La réduction de nos déchets d’emballage

Quelle est la bonne taille de carton pour un produit donné ? Un carton Amazon est-il absolument nécessaire ? Pour le découvrir, nous utilisons des algorithmes de Machine Learning afin de déterminer les meilleurs choix d’emballage possible pour les livraisons. Cela signifie identifier quels produits n’ont besoin d’aucun emballage, et quels produits de petite taille rentrent dans des enveloppes. Dans les cas où un carton de protection est nécessaire, les algorithmes nous permettent d’optimiser constamment les choix de cartons pour qu’ils s’adaptent à l’évolution constante des articles de notre catalogue. L’ingénierie assistée par ordinateur nous aide également à revoir la conception des cartons afin qu’ils utilisent moins de matériau tout en garantissant la protection des commandes des clients. Ces améliorations réduisent le volume par envoi, ce qui signifie moins d’emballages inutiles et une utilisation plus efficace de tous les modes de transport. Elles réduisent ainsi les émissions de carbone en petites quantités pour créer un impact plus important dans l’ensemble de notre réseau.

Nous utilisons également le Machine Learning pour aider à cibler les produits pour lesquels les plus petites améliorations réalisées au niveau de l’emballage peuvent avoir des impacts importants sur la réduction des déchets. Nous avons développé un modèle de Machine Learning pour identifier les produits liquides présentant les taux moyens les plus élevés de dommages signalés par les clients. Nous avons ensuite soumis ces produits à d’autres tests complets dans notre laboratoire des emballages Amazon, où nous simulons le trajet d’un colis entre le fabricant et le client.

Pour ce processus, nous nous sommes associés à des entreprises comme Rieke (une entreprise de solutions d’emballage qui fabrique des systèmes de distribution pour les produits de soins personnels, de santé et d’alimentation) afin de fournir des informations sur les emballages de nombreux systèmes de distribution conventionnels qui sont utilisés dans des millions de produits en vente sur Amazon. En renforçant les matériaux, en créant de nouveaux mécanismes de fermeture pour empêcher les pompes de s’ouvrir et en étanchéifiant les points de fuite potentiels, l’équipe de Rieke a créé des distributeurs spécialement conçus pour supporter le trajet jusqu’au client. Ces conceptions nouvelles et améliorées concernent des pulvérisateurs à gâchette couramment utilisés pour les nettoyants ménagers et les produits de soins personnels, les pompes à lotions et les pompes à mousses.