Sürdürülebilir Moda AI ile Başlar

Madhava Venkatesh, TrusTrace’in Kurucu Ortağı ve Baş Teknoloji Sorumlusu tarafından yazılmıştır: TrusTrace.

Sürdürülebilirlik konusunda tutkulu biri olarak, hükümetlerin önemli adımlar atmasını her zaman heyecan verici bulurum. Avrupa Komisyonu’nun Ürün Çevresel İz Footprint (PEF) programı buna bir örnek. Henüz test aşamasındayken, yasalaştığında, markaların ürünlerinin gerçek çevresel etkilerini hesaplayıp açıklamalarını gerektirecek. Bu, büyük markaların daha sürdürülebilir bir şekilde çalışması için uzun süredir çabalayan aktivistler için bir kazanç olacak, özellikle de moda şirketleri için.

Genel olarak kabul gören tahminlere göre, moda endüstrisi dünya çapındaki karbon emisyonlarının yüzde iki ila sekizini oluşturuyor. 2018 yılında, yalnızca giyim ve ayakkabı endüstrisi, Fransa, Almanya ve Birleşik Krallık’ın birlikte ürettiği sera gazlarından daha fazlasını üretti.

PEF, büyük şirketlerin tedarik zincirlerindeki çevresel hasarı hesaba katmasını gerektiren birçok küresel düzenleme arasında yer alıyor. California’nın Tedarik Zinciri Şeffaflık Yasası ve Almanya’nın yakın zamanda kabul ettiği Tedarik Zinciri Dikkatli Davranış Yasası iki recent örnektir. Bu yeni gereksinimlere uymak için, bu bölgelerdeki markaların tedarik zinciri izlenebilirliği için teknoloji çözümlerine ve sürdürülebilirlik hakkında yeni bir düşünce yapısına ihtiyaçları olacak.

Şimdiye kadar, markalar sürdürülebilirlik konusunda üstten bir yaklaşım izlediler, geniş kapsamlı kurumsal girişimler başlattılar ve ürünleri buna göre pazarladılar. Ancak bu düşünce tarzı artık eskimiş ve etkisiz hale geldi (gerçek bir değişiklik yapılmak isteniyorsa). Artık gereken, ya düzenleme yoluyla ya da artan bir şekilde çevre bilincine sahip tüketici kitlesi yoluyla, ürünlerden başlayarak sürdürülebilirliğe doğru ilerlemek.

Gerçekten sürdürülebilir bir ürün üretmek için, markaların her ürünü ve malzemeyi hakkında her şeyi bilmesi gerekiyor. Milyonlarca granül, doğru veri noktası ve tüm verilerin bir yerde saklanabileceği bir izlenebilirlik çözümü gerekiyor.

Neden İzlenebilirlik?

Ürünlerin ve malzemelerin tedarik zinciri boyunca kesin olarak izlenebilmesi, birçok zorluğu gidermeye yardımcı olabilir. Daha büyük tedarik zinciri görünürlüğü, markaların kesintileri önceden tahmin etmelerini sağlar. Ayrıca, böyle bir görünürlük, markaların ürün iddialarında bulunmasını ve bunların gerçekliğini kanıtlamasını sağlar. Örneğin, bir marka %100 organik pamuklu bir kazak satabilir ve bunu destekleyen verileri sağlayabilir.

Moda tedarik zincirleri şu anda çok büyük, ancak tedarikçi görünürlüğü çok az. Moda şirketleri, ürünlerin dünya çapındaki yüzlerce tedarikçi arasında hareket ettiği sırada her ürünü takip etmeye çalışmanın zor göreviyle karşı karşıya kalıyor. Bu gerçek, yalnızca yapay zeka (AI) ve makine öğrenimiyle çözülebilecek bir teknoloji zorluğunu temsil ediyor.

İzlenebilirlik için AI

TrusTrace’de, moda endüstrisindeki dozens of şirketlerle çalışıyoruz ve bunların çoğunun tedarik zinciri verileri belgelerde saklı: hem kağıt hem de elektronik belgeler. Bu belgeler, mülkiyet zincirini kanıtlayan faturaları, fabrikalarda ve diğer tesislerde çalışma ve ücret koşullarını tanımlayan sosyal denetleme raporlarını, malzeme partileri için kimyasal test raporlarını ve daha fazlasını içerir. Bu belge verileri genellikle farklı formatlarda ve dillerdedir. Kısacası, temel sorun veri edinimidir.

Burada AI, izlenebilirlik için kritik hale geliyor. Büyük miktarda verileri akıllıca toplamak için kullanılabilir. Daha da önemlisi, birden fazla kaynaktan gelen bilgileri ilişkilendirerek izlenebilirlik verilerinin genel kalitesini iyileştirebilecek bir sisteme destek olabilir.

Daha basit olarak, AI, ürünlerin tüm izlenebilirliğini sağlamak için kağıt izlerini dijitalleştirmek için kullanılabilir. Dijitalleştirme süreci üç adımdan oluşur: Sınıflandırma, Nesne çıkarma ve tanımlama ve Veri doğrulama ve bağlama.

Sınıflandırma, bir tedarikçi tarafından bir tedarik zinciri izlenebilirlik platformuna bir belge gönderildiğinde gerçekleşir. Altta yatan AI, belgeyi tanır ve akıllıca bir satın alma emri, tesis denetimi veya sertifika olarak sınıflandırır.

Belgenin sınıflandırılmasına dayanarak, AI, meta veri aracılığıyla anahtar bilgileri tanır. Örneğin, faturaları işlerken, izlenebilirlik sistemi otomatik olarak Alıcı, Satıcı, Ürün, Miktar, Teslimat Tarihi gibi bilgileri çıkarır ve tanımlar. Benzer şekilde, bir sosyal denetimi dijitalleştirmek, Çalışma Koşulları, Adil Ücret, Çeşitlilik ve daha fazlasıyla ilgili parametreleri yakalamayı içerebilir.

Nesneler çıkarıldıktan sonra, veri doğrulanır ve bir markanın kurumsal sistemlerindeki diğer mevcut verilere bağlanır, böylece markalar veriyi diledikleri gibi kullanabilirler, ister öngörüler, analiz, düzenleyici raporlama veya diğer gereksinimler için olsun.

Moda tedarik zincirleri o kadar karmaşık ve mevcut veri o kadar geniş ki, bunları AI ve makine öğrenimi olmadan yönetmek neredeyse imkansız. Bir izlenebilirlik sistemi uygulandığında, bir markanın tedarik zincirindeki bir veya daha fazla ortağının sürdürülebilirliği markanın standartlarına ulaşmayacaktır. Bu durumda, tedarik zinciri uyum sağlamak ve diğer ortaklar aracılığıyla yeniden yapılandırılmalıdır. AI ve makine öğrenimi, böyle bir hızlı ayarlamayı mümkün kılan omurgayı oluşturur.

İleriye Bakış

EC’nin PEF programı gösterdiği gibi, bir zaman gelecek ki, sadece sürdürülebilir olduğunuzu söylemek yeterli olmayacak; kanıtlamak bile yeterli olmayacak. Bir gelecekte, markaların ürünlerinin ne kadar sürdürülebilir olduğunu akıllıca birleştirilmiş malzemeleri izleyerek hesaplayacağına inanıyorum.

Çok sayıda moda markasının, yasaların artmasından önce bile, sürdürülebilirlik ve sosyal sorumluluğa bağlılıklarını görmek gurur verici. Bu kurumsal taahhüt şimdi ürün seviyesine kadar yayılmalıdır. Kolay bir iş değil, ancak izlenebilirlik, AI ve veri ile mümkün hale gelebilir.