Amazon: se alla sostenibilità non serve “aria”

L’imballaggio su misura diventa motore per la decarbonizzazione. Amazon ci crede e parte proprio dall’Italia.

Nel nostro precedente appuntamento di gennaio abbiamo esplorato le cause profonde dell’overpackaging, non come una semplice scatola troppo grande che infastidisce il consumatore, bensì come una vera e propria inefficienza sistemica all’interno dell’intera supply chain. L’impiego di imballaggi sovradimensionati e la rigidità dei formati standardizzati generano infatti pesanti impatti negativi: dal punto di vista ambientale (spreco di materie prime, inefficienza nello spazio dei trasporti e conseguenti emissioni maggiori di CO₂), economico (costi di stoccaggio e movimentazione) e, non da ultimo, reputazionale.

A rendere inderogabile un cambio di rotta non è solo la sensibilità dei clienti, ma anche una forte spinta normativa europea. Il nuovo Packaging and Packaging Waste Regulation (PPWR), del febbraio 2025, impone non solo di ridurre il volume degli imballi al minimo indispensabile eliminando gli spazi vuoti, ma fissa traguardi vincolanti per la diminuzione dei rifiuti di imballaggio: una riduzione del 5% entro il 2030, del 10% entro il 2035 e del 15% entro il 2040.

L’importanza dell right-sizing

A distanza di qualche mese da quelle riflessioni, è ora il momento di passare concretamente “dal dire al fare“, analizzando come l’innovazione tecnologica e la digitalizzazione stiano trasformando questi vincoli normativi in una straordinaria opportunità.

Oggi, la risposta più matura all’overpackaging si concretizza nel right-sizing. Grazie all’uso di software avanzati, scanner ottici che misurano le dimensioni dei prodotti e macchinari automatizzati, è possibile abbandonare i formati predefiniti per creare imballaggi perfettamente su misura in tempo reale. Questa transizione tecnologica rappresenta una leva strategica fondamentale per la decarbonizzazione della logistica.

Smettere di trasportare “aria” significa ottimizzare drasticamente lo spazio all’interno dei veicoli per le consegne, riducendo in modo significativo il numero di viaggi necessari e abbattendo le emissioni di CO₂ per ciascun ordine.

Oltre all’impatto climatico, il confezionamento su misura è un abilitatore essenziale per l’economia circolare. Le tecnologie di ultima generazione si integrano con i principi dell’eco-design, consentendo di utilizzare confezioni monomateriali, prive di riempitivi superflui e riciclabili. Questo garantisce che l’imballaggio in uscita dalla filiera risponda appieno ai nuovi requisiti europei di riciclabilità.

Per comprendere la portata reale di questa rivoluzione tecnologica su larga scala, presentiamo di seguito una delle best practice più avanzate del mercato, che unisce automazione, intelligenza artificiale e un forte cuore innovativo italiano.

Amazon rivoluziona il packaging

A maggio 2025 Amazon ha annunciato il più grande investimento europeo nel packaging sostenibile, con il deployment su larga scala di centinaia di macchinari per l’imballaggio automatizzato nei propri centri logistici in Europa. La tecnologia, sviluppata e testata a partire dall’Operations Innovation Lab di Vercelli – il primo hub europeo dell’azienda dedicato all’innovazione nel packaging, dove un team internazionale di ingegneri e scienziati si dedica alla ricerca di soluzioni per migliorare l’esperienza dei dipendenti e dei clienti – comprende due soluzioni principali: lo Smart Paper e l’Universal Robotic Labeller.

Lo Smart Paper è un macchinario automatizzato che crea, in tempo reale, buste di carta e scatole di cartone su misura. Utilizzando sensori incorporati, scansionano ogni articolo e calcolano la quantità esatta di materiale necessario per un imballaggio rapido e accurato. La carta impiegata è resistente e viene sigillata mediante termosaldatura, eliminando completamente la necessità di colla. Si tratta di una riconversione intelligente: gli ingegneri di Amazon hanno riprogettato macchinari precedentemente utilizzati per produrre buste in plastica e dismessi quando l’azienda ha eliminato gli imballaggi in plastica monouso dalla propria rete distributiva europea.

L’Universal Robotic Labeller (URL) è invece un sistema di etichettatura automatica ad alta velocità, capace di applicare etichette fino al 75% più piccole rispetto a quelle standard su articoli di qualsiasi forma, inclusi quelli con superficie irregolare. Questa tecnologia consente di spedire i prodotti in imballaggi ridotti, come quelli confezionati dallo Smart Paper, e direttamente nella loro confezione originale, senza dover aggiungere un imballaggio Amazon, riducendo ulteriormente gli sprechi di materiale.

Gli effetti sui trasporti

Gli imballaggi su misura ottimizzano lo spazio sui veicoli, aumentando il tasso di riempimento dei mezzi e riducendo il numero di viaggi necessari per le consegne. Infine, la transizione verso materiali 100% riciclabili risponde alle crescenti aspettative dei clienti, che richiedono imballaggi rispettosi dell’ambiente e facilmente riciclabili, nonché agli obiettivi europei di economia circolare. Con oltre 70 macchinari già operativi in Italia, Germania, Regno Unito, Francia e Spagna, e un piano di estensione ad altri paesi entro il 2027, Amazon punta a rendere l’automazione sostenibile uno standard su scala continentale.

Alla base di queste innovazioni c’è una tecnologia basata sull’intelligenza artificiale. Il Package Decision Engine, modello multimodale sviluppato da Amazon, combina deep learning, elaborazione del linguaggio naturale e computer vision per determinare l’imballaggio ottimale per ogni articolo. Addestrato su milioni di esempi di prodotti consegnati e sul feedback dei clienti, il sistema analizza la forma, la resistenza e le dimensioni di ciascun prodotto per identificare la protezione minima necessaria. Gli sforzi per ridurre i materiali di imballaggio e le emissioni legate alle consegne rientrano nel più ampio impegno di Amazon per raggiungere emissioni nette di CO₂ pari a zero in tutte le sue attività entro il 2040.

Martina Farioli, Green Transition Hub – LIUC Business University