แฟชั่นที่ยั่งยืนเริ่มต้นที่ AI

โดย: Madhava Venkatesh, ผู้ร่วมก่อตั้งและประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายเทคโนโลยี TrusTrace

ในฐานะผู้ที่มีความหลงใหลในเรื่องความยั่งยืน มันคือเรื่องที่น่าตื่นเต้นที่จะได้เห็นรัฐบาลก้าวขึ้นมาและทำสิ่งที่มีความหมาย เช่น โปรแกรม Product Environmental Footprint (PEF) ของคณะกรรมาธิการยุโรป ซึ่งยังคงอยู่ในระหว่างการทดสอบ แต่เมื่อมันกลายเป็นกฎหมาย มันจะกำหนดให้แบรนด์ต้องคำนวณและเปิดเผยผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมที่แท้จริงของสินค้าของตน โดยคำนึงถึงกิจกรรมในห่วงโซ่อุปทาน ตั้งแต่การขุดค้นวัตถุดิบ ไปจนถึงการผลิตและการใช้งาน และการจัดการขยะ สิ่งนี้จะเป็นผลประโยชน์อย่างมากสำหรับนักเคลื่อนไหวที่ได้ผลักดันให้แบรนด์ขนาดใหญ่ดำเนินธุรกิจอย่างยั่งยืน ไม่มีใครทำได้ดีกว่าบริษัทแฟชั่น

ตามการประมาณการอย่างกว้างขวาง อุตสาหกรรมแฟชั่นเป็นส่วนหนึ่งของการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ของโลกระหว่าง 2 ถึง 8 เปอร์เซ็นต์ ในปี 2018 อุตสาหกรรมเสื้อผ้าและเครื่องแต่งกายทั่วโลกเพียงอย่างเดียวได้ผลิตก๊าซเรือนกระจกมากกว่าประเทศฝรั่งเศส เยอรมนี และสหราชอาณาจักรรวมกัน

PEF เป็นเพียงหนึ่งในหลาย ๆ ข้อกำหนดระดับโลกที่บังคับให้บริษัทขนาดใหญ่ต้องคำนึงถึงความเสียหายต่อสิ่งแวดล้อมในห่วงโซ่อุปทานของตน กฎหมายการเปิดเผยข้อมูลในห่วงโซ่อุปทานของแคลิฟอร์เนียและกฎหมายความรับผิดชอบในห่วงโซ่อุปทานของเยอรมนีที่ผ่านไปไม่นานเป็นตัวอย่างสองสามอย่าง เพื่อปฏิบัติตามข้อกำหนดใหม่ ๆ แบรนด์ในภูมิภาคเหล่านั้นจะต้องมีเทคโนโลยีสำหรับการติดตามห่วงโซ่อุปทาน และวิธีการคิดใหม่เกี่ยวกับความยั่งยืน

จนกระทั่งไม่นานมานี้ แบรนด์ต่าง ๆ มีการเข้าถึงความยั่งยืนจากบนลงล่าง โดยผลักดันโครงการริเริ่มระดับองค์กรและทำการตลาดผลิตภัณฑ์ตามนั้น แต่นี่คือวิธีการคิดที่ล้าสมัย (โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากมีการเปลี่ยนแปลงใด ๆ ที่จะเกิดขึ้น) สิ่งที่ต้องการในขณะนี้ ไม่ว่าจะผ่านกฎระเบียบหรือผู้บริโภคที่ตื่นตัวมากขึ้นเรื่องสิ่งแวดล้อม คือการเคลื่อนไปสู่ความยั่งยืนจากผลิตภัณฑ์ขึ้นไป

เพื่อผลิตเสื้อผ้าที่ยั่งยืนอย่างแท้จริง แบรนด์ต้องรู้ทุกอย่างเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์และวัสดุที่พวกเขาใช้ ซึ่งต้องใช้ข้อมูลที่แม่นยำและละเอียดถี่ถ้วนหลายล้านจุด และต้องมีวิธีแก้ปัญหาในการติดตามที่สามารถเก็บข้อมูลไว้ในที่เดียว

ทำไมต้องมีการติดตาม?

ความสามารถในการติดตามผลิตภัณฑ์และวัสดุผ่านห่วงโซ่อุปทานสามารถช่วยแก้ไขความท้าทายมากมาย ความสามารถในการมองเห็นห่วงโซ่อุปทานที่ดีขึ้นช่วยให้แบรนด์สามารถคาดการณ์การหยุดชะงักก่อนที่จะเกิดขึ้น นอกจากนี้ยังช่วยให้แบรนด์สามารถอ้างว่าผลิตภัณฑ์ของตนเป็นของแท้และให้ข้อมูลที่เป็นหลักฐานได้ ตัวอย่างเช่น แบรนด์สามารถอ้างว่าขายเสื้อสเวตเตอร์ผ้าฝ้ายออร์แกนิก 100% และให้ข้อมูลที่เป็นหลักฐาน

ในขณะนี้ ห่วงโซ่อุปทานแฟชั่นเป็นสิ่งใหญ่โต แต่มีความสามารถในการมองเห็นของซัพพลายเออร์ที่น้อยมาก ดังนั้นบริษัทแฟชั่นจึงต้องเผชิญกับความท้าทายที่ยากลำบากในการติดตามผลิตภัณฑ์ทุกชิ้นที่เคลื่อนผ่านซัพพลายเออร์หลายร้อยรายทั่วโลก สิ่งนี้แสดงถึงความท้าทายด้านเทคโนโลยีที่ยิ่งใหญ่ซึ่งสามารถแก้ไขได้เพียงด้วยปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง

AI เป็นตัวช่วยในการติดตาม

ที่ TrusTrace เราทำงานร่วมกับหลายบริษัทในอุตสาหกรรมแฟชั่น และข้อมูลห่วงโซ่อุปทานส่วนใหญ่ของพวกเขากำลังถูกเก็บไว้ในเอกสาร ทั้งเอกสารกระดาษและอิเล็กทรอนิกส์ เอกสารเหล่านี้รวมถึงใบแจ้งหนี้ที่แสดงถึงการเปลี่ยนแปลงความเป็นเจ้าของ รายงานการตรวจสอบสังคมที่อธิบายสภาพการทำงานและเงื่อนไขการชำระเงินในโรงงานและสถานที่อื่น ๆ รายงานการทดสอบเคมีสำหรับชุดวัสดุ และอื่น ๆ อีกมากมาย ข้อมูลเอกสารนี้มักอยู่ในรูปแบบและภาษาที่แตกต่างกัน สิ่งสำคัญคือปัญหาหลักคือการได้มาซึ่งข้อมูล

นี่คือจุดที่ AI มีความสำคัญต่อการติดตาม มันสามารถรวบรวมข้อมูลจำนวนมากได้ที่ระดับใหญ่ และที่สำคัญกว่านั้น มันสามารถช่วยสนับสนุนระบบที่ทำการตรวจสอบข้อมูลโดยอัตโนมัติ โดยการเชื่อมโยงข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ เพื่อปรับปรุงคุณภาพของข้อมูลการติดตาม

โดยทั่วไป AI สามารถใช้ในการแปลงเอกสารกระดาษให้เป็นดิจิทัลเพื่อเปิดใช้งานการติดตามผลิตภัณฑ์โดยรวม การแปลงเอกสารกระดาษให้เป็นดิจิทัลประกอบด้วยสามขั้นตอน: การจัดประเภท การแยกและระบุวัตถุ และการตรวจสอบและเชื่อมโยงข้อมูล

การจัดประเภทเกิดขึ้นเมื่อเอกสารถูกส่งเข้าไปในแพลตฟอร์มการติดตามห่วงโซ่อุปทานโดยซัพพลายเออร์ AI ที่อยู่เบื้องหลังจะจดจำเอกสารและจัดประเภทให้เป็นเอกสาร เช่น ใบสั่งซื้อ การตรวจสอบสถานที่ หรือใบรับรอง

ตามการจัดประเภท AI จะระบุสาระสำคัญผ่านเมตาดาต้า ตัวอย่างเช่น เมื่อประมวลผลใบแจ้งหนี้ ระบบการติดตามจะค้นหาและระบุข้อมูล เช่น ผู้ซื้อ ผู้ขาย สินค้า จำนวน วันที่ส่งมอบ และอื่น ๆ ในทำนองเดียวกัน การแปลงเอกสารการตรวจสอบสังคมอาจเกี่ยวข้องกับการจับข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับสภาพการทำงาน ค่าจ้างที่เป็นธรรม ความหลากหลาย และอื่น ๆ

เมื่อวัตถุถูกแยกออกมาแล้ว ข้อมูลจะถูกตรวจสอบและเชื่อมโยงกับข้อมูลที่มีอยู่แล้วในระบบของบริษัท ทำให้สามารถใช้ข้อมูลได้ตามที่ต้องการ ไม่ว่าจะเป็นการพยากรณ์ การวิเคราะห์ การรายงานตามกฎระเบียบ หรือความต้องการอื่น ๆ

ห่วงโซ่อุปทานแฟชั่นซับซ้อนและข้อมูลที่มีอยู่มากมาย จึงเป็นเรื่องที่ยากที่จะจัดการได้โดยไม่มีการใช้ AI อย่างมีประสิทธิภาพ หลังจากนำระบบการติดตามมาใช้ ความยั่งยืนของหนึ่งหรือหลายพันธมิตรในห่วงโซ่อุปทานของแบรนด์อาจไม่ถึงมาตรฐานของแบรนด์ ในกรณีนี้ ห่วงโซ่อุปทานจะต้องปรับเปลี่ยนและจัดเรียงใหม่ผ่านพันธมิตรอื่น ๆ เพื่อรักษาความสอดคล้องกฎระเบียบ AI และการเรียนรู้ของเครื่องเป็นรากฐานที่ช่วยให้สามารถปรับเปลี่ยนได้อย่างรวดเร็ว

มองไปข้างหน้า

ตามที่โปรแกรม PEF ของ EC แสดงให้เห็น จะมีเวลาที่ไม่เพียงพอที่จะพูดว่าคุณยั่งยืน มันจะไม่เพียงพอที่จะให้หลักฐาน I เชื่อว่าในอนาคตที่แบรนด์จะคำนวณความยั่งยืนของผลิตภัณฑ์ของตนในแบบเรียลไทม์โดยการตรวจสอบวัสดุผสมที่รวมกัน

ฉันภูมิใจที่ได้เห็นแบรนด์แฟชั่นจำนวนมากที่มุ่งมั่นต่อความยั่งยืนและความรับผิดชอบต่อสังคม — แม้ก่อนที่กฎหมายจะเริ่มเข้มงวดขึ้น การมุ่งมั่นขององค์กรต้องส่งต่อกลายเป็นระดับผลิตภัณฑ์ มันไม่ใช่เรื่องง่าย แต่การติดตามที่ได้รับการสนับสนุนจาก AI และข้อมูลสามารถทำให้เป็นไปได้