos de aprendizaje automático con el objetivo de definir las mejores opciones de embalaje para envíos. Esto requiere identificar qué productos pueden enviarse en sobres y cuáles son los artículos pequeños que pueden enviarse en un sobre acolchado en vez de en una caja. Los sobres acolchados pesan menos, se utiliza menos material para fabricarlos y se pueden enviar de forma más eficiente, lo que reduce las emisiones de carbono en pequeñas cantidades que se traducen en un gran impacto en todo el sistema.

En aquellos casos para los que sí se necesita la protección de una caja, se utilizan algoritmos a fin de optimizar de forma continua la elección de cajas para nuestro catálogo en cambio constante. La ingeniería asistida por ordenador también nos permite modificar el diseño de las cajas y fabricarlas con menor cantidad de material, pero sin descuidar la protección de los productos comprados por los clientes.

Estas mejoras permiten reducir el volumen de cada envío, lo que supone disminuir el embalaje innecesario y un uso más eficiente de todos los tipos de transporte. Además, reduce las emisiones de dióxido de carbono en pequeñas cantidades creando un impacto mayor en nuestra red.

También utilizamos el aprendizaje automático para ayudar a segmentar productos en los cuales, incluso las mejoras mínimas en el embalaje, podrían tener un impacto significativo en la reducción de los residuos. Desarrollamos un modelo de aprendizaje automático para identificar los productos líquidos que reciben el mayor índice de daños reportados por los clientes. Luego, sometemos dichos productos a extensas pruebas adicionales en nuestro Laboratorio de embalaje, donde simulamos el recorrido de un paquete desde las instalaciones del fabricante hasta las manos del cliente.

Para este proceso, nos asociamos con Rieke (una empresa de soluciones de embalaje que fabrica sistemas dispensadores de productos alimenticios, cuidado personal y cuidado de la salud) con el fin de obtener información y conocimientos sobre embalajes y sistemas dispensadores convencionales que se utilizan en millones de productos de Amazon. Al fortalecer los materiales, crear nuevos mecanismos de cierre para evitar que los dispensadores se abran y sellar posibles puntos de fuga, el equipo de Rieke creó dispensadores especialmente diseñados para resistir el traslado de los productos hasta el cliente. Estos nuevos diseños mejorados incluyen pulverizadores de gatillo habituales en productos de limpieza para el hogar y productos de cuidado personal, dosificador para dispensar lociones y espumas.