Стійка мода починається з ІІ

Від: Мадхава Венкатеш, співзасновник і головний технічний директор, TrusTrace.

Як людина, яка захоплюється стійкістю, завжди цікаво бачити, як уряди роблять кроки, які мають значення. Наприклад, програма Європейської комісії щодо екологічного сліду продукції (PEF). Хоча вона ще перебуває на стадії тестування, коли вона стане законом, вона буде вимагати від брендів розрахувати і розкрити фактичний екологічний вплив їхніх товарів, враховуючи діяльність ланцюга постачання: від видобутку сировини до виробництва, використання та утилізації відходів. Таке законодавство стане великим успіхом для активістів, які давно тиснули на великі бренди, щоб вони працювали більш стійко, особливо компанії модної індустрії.

За загальновизнаними оцінками, модна індустрія становить між двома і вісьмома відсотками викидів парникових газів у світі. У 2018 році глобальна індустрія одягу та взуття самостійно виробила більше парникових газів, ніж Франція, Німеччина та Велика Британія разом узяті.

PEF – це лише одна з багатьох глобальних регуляцій, які змушують великі компанії рахувати екологічний збиток у ланцюзі постачання. Закон Каліфорнії про прозорість ланцюга постачання та недавно прийнятий Німеччиною Закон про дбайливість ланцюга постачання – це два останні приклади. Для виконання нових вимог бренди в цих регіонах будуть потребувати технологічних рішень для стійкості ланцюга постачання, а також нового підходу до стійкості.

До недавнього часу бренди мали зверху донизу підхід до стійкості, впроваджуючи корпоративні ініціативи та рекламуючи товари відповідно. Але це вже застарілий і неефективний спосіб мислення (особливо якщо хочеться зробити реальну зміну). Тепер потрібен перехід до стійкості з продукту вгору.

Для виробництва真正 стійкого одягу бренди повинні знати все про кожен продукт і матеріал, з яким вони працюють. Це вимагає мільйонів точних даних і рішення для стійкості, яке може зберігати дані в одному місці.

Чому стійкість?

Спроможність точно відстежувати товари і матеріали через ланцюг постачання може допомогти вирішити багато проблем. Велика видимість ланцюга постачання дозволяє брендам передбачати порушення до того, як вони трапляться. Крім того, така видимість дозволяє брендам робити заяви про товари і доводити їх автентичність. Наприклад, бренд може стверджувати, що продає свитер з 100% органічної бавовни, і надавати дані, які підтверджують це.

На даний момент ланцюги постачання модної індустрії величезні, але з мало видимістю постачальників. Компанії модної індустрії стикаються з важким завданням відстежування кожного продукту, коли він рухається через сотні постачальників по всьому світу. Це представляє величезний технологічний виклик, який можуть вирішити лише штучний інтелект (ШІ) і машинне навчання.

ШІ як засіб забезпечення стійкості

У TrusTrace ми працюємо з десятками компаній модної індустрії, і більша частина їхніх даних ланцюга постачання закрита в документах – паперових і електронних. Ці документи включають рахунки, які доводять ланцюг володіння, звіти соціальних аудитів, які описують умови праці і заробітної плати на фабриках і інших об’єктах, хімічні випробування матеріалів і багато іншого. Ці документи часто мають різні формати і мови. Коротко кажучи, основна проблема полягає в отриманні даних.

Це саме тут ШІ стає критично важливим для стійкості. Воно може інтелектуально зібрати велику кількість даних у масштабі. Що ще важливіше, воно також може підтримувати систему, яка автоматично виконує перевірку даних шляхом кореляції інформації з 여러 джерел для покращення загальної якості даних стійкості.

Проще кажучи, ШІ можна використовувати для оцифрування паперових документів для забезпечення повної стійкості продукту. Процес оцифрування складається з трьох кроків: Класифікація, Виділення об’єктів і ідентифікація, а також Перевірка даних і зв’язування.

Класифікація відбувається, коли документ подається до платформи стійкості ланцюга постачання постачальником. Підлежчий ШІ розпізнає документ і інтелектуально класифікує його, наприклад, як замовлення, аудит об’єкта або сертифікат.

На основі класифікації документа ШІ потім виділяє ключову інформацію через метадані. Наприклад, при обробці рахунків система стійкості автоматично виділяє і ідентифікує інформацію, таку як Покупець, Продавець, Продукт, Кількість, Дата доставки тощо. Аналогічно, оцифрування соціального аудиту може включати захоплення параметрів, пов’язаних з умовами праці, справедливою заробітною платою, різноманітністю та іншим.

Після виділення відповідних об’єктів дані перевіряються і зв’язуються з іншими існуючими даними в системах підприємства бренду, що дозволяє їм використовувати дані за своїм бажанням, наприклад, для прогнозування, аналітики, звітності про дотримання законодавства або інших вимог.

Ланцюги постачання модної індустрії настільки складні, а дані настільки великі, що практично неможливо керувати ними без ефективного використання ШІ. Після впровадження системи стійкості стійкість одного або декількох партнерів у ланцюгу постачання бренду неминуче виявиться нижчою за стандарт бренду. У цьому випадку ланцюг постачання повинен адаптуватися і змінюватися через інших партнерів, щоб залишатися у відповідності. ШІ і машинне навчання становлять основу, яка дозволяє здійснювати таке швидке регулювання.

Погляд у майбутнє

Як демонструє програма Європейської комісії PEF, прийде час, коли буде недостатньо просто заявляти про стійкість; навіть надання доказів буде недостатнім. Я вірю в майбутньому, де бренди будуть розрахувати в майже реальному часі як стійкими їхні товари є шляхом інтелектуального відстежування комбінованих матеріалів.

Я пишаюсь тим, що бачу багато модних брендів, які зобов’язуються дотримуватися стійкості та соціальної відповідальності – навіть до того, як законодавство почало посилюватися. Це корпоративне зобов’язання тепер повинно поширитися на рівень продукту. Це не легке завдання, але стійкість, підтримана ШІ і даними, може зробити це можливим.