Desde 2015, a Amazon tem reduzido as suas embalagens de expedição em 33%, ou seja, 915 mil toneladas, o que equivale a 1,6 mil milhões de caixas de envio. E podemos questionar como é que isto foi possível?
Com uma menor utilização de embalagens ao longo de toda a cadeia de abastecimento, o volume por envio é reduzido, ao mesmo tempo que se torna mais eficiente. O resultado final converte-se numa redução significativa das emissões de carbono. Pode parecer uma realidade utópica, contudo é inteiramente possível através do uso da tecnologia.
Para alcançar esta enorme redução, a Amazon trabalhou com a Amazon Web Services para criar uma solução de machine learning baseada na Amazon SageMaker, que ajuda a tomar decisões de utilização de embalagens mais sustentáveis, ao mesmo tempo que permite melhorar a experiência do cliente.
Na prática, isto significa que se recorre a um algoritmo de machine learning desenvolvido utilizando terabytes de dados de produtos, desde as suas descrições até comentários de clientes. Utilizando os serviços da Amazon Web Services, os dados são extraídos e depois catalogados para exploração, mais conhecido como mining. Posteriormente, o algoritmo de machine learning utiliza os dados para identificar as embalagens que produzem o menor desperdício. Os modelos mais eficazes de machine learning chegam a identificar os envios que não requerem qualquer tipo de embalagem, nomeadamente as fraldas. Outros modelos podem analisar uma categoria específica de produtos, tais como brinquedos, para identificar artigos em que o estado da embalagem original é importante.
Qual a importância desta gestão de recursos?
A Amazon vende e envia centenas de milhões de produtos diferentes todos os anos. É evidente que são necessárias grandes quantidades de embalagens para realizar esta operação. Graças ao machine learning, a base para a tomada de decisões para milhões de produtos foi aperfeiçoada. Por sua vez, isto torna possível, por exemplo, identificar produtos que podem ser embalados num envelope ou saco de papel almofadado, em vez de numa caixa. No fundo, é uma questão de fazer escolhas mais sustentáveis. Por exemplo, um envelope almofadado pesa 75% menos do que uma caixa de tamanho semelhante e reduz o uso de espaço em 40%.
Outro facto interessante deste projeto é o estímulo do resultado em cadeia. Os clientes valorizam as mudanças de forma positiva e isso reflete-se nas suas opiniões. Ao mesmo tempo, milhares de fornecedores estão a trabalhar com a Amazon para melhorar e otimizar as suas próprias embalagens, concebendo melhores acondicionamentos que os ajudem a reduzir as suas emissões.
Em última análise, o objetivo é tornar a logística o mais sustentável possível. Na prática, a utilização adequada da tecnologia significa que a embalagem pode ser adaptada individualmente aos envios de embalagens e, ao mesmo tempo, resistir às tensões da logística do comércio eletrónico. Isto significa que é possível controlar o tamanho da embalagem e a configuração do produto a ser transportado e protegido. Por exemplo, uma caixa que é dois centímetros mais pequena pode representar o dobro das caixas na mesma palete, o que por sua vez significa que metade dos veículos têm de ser colocados em trânsito para transportar estas caixas.
Carlos Carús, Diretor de Tecnologia da Amazon Web Services para Espanha e Portugal