Kestävä muoti alkaa tekoälystä

Kirjoittaja: Madhava Venkatesh, TrusTracen perustaja ja teknologiajohtaja, TrusTrace.

Koska olen intohimoinen kestävyydestä, on aina jännittävää nähdä, miten hallitukset ottavat askelia, jotka merkitsevät jotain. Esimerkiksi Euroopan komission tuotteen ympäristöjalanjälki (PEF) -ohjelma. Vaikka se on edelleen testivaiheessa, kun se tulee lakiin, se vaatii brändeiltä laskemaan ja ilmoittamaan tuotteidensa todellisen ympäristövaikutuksen ottaen huomioon toimitusketjun toimintaa: raaka-aineiden louhinnasta, tuotannosta ja käytöstä lopulta jätteiden hallintaan. Tällainen lainsäädäntö olisi voitto aktivisteille, jotka ovat pitkään pyrkineet saamaan suuret brändit toimimaan kestävämmin, etenkin muotialalla.

Laajalti hyväksyttyjen arvioiden mukaan muotiala vastaa kahden ja kahdeksan prosentin osuudesta maailman hiilidioksidipäästöistä. Vuonna 2018 maailman vaatetus- ja jalkineala tuotti yksin enemmän kasvihuonekaasuja kuin Ranska, Saksa ja Iso-Britannia yhteensä.

PEF on vain yksi monista maailmanlaajuisista säännöksistä, jotka pakottavat suuret yritykset ottamaan huomioon ympäristövahingot toimitusketjuissaan. Kalifornian toimitusketjun avoimuuslaki ja Saksan vastikään hyväksymä toimitusketjun huolellisuuslaki ovat kaksi viimeaikaisia esimerkkiä. Noudattaakseen eri vaatimuksia, brändeillä on oltava teknologiaratkaisuja toimitusketjun jäljitettävyyteen sekä uusi tapa ajatella kestävyydestä.

Viime aikoihin asti brändit ovat olleet ylhäältä alas -lähestymistavalla kestävyyteen, ajamalla läpi laajoja yrityskohtaisia aloitteita ja markkinoiden tuotteita vastaavasti. Mutta tämä on jo vanhentunut ja tehokas tapa ajatella (etenkin jos mitään todellista muutosta tehdään). Mitä nyt vaaditaan — joko lainsäädännön kautta tai kasvavan ekologisesti tietoisen kuluttajakunnan kautta — on siirtyminen kestävyyteen tuotteen alhaalta ylöspäin.

Todellisen kestävän vaatetusalan tuotteen valmistamiseksi brändeillä on oltava tietoa jokaisesta tuotteesta ja materiaalista, jonka he käsittelevät. Se vaatii miljoonia yksityiskohtaisia, tarkkoja tietoja ja jäljitettävyyden ratkaisun, joka voi tallentaa tiedot yhteen paikkaan.

Miksi jäljitettävyys?

Tuotteiden ja materiaalien tarkka jäljittäminen toimitusketjun kautta voi auttaa ratkaisemaan monia haasteita. Suurempi toimitusketjun näkyvyys mahdollistaa brändien ennakoida keskeytyksiä ennen kuin ne tapahtuvat. Lisäksi tällainen näkyvyys mahdollistaa brändien tekemän tuoteväitteitä ja todistamaan niiden aitoutta. Esimerkiksi brändi voi väittää myyvänsä 100 % orgaanista puuvillaa ja tarjota tiedot sen tueksi.

Nykyisessä muodossa muotitoimitusketjut ovat massiivisia, mutta niissä on vain vähän toimittajien näkyvyyttä. Muotiyhtiöt kohtaavat siten haasteellisen tehtävän seurata jokaista tuotetta, kun se liikkuu satojen toimittajien kautta maailmanlaajuisesti. Tämä todellisuus edustaa massiivista teknologista haastetta, jonka vain tekoäly (AI) ja koneoppiminen voivat ratkaista.

AI jäljitettävyyden mahdollistajana

TrusTracessa työskentelemme kymmenien muotialan yritysten kanssa, ja heidän toimitusketjun tietonsa on lukittu asiakirjoihin — sekä paperi- että sähköisiin. Nämä asiakirjat sisältävät esimerkiksi laskuja, jotka osoittavat omistusketjun, sosiaalisen auditin raportteja, jotka kuvaavat työoloja ja palkkoja tehtailla ja muilla laitoksilla, kemiallisia testiraportteja materiaalieristä ja paljon muuta. Tämä asiakirjatieto on usein eri formaateissa ja kielissä. Lyhyesti sanottuna, pääongelma on tietojen hankinta.

Tässä vaiheessa tekoäly tulee keskeiseksi jäljitettävyyden mahdollistajaksi. Se voi älykkäästi kerätä massiivisia määriä tietoa laajassa mittakaavassa. Lisäksi se voi tukea järjestelmää, joka suorittaa automaattisesti tietojen validoinnin korreloimalla tietoja useista lähteistä parantaakseen koko jäljitettävyyden tietojen laatua.

Yksinkertaisemmin sanottuna, tekoälyä voidaan käyttää paperiraittien digitalisointiin, jotta koko tuotteen jäljittäminen voidaan mahdollistaa. Digitalisointiprosessi käsittää kolme vaihetta: luokittelu, objektin poisto ja tunnistaminen, ja tietojen validointi ja linkittäminen.

Luokittelu tapahtuu, kun asiakirja lähetetään toimitusketjun jäljitettävyyden alustalle toimittajalta. Alustan taustalla oleva tekoäly tunnistaa asiakirjan ja luokittelee sen älykkäästi esimerkiksi ostotilaukseksi, laitoksen auditiksi tai sertifikaatiksi.

Asiakirjan luokittelun perusteella tekoäly tunnistaa avain tiedot metadatasta. Esimerkiksi laskujen käsittelyssä jäljitettävyysjärjestelmä poistaa ja tunnistaa automaattisesti tiedot, kuten ostaja, myyjä, tuote, määrä, toimituspäivämäärä jne. Vastaavasti sosiaalisen auditin digitalisointi voi vaatia parametreja, jotka liittyvät työoloihin, reiluihin palkkoihin, monimuotoisuuteen jne.

Kun vastaavat objektit on poistettu, tietoja validoidaan ja linkitetään muihin olemassa oleviin tietoihin brändin yritysjärjestelmissä, jolloin ne voivat käyttää tietoja haluamallaan tavalla, olipa se sitten ennustaminen, analytiikka, sääntelyn mukainen raportointi tai muu vaatimus.

Muotitoimitusketjut ovat niin monimutkaisia, ja saatavilla oleva tieto on niin laaja, että niiden hallitseminen on käytännössä mahdotonta ilman tekoälyn ja koneoppimisen tehokasta käyttöä. Jäljitettävyyden ratkaisun käyttöönoton jälkeen brändin toimitusketjun yhden tai useamman kumppanin kestävyys jää vääjäämättä brändin standardien alapuolelle. Tällöin toimitusketjun on sopeuduttava ja uudelleenmuodostuttava muiden kumppanien kautta jääkseen sääntöjen mukaisena. Tekoäly ja koneoppiminen ovat selkäranka, joka mahdollistaa nopean sopeutumisen.

Katse eteenpäin

Kuten EC:n PEF-ohjelma osoittaa, tulee aika, jolloin ei riitä sanoa, että olet kestävä; ei riitä edes tarjota todisteita. Uskon tulevaisuuteen, jossa brändit laskevat tuotteidensa kestävyyttä älykkäästi yhdistämällä materiaaleja.

Olen ylpeä nähdessäni niin monia muotibrändejä sitoutuvan kestävyyteen ja sosiaaliseen vastuuseen — jo ennen kuin lainsäädäntö alkoi lisääntyä. Tämä yritysten sitoutuminen on nyt siirtymässä tuotetasolle. Se ei ole helppo tehtävä, mutta jäljitettävyys, tekoälyn ja tietojen tuki, voi tehdä sen mahdolliseksi.