Устойчивая мода начинается с ИИ

Автор: Мадхава Венкатеш, соучредитель и главный технический директор, ТрусТрейс.

Как человеку, увлеченному вопросами устойчивого развития, всегда приятно видеть, как правительства активизируются и делают что-то важное. Например, программа Европейской комиссии «Экологический след продукции» (PEF). Пока он находится на этапе тестирования, когда он станет законом, он потребует от брендов рассчитать и раскрыть фактическое воздействие своих товаров на окружающую среду с учетом деятельности цепочки поставок: от добычи сырья до производства и использования и, наконец, управления отходами. Такой закон стал бы неожиданной находкой для активистов, которые уже давно призывают крупные бренды работать более устойчиво, в том числе и модные компании.

По общепринятым оценкам, на индустрию моды приходится от два и восемь процентов мировых выбросов углерода. В 2018 году только глобальная швейная и обувная промышленность произвела больше парниковых газов, чем Франция, Германия и Великобритания вместе взятые.

PEF — лишь одно из многих глобальных правил, которые заставляют крупные компании учитывать ущерб окружающей среде в своих цепочках поставок. Калифорнийский закон о прозрачности цепочек поставок и недавно принятый в Германии Закон о комплексной проверке цепочки поставок два недавних примера. Чтобы соответствовать различным новым требованиям, брендам в этих регионах потребуются технологические решения для отслеживания цепочки поставок, а также новый взгляд на устойчивость.

До недавнего времени бренды придерживались подхода к устойчивому развитию «сверху вниз», продвигая широкомасштабные корпоративные инициативы и соответственно продвигая продукты. Но это уже устаревший и неэффективный способ мышления (особенно если планируется какое-то реальное изменение). Что требуется сейчас — посредством регулирования или все более экологически сознательная потребительская база — движется к устойчивому развитию от продукта и выше.

Чтобы производить действительно экологичную одежду, бренды должны знать все о каждом продукте и материале, с которыми они работают. Для этого требуются миллионы детализированных, точных точек данных и решение для отслеживания, которое может хранить данные в одном месте.

Почему прослеживаемость?

Возможность точно отслеживать продукты и материалы по цепочке поставок может помочь решить многие проблемы. Повышение прозрачности цепочки поставок позволяет брендам предвидеть сбои до того, как они произойдут. Кроме того, такая видимость позволяет брендам заявлять о своих продуктах и ​​доказывать их подлинность. Например, бренд может заявить, что продает свитер из 100% органического хлопка, и предоставить подтверждающие данные.

В их нынешнем виде цепочки поставок модной одежды огромны, но поставщики мало заметны. Поэтому модные компании сталкиваются с непростой задачей: отслеживать каждый продукт, проходящий через сотни поставщиков по всему миру. Эта реальность представляет собой огромную технологическую проблему, которую могут решить только искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение.

ИИ как средство отслеживания

В TrusTrace мы работаем с десятками компаний индустрии моды, и большая часть их данных о цепочке поставок хранится в бумажных и электронных документах. Эти документы включают в себя счета-фактуры, подтверждающие цепочку поставок, отчеты социального аудита, описывающие рабочие места и условия оплаты на фабриках и других объектах, отчеты о химических испытаниях партий материалов и многое другое. Эти данные документа часто находятся в разных форматах и ​​на разных языках. Короче говоря, основной проблемой является сбор данных.

Именно здесь ИИ становится критически важным для отслеживания. Он может разумно собирать большие объемы данных в масштабе. Однако, что более важно, он также может поддерживать систему, которая автоматически выполняет проверку данных, сопоставляя информацию из нескольких источников, чтобы улучшить общее качество данных прослеживаемости.

Проще говоря, ИИ можно использовать для оцифровки бумажных следов, чтобы обеспечить отслеживание продукции в целом. Процесс оцифровки включает в себя три этапа: Классификация, извлечение и идентификация объектов и проверка данных и связывание.

Классификация происходит, когда поставщик отправляет документ на платформу отслеживания цепочки поставок. Базовый ИИ распознает документ и интеллектуально классифицирует его, например, как заказ на поставку, аудит объекта или сертификацию.

Затем на основе классификации документа ИИ идентифицирует ключевую информацию с помощью метаданных. Например, при обработке счетов-фактур система отслеживания будет автоматически извлекать и идентифицировать такую ​​информацию, как покупатель, продавец, продукт, количество, дата доставки и т. д. Точно так же оцифровка социального аудита может включать в себя сбор параметров, связанных с условиями труда, справедливой заработной платой, разнообразием. , и более.

После извлечения соответствующих объектов данные проверяются и связываются с другими существующими данными в корпоративных системах бренда, что позволяет им использовать данные по своему усмотрению, будь то для прогнозирования, аналитики, нормативной отчетности или других требований.

Цепочки поставок модной одежды настолько сложны, а доступные данные настолько обширны, что ими практически невозможно управлять без эффективного использования ИИ. После внедрения системы прослеживаемости устойчивость одного или нескольких партнеров в цепочке поставок бренда неизбежно будет отставать от стандартов бренда. В этом случае цепочка поставок должна адаптироваться и реконфигурироваться через других партнеров, чтобы оставаться в соответствии. Искусственный интеллект и машинное обучение — это основа, которая обеспечивает такую ​​быструю настройку.

Взгляд в будущее

Как показывает программа EC PEF, придет время, когда будет недостаточно просто сказать, что вы устойчивы; Этого будет недостаточно даже для предоставления доказательств. Я верю в будущее, в котором бренды рассчитывают практически в режиме реального времени. это их продукты являются устойчивыми благодаря интеллектуальному отслеживанию комбинированных материалов.

Я горжусь тем, что так много модных брендов привержены принципам устойчивого развития и социальной ответственности — даже до того, как законодательство начало действовать. Это корпоративное обязательство теперь должно просачиваться на уровень продукта. Это непростая задача, но отслеживаемость, подкрепленная ИИ и данными, может сделать это возможным.