Sürdürülebilir Moda AI ile Başlar

By: Madhava Venkatesh, Co-Founder and Chief Technology Officer, TrusTrace.

Sürdürülebilirlik konusunda tutkulu biri olarak, hükümetlerin önemli adımlar atmasını her zaman heyecan verici bulurum. Avrupa Komisyonu’nun Ürün Çevresel İz (PEF) programı buna bir örnek. Henüz test aşamasındayken, yasalaştığında, markaların ürünlerinin gerçek çevresel etkilerini hesaplaması ve açıklaması gerekecek. Bu, ürünlerin hammaddelerin çıkarılması, üretim, kullanım ve nihayet atık yönetimi dahil olmak üzere tedarik zinciri faaliyetlerini dikkate alarak hesaplanacaktır. Böyle bir yasa, büyük markaların daha sürdürülebilir bir şekilde çalışması için uzun süredir çaba gösteren aktivistler için bir kazanç olacaktır.

Genel olarak kabul edilen tahminlere göre, moda endüstrisi dünya çapındaki karbon emisyonlarının yüzde iki ile sekiz arasında bir kısmından sorumludur. 2018’de, küresel giyim ve ayakkabı endüstrisi alone Fransa, Almanya ve Birleşik Krallık’ın birleşik toplamından daha fazla sera gazı üretti.

PEF, büyük şirketlerin tedarik zincirlerindeki çevresel hasarı hesaba katmak zorunda bırakan birçok küresel düzenlemeden sadece biri. California’nın Tedarik Zinciri Şeffaflık Yasası ve Almanya’nın yakın zamanda kabul ettiği Tedarik Zinciri Dikkatli Davranış Yasası iki recent örnek. Çeşitli yeni gereksinimlere uymak için, bu bölgelerdeki markaların tedarik zinciri izlenebilirliği için teknoloji çözümlerine ve sürdürülebilirlik hakkında yeni bir düşünce şekline ihtiyacı olacak.

Şimdiye kadar, markalar sürdürülebilirlik konusunda bir yukarıdan aşağıya yaklaşım izlediler, kapsamlı kurumsal girişimleri ortaya koydular ve ürünleri buna göre pazarladılar. Ancak bu, özellikle gerçek bir değişiklik yapılması gerekiyorsa, artık eskimiş ve etkisiz bir düşünce şekli. Artık gerekli olan – ya da bir artan şekilde ekolojik olarak bilinçli bir tüketici tabanı tarafından gerektirilen – ürünün kendisinden başlayarak sürdürülebilirliğe doğru ilerlemektir.

Gerçekten sürdürülebilir bir giysi üretmek için, markaların ürünleriyle ve işledikleri her malzeme hakkında her şeyi bilmeleri gerekir. Milyonlarca granül, doğru veri noktaları ve tüm verilerin bir yerde saklanabilmesi için bir izlenebilirlik çözümü gereklidir.

Neden İzlenebilirlik?

Ürünlerin ve malzemelerin tedarik zinciri boyunca kesin olarak izlenebilmesi, birçok zorluğu ele almaya yardımcı olabilir. Artan tedarik zinciri görünürlüğü, markaların kesintileri oluşmadan önce öngörmesine olanak tanır. Ayrıca, böyle bir görünürlük, markaların ürün iddialarında bulunmasını ve bunların kimliğini kanıtlamasını sağlar. Örneğin, bir marka %100 organik pamuklu bir kazak satabilir ve bunu kanıtlamak için verileri sağlayabilir.

Moda tedarik zincirleri şu anda, çok büyük ancak tedarikçi görünürlüğü çok az. Moda şirketleri, ürünlerin küresel çapta yüzlerce tedarikçi arasında hareketi izlemeye çalışmanın zor göreviyle karşı karşıya kalıyorlar. Bu gerçeklik, yalnızca yapay zeka (AI) ve makine öğrenimiyle giderilebilecek bir teknoloji zorluğunu temsil ediyor.

AI İzlenebilirlik Sağlayıcı Olarak

TrusTrace’de, moda endüstrisindeki dozens of şirketlerle çalışıyoruz ve bunların çoğunun tedarik zinciri verileri belgelerde kilidli: kağıt ve elektronik. Bu belgeler, zincirin mülkiyetini kanıtlayan faturaları, fabrikalar ve diğer tesislerdeki çalışma koşulları ve ücretleri tanımlayan sosyal denetleme raporlarını, malzeme partileri için kimyasal test raporları ve daha fazlasını içerir. Bu belge verileri genellikle farklı formatlarda ve dillerdedir. Kısacası, birincil sorun veri edinimidir.

Burada AI, izlenebilirlik için kritik hale gelir. Büyük miktarda verileri akıllıca toplayabilir. Daha da önemlisi, however, aynı zamanda birden fazla kaynaktan bilgiyi ilişkilendirerek izlenebilirlik verilerinin genel kalitesini iyileştiren bir sisteme de 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.

Bir tedarikçi bir belgeyi tedarik zinciri izlenebilirlik platformuna gönderdiğinde sınıflandırma gerçekleşir. Altta yatan AI, belgeyi tanır ve akıllıca olarak bir satın alma emri, tesis denetimi veya sertifika olarak sınıflandırır.

Belgenin sınıflandırılmasına bağlı olarak, AI daha sonra meta veri aracılığıyla anahtarı 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 Ücretler, Çeşitlilik ve daha fazlasıyla ilgili parametreleri yakalamayı içerebilir.

İlgili nesneler çıkarıldıktan sonra, veri doğrulanır ve markanın kurumsal sistemlerindeki diğer mevcut verilere bağlanır, böylece markaların veriyi istedikleri gibi kullanmalarına olanak tanır, ister öngörme, analiz, düzenleyici raporlama veya diğer gereksinimler için olsun.

Moda tedarik zincirleri o kadar karmaşık ve mevcut veri o kadar geniş ki, AI’nin etkili kullanımı olmadan neredeyse imkansızdır. Bir izlenebilirlik sistemi uygulandıktan sonra, bir markanın tedarik zincirindeki bir veya daha fazla ortağının sürdürülebilirliği markanın standartlarına ulaşmayacaktır. Bu durumda, tedarik zincirinin diğer ortaklar aracılığıyla uyum sağlaması ve yeniden yapılandırması gerekir. AI ve makine öğrenimi, böyle bir hızlı ayarlamayı sağlayan omurgadır.

İleriye Bakış

Avrupa Komisyonu’nun PEF programı gibi, sadece sürdürülebilir olduğunu söylemenin yeterli olmayacağı bir zaman gelecek; kanıtlamak bile yeterli olmayacak. Bir gelecekte, markaların ürünlerinin ne kadar sürdürülebilir olduğunu akıllıca izlenerek hesaplayacağına inanıyorum.

Sürdürülebilirlik ve sosyal sorumluluğa bağlı birçok moda markasını görmek gurur verici – hatta yasalar artmaya başlamadan önce. Bu kurumsal taahhüt şimdi ürün seviyesine kadar süzülmelidir. Kolay bir iş olmayacak, ancak izlenebilirlik, AI ve veri ile mümkün olabilir.