Sjálfbær tíska hefst með gervigreind

Eftir: Madhava Venkatesh, stofnandi og yfirmaður tæknimála, TrustTrace.

Sem einstaklingur sem hefur brennandi áhuga á sjálfbærni er alltaf spennandi að sjá stjórnvöld stíga fram og gera eitthvað sem skiptir máli. Dæmi um það er PEF (Product Environmental Footprint) áætlun framkvæmdastjórnar Evrópusambandsins. Á meðan það er enn í prófunarfasa, þegar það verður að lögum, mun það krefjast þess að vörumerki reikni út og upplýsi um raunveruleg umhverfisáhrif vöru sinna með því að taka tillit til starfsemi birgðakeðjunnar: frá hráefnisvinnslu, í gegnum framleiðslu og notkun og að lokum meðhöndlun úrgangs. Slík löggjöf væri óvænt fyrir aðgerðasinnar sem hafa lengi þrýst á stór vörumerki til að starfa sjálfbærari, ekkert frekar en tískufyrirtæki.

Samkvæmt almennum viðurkenndum áætlunum er tískuiðnaðurinn á milli tvö og átta prósent af kolefnislosun heimsins. Í 2018, Alþjóðlegur fata- og skóiðnaður einn framleiddi meiri gróðurhúsalofttegundir en Frakkland, Þýskaland og Bretland til samans.

PEF er aðeins ein af mörgum alþjóðlegum reglugerðum sem neyða stór fyrirtæki til að gera grein fyrir umhverfisspjöllum í aðfangakeðjum sínum. Lög um gagnsæi í birgðakeðjum Kaliforníu og Þýskalands voru nýlega samþykkt Lög um áreiðanleikakönnun birgðakeðju eru tvö nýleg dæmi. Til að uppfylla ýmsar nýjar kröfur munu vörumerki á þessum svæðum þurfa tæknilausnir fyrir rekjanleika aðfangakeðju, auk nýrrar hugsunar um sjálfbærni.

Þar til nýlega hafa vörumerki haft ofanfrá og niður nálgun á sjálfbærni, ýtt út víðtæku frumkvæði fyrirtækja og markaðssett vörur í samræmi við það. En þetta er nú þegar gamaldags og árangurslaus hugsunarháttur (sérstaklega ef einhver raunveruleg breyting verður gerð). Það sem nú er krafist — hvort sem er með reglugerð eða frv sífellt umhverfismeðvitaðri neytendahópur — er að færast í átt að sjálfbærni frá vörunni og upp.

Til að framleiða raunverulega sjálfbæra flík þurfa vörumerki að vita allt um hverja vöru og efni sem þau höndla. Það krefst milljóna nákvæmra, nákvæmra gagnapunkta og rekjanleikalausnar sem getur hýst gögnin á einum stað.

Af hverju rekjanleiki?

Hæfni til að rekja vörur og efni nákvæmlega í gegnum aðfangakeðjuna getur hjálpað til við að takast á við margar áskoranir. Meiri sýnileiki aðfangakeðjunnar gerir vörumerkjum kleift að sjá fyrir truflanir áður en þær gerast. Auk þess gerir slíkur sýnileiki vörumerkjum kleift að fullyrða um vörur og sanna áreiðanleika þeirra. Til dæmis getur vörumerki fullyrt að það selji 100% lífræna bómullarpeysu og gefur gögnin til að taka afrit af því.

Eins og staðan er í dag eru tískubirgðakeðjur gríðarstórar, en með litlum sýnileika birgja. Tískufyrirtæki standa því frammi fyrir því ógnvekjandi verkefni að reyna að fylgjast með hverri vöru þegar hún fer í gegnum hundruð birgja um allan heim. Þessi veruleiki táknar gríðarlega tækniáskorun sem aðeins gervigreind (AI) og vélanám geta ráðið bót á.

gervigreind sem rekjanleikatæki

Hjá TrusTrace vinnum við með tugum fyrirtækja í tískuiðnaðinum og mikið af gögnum um aðfangakeðju þeirra er læst í skjölum — pappír og rafræn. Þessi skjöl innihalda reikninga sem sanna vörslukeðjuna, félagslegar endurskoðunarskýrslur sem lýsa vinnustað og launakjörum í verksmiðjum og öðrum aðstöðu, efnaprófunarskýrslur fyrir efnislotur og svo margt fleira. Þessi skjalgögn eru oft á mismunandi sniðum og tungumálum. Í stuttu máli er aðalatriðið gagnaöflun.

Þetta er þar sem gervigreind verður mikilvæg fyrir rekjanleika. Það getur á skynsamlegan hátt safnað fjölda gagnamagns í mælikvarða. Mikilvægara er þó að það getur einnig stutt kerfi sem framkvæmir sjálfkrafa sannprófun gagna með því að tengja upplýsingar frá mörgum aðilum til að bæta heildargæði rekjanleikagagna.

Einfaldara er hægt að nota gervigreind til að stafræna pappírsslóð til að gera rekjanleika vöru í heild sinni. Stafrænt ferli nær yfir þrjú skref: Flokkun, útdráttur og auðkenning hluta og sannprófun gagna og tengja.

Flokkun á sér stað þegar skjal er sent inn á rekjanleikavettvang aðfangakeðju af birgi. Undirliggjandi gervigreind þekkir skjalið og flokkar það á skynsamlegan hátt sem, til dæmis, innkaupapöntun, aðstöðuúttekt eða vottun.

Byggt á flokkun skjalsins auðkennir gervigreind síðan lykilupplýsingarnar í gegnum lýsigögn. Til dæmis, við vinnslu reikninga mun rekjanleikakerfið sjálfkrafa draga út og bera kennsl á upplýsingar eins og kaupanda, seljanda, vöru, magn, afhendingardag o.s.frv. Á sama hátt gæti stafræn samfélagsleg endurskoðun falið í sér að fanga færibreytur sem tengjast vinnuskilyrðum, sanngjörnum launum, fjölbreytileika , og fleira.

Þegar samsvarandi hlutir hafa verið dregnir út eru gögnin staðfest og tengd öðrum núverandi gögnum innan fyrirtækjakerfa vörumerkis, sem gerir þeim kleift að nota gögnin eins og þeir vilja, hvort sem er fyrir spár, greiningar, eftirlitsskýrslur eða aðrar kröfur.

Tískubirgðakeðjur eru svo flóknar og tiltæk gögn svo mikil að það er nánast ómögulegt að stjórna því án árangursríkrar notkunar gervigreindar. Eftir innleiðingu rekjanleikakerfis mun sjálfbærni eins eða fleiri samstarfsaðila í aðfangakeðju vörumerkis óhjákvæmilega standast staðla vörumerkis. Í því tilviki verður aðfangakeðjan að aðlagast og endurstilla í gegnum aðra samstarfsaðila til að vera í samræmi. Gervigreind og vélanám eru burðarásin sem gerir ráð fyrir svo hraðri aðlögun.

Horft framundan

Eins og PEF áætlun EB sýnir, mun koma tími þar sem það mun ekki vera nóg að segja að þú sért sjálfbær; Það mun ekki einu sinni vera nóg að leggja fram sannanir. Ég trúi á framtíð þar sem vörumerki eru að reikna í næstum rauntíma hvernig sjálfbærar vörur þeirra eru með því að rekja samsett efni á skynsamlegan hátt.

Ég er stoltur af því að sjá svo mörg tískumerki skuldbinda sig til sjálfbærni og samfélagslegrar ábyrgðar - jafnvel áður en löggjöf fór að aukast. Sú skuldbinding fyrirtækja verður nú að renna niður á vörustig. Það er ekkert auðvelt, en rekjanleiki, studdur gervigreind og gögnum, getur gert það mögulegt.