Nachhaltige Mode beginnt mit KI

Von: Madhava Venkatesh, Mitbegründer und Chief Technology Officer, TrusTrace.

Als jemand, der sich leidenschaftlich für Nachhaltigkeit einsetzt, ist es immer spannend zu sehen, wie Regierungen aktiv werden und etwas Wichtiges tun. Ein typisches Beispiel ist das Product Environmental Footprint (PEF)-Programm der Europäischen Kommission. Noch in der Testphase, wenn es in Kraft tritt, werden Marken verpflichtet, die tatsächlichen Umweltauswirkungen ihrer Waren zu berechnen und offenzulegen, indem sie die Aktivitäten in der Lieferkette berücksichtigen: von der Gewinnung der Rohstoffe über die Produktion und Nutzung bis hin zur Abfallentsorgung. Eine solche Gesetzgebung wäre ein Glücksfall für Aktivisten, die große Marken schon lange dazu drängen, nachhaltiger zu wirtschaften, allen voran Modeunternehmen.

Nach weithin akzeptierten Schätzungen liegt der Anteil der Modebranche bei XNUMX % zwei bis acht Prozent der weltweiten Kohlenstoffemissionen. In 2018, Allein die globale Bekleidungs- und Schuhindustrie produzierte mehr Treibhausgase als Frankreich, Deutschland und das Vereinigte Königreich zusammen.

Der PEF ist nur eine von vielen globalen Vorschriften, die große Unternehmen dazu zwingen, Umweltschäden in ihren Lieferketten zu berücksichtigen. Der kalifornische Transparency in Supply Chains Act und der kürzlich in Deutschland verabschiedete Gesetz zur Sorgfaltspflicht in der Lieferkette sind zwei aktuelle Beispiele. Um verschiedene neue Anforderungen zu erfüllen, benötigen Marken in diesen Regionen Technologielösungen für die Rückverfolgbarkeit der Lieferkette sowie eine neue Denkweise in Bezug auf Nachhaltigkeit.

Bis vor Kurzem verfolgten Marken beim Thema Nachhaltigkeit einen Top-down-Ansatz, indem sie weitreichende Unternehmensinitiativen vorantrieben und Produkte entsprechend vermarkteten. Dies ist jedoch bereits eine veraltete und ineffektive Denkweise (insbesondere, wenn echte Änderungen vorgenommen werden sollen). Was jetzt erforderlich ist – sei es durch Verordnung oder eine zunehmend umweltbewusste Verbraucherbasis – bewegt sich vom Produkt an auf Nachhaltigkeit.

Um ein wirklich nachhaltiges Kleidungsstück herzustellen, müssen Marken alles über jedes Produkt und Material wissen, mit dem sie arbeiten. Es erfordert Millionen granularer, genauer Datenpunkte und eine Rückverfolgbarkeitslösung, die die Daten an einem Ort speichern kann.

Warum Rückverfolgbarkeit?

Die Möglichkeit, Produkte und Materialien entlang der Lieferkette genau zu verfolgen, kann bei der Bewältigung vieler Herausforderungen hilfreich sein. Eine bessere Transparenz der Lieferkette ermöglicht es Marken, Störungen zu antizipieren, bevor sie eintreten. Darüber hinaus ermöglicht eine solche Sichtbarkeit Marken, Produktaussagen zu machen und deren Authentizität nachzuweisen. Beispielsweise kann eine Marke behaupten, einen Pullover aus 100 % Bio-Baumwolle zu verkaufen, und die entsprechenden Daten bereitstellen.

Die heutigen Lieferketten in der Modebranche sind zwar riesig, aber die Sichtbarkeit der Lieferanten ist gering. Modeunternehmen stehen daher vor der gewaltigen Aufgabe, jedes Produkt auf seinem Weg durch Hunderte von Lieferanten auf der ganzen Welt zu verfolgen. Diese Realität stellt eine gewaltige technologische Herausforderung dar, die nur durch künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen gelöst werden kann.

KI als Rückverfolgbarkeits-Enabler

Bei TrusTrace arbeiten wir mit Dutzenden von Unternehmen in der Modebranche zusammen, und viele ihrer Lieferkettendaten sind in Dokumenten – auf Papier und in elektronischer Form – gesperrt. Zu diesen Dokumenten gehören Rechnungen, die die Produktkette belegen, Sozialauditberichte, die die Arbeits- und Lohnbedingungen in Fabriken und anderen Einrichtungen beschreiben, chemische Testberichte für Materialchargen und vieles mehr. Diese Dokumentdaten liegen oft in unterschiedlichen Formaten und Sprachen vor. Kurz gesagt, das Hauptproblem ist die Datenerfassung.

Hier wird KI für die Rückverfolgbarkeit von entscheidender Bedeutung. Es kann auf intelligente Weise große Datenmengen in großem Maßstab erfassen. Noch wichtiger ist jedoch, dass es auch ein System unterstützen kann, das automatisch eine Datenvalidierung durchführt, indem es Informationen aus mehreren Quellen korreliert, um die Gesamtqualität der Rückverfolgbarkeitsdaten zu verbessern.

Einfacher ausgedrückt: KI kann zur Digitalisierung von Papierwegen eingesetzt werden, um eine umfassende Rückverfolgbarkeit von Produkten zu ermöglichen. Der Digitalisierungsprozess umfasst drei Schritte: Klassifizierung, Objektextraktion und -identifizierung sowie Datenvalidierung und Verlinkung.

Die Klassifizierung erfolgt, wenn ein Dokument von einem Lieferanten an eine Plattform zur Rückverfolgbarkeit der Lieferkette übermittelt wird. Die zugrunde liegende KI erkennt das Dokument und klassifiziert es intelligent, beispielsweise als Bestellung, Betriebsprüfung oder Zertifizierung.

Basierend auf der Klassifizierung des Dokuments identifiziert die KI dann die Schlüsselinformationen anhand von Metadaten. Beispielsweise extrahiert und identifiziert das Rückverfolgbarkeitssystem bei der Verarbeitung von Rechnungen automatisch Informationen wie Käufer, Verkäufer, Produkt, Menge, Lieferdatum usw. Ebenso kann die Digitalisierung eines Sozialaudits die Erfassung von Parametern im Zusammenhang mit Arbeitsbedingungen, fairen Löhnen und Vielfalt umfassen , und mehr.

Sobald die entsprechenden Objekte extrahiert wurden, werden die Daten validiert und mit anderen vorhandenen Daten in den Unternehmenssystemen einer Marke verknüpft, sodass sie die Daten nach ihren Wünschen nutzen können, sei es für Prognosen, Analysen, behördliche Berichte oder andere Anforderungen.

Die Lieferketten in der Modebranche sind so komplex und die verfügbaren Daten so umfangreich, dass eine Verwaltung ohne den effektiven Einsatz von KI praktisch unmöglich ist. Nach der Implementierung eines Rückverfolgbarkeitssystems wird die Nachhaltigkeit eines oder mehrerer Partner in der Lieferkette einer Marke zwangsläufig hinter den Standards einer Marke zurückbleiben. In diesem Fall muss die Lieferkette mithilfe anderer Partner angepasst und neu konfiguriert werden, um die Vorschriften einzuhalten. KI und maschinelles Lernen sind das Rückgrat, das eine solch schnelle Anpassung ermöglicht.

Weiter denken

Wie das PEF-Programm der EG zeigt, wird es eine Zeit geben, in der es nicht mehr ausreicht, zu sagen, dass man nachhaltig ist; Es wird nicht einmal ausreichen, Beweise vorzulegen. Ich glaube an eine Zukunft, in der Marken nahezu in Echtzeit rechnen wie Nachhaltig sind ihre Produkte durch die intelligente Rückverfolgung kombinierter Materialien.

Ich bin stolz darauf, dass sich so viele Modemarken zu Nachhaltigkeit und sozialer Verantwortung verpflichten – noch bevor die Gesetzgebung in Kraft trat. Dieses unternehmerische Engagement muss nun auf die Produktebene durchdringen. Es ist keine leichte Aufgabe, aber die Rückverfolgbarkeit, unterstützt durch KI und Daten, kann es möglich machen.