Thời trang bền vững bắt đầu với AI

Bởi: Madhava Venkatesh, Đồng sáng lập và Giám đốc Công nghệ, TrustTrace.

Là một người đam mê sự bền vững, thật thú vị khi thấy các chính phủ đẩy mạnh và làm điều gì đó quan trọng. Trường hợp điển hình là chương trình Dấu chân Môi trường Sản phẩm (PEF) của Ủy ban Châu Âu. Mặc dù vẫn đang trong giai đoạn thử nghiệm nhưng khi trở thành luật, nó sẽ yêu cầu các thương hiệu tính toán và công bố tác động môi trường thực tế của hàng hóa của họ bằng cách tính đến các hoạt động của chuỗi cung ứng: từ khai thác nguyên liệu thô, đến sản xuất và sử dụng và cuối cùng là quản lý chất thải. Luật như vậy sẽ là một vận may trời cho đối với các nhà hoạt động từ lâu đã thúc đẩy các thương hiệu lớn hoạt động bền vững hơn, không gì khác hơn là các công ty thời trang.

Theo ước tính được chấp nhận rộng rãi, ngành công nghiệp thời trang chiếm khoảng hai và tám phần trăm lượng khí thải carbon của thế giới. Song song với sự tăng trưởng vượt xa mong đợi của Chỉ riêng ngành may mặc và giày dép toàn cầu đã tạo ra nhiều khí nhà kính hơn cả Pháp, Đức và Vương quốc Anh cộng lại.

PEF chỉ là một trong nhiều quy định toàn cầu buộc các công ty lớn phải giải trình các thiệt hại về môi trường trong chuỗi cung ứng của họ. Đạo luật minh bạch trong chuỗi cung ứng của California và Đức gần đây đã thông qua Đạo luật thẩm định chuỗi cung ứng là hai ví dụ gần đây. Để tuân thủ các yêu cầu mới khác nhau, các thương hiệu ở những khu vực đó sẽ cần các giải pháp công nghệ để truy xuất nguồn gốc chuỗi cung ứng, cộng với một cách suy nghĩ mới về tính bền vững.

Cho đến gần đây, các thương hiệu đã có cách tiếp cận từ trên xuống đối với tính bền vững, đưa ra các sáng kiến ​​sâu rộng của công ty và tiếp thị sản phẩm phù hợp. Nhưng đây đã là một lối suy nghĩ lỗi thời và không hiệu quả (đặc biệt nếu có bất kỳ thay đổi thực sự nào sắp được thực hiện). Những gì bây giờ được yêu cầu - cho dù thông qua quy định hay cơ sở người tiêu dùng ngày càng có ý thức sinh thái —đang hướng tới sự bền vững từ sản phẩm trở lên.

Để sản xuất một sản phẩm may mặc thực sự bền vững, các thương hiệu cần biết mọi thứ về mọi sản phẩm và chất liệu mà họ xử lý. Nó yêu cầu hàng triệu điểm dữ liệu chi tiết, chính xác và một giải pháp truy xuất nguồn gốc có thể chứa dữ liệu ở một nơi.

Tại sao truy xuất nguồn gốc?

Khả năng theo dõi chính xác các sản phẩm và nguyên liệu thông qua chuỗi cung ứng có thể giúp giải quyết nhiều thách thức. Khả năng hiển thị chuỗi cung ứng tốt hơn cho phép các thương hiệu dự đoán sự gián đoạn trước khi chúng xảy ra. Ngoài ra, khả năng hiển thị như vậy cho phép các thương hiệu đưa ra tuyên bố về sản phẩm và chứng minh tính xác thực của chúng. Ví dụ: một thương hiệu có thể tuyên bố bán áo len 100% cotton hữu cơ và cung cấp dữ liệu để sao lưu.

Như hiện nay, chuỗi cung ứng thời trang rất lớn nhưng ít có khả năng hiển thị của nhà cung cấp. Do đó, các công ty thời trang phải đối mặt với nhiệm vụ khó khăn là cố gắng theo dõi mọi sản phẩm khi nó di chuyển qua hàng trăm nhà cung cấp trên toàn cầu. Thực tế này thể hiện một thách thức công nghệ lớn mà chỉ trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy mới có thể khắc phục được.

AI như một công cụ hỗ trợ truy xuất nguồn gốc

Tại TrusTrace, chúng tôi làm việc với hàng chục công ty trong ngành thời trang và phần lớn dữ liệu chuỗi cung ứng của họ được khóa trong các tài liệu—giấy và điện tử. Những tài liệu này bao gồm hóa đơn chứng minh chuỗi hành trình sản phẩm, báo cáo kiểm toán xã hội mô tả nơi làm việc và điều kiện trả lương tại nhà máy và các cơ sở khác, báo cáo kiểm tra hóa chất cho các lô nguyên liệu, v.v. Dữ liệu tài liệu này thường ở các định dạng và ngôn ngữ khác nhau. Nói tóm lại, vấn đề chính là thu thập dữ liệu.

Đây là lúc AI trở nên quan trọng để truy xuất nguồn gốc. Nó có thể thu thập lượng lớn dữ liệu một cách thông minh trên quy mô lớn. Tuy nhiên, quan trọng hơn, nó cũng có thể hỗ trợ một hệ thống tự động thực hiện xác thực dữ liệu bằng cách so sánh thông tin từ nhiều nguồn để cải thiện chất lượng tổng thể của dữ liệu truy xuất nguồn gốc.

Đơn giản hơn, AI có thể được sử dụng để số hóa các dấu vết giấy tờ nhằm cho phép truy xuất nguồn gốc sản phẩm trên quy mô lớn. Quá trình số hóa bao gồm ba bước: Phân loại, trích xuất và nhận dạng đối tượng và xác thực dữ liệu và liên kết.

Quá trình phân loại diễn ra khi một tài liệu được nhà cung cấp gửi vào nền tảng truy xuất nguồn gốc chuỗi cung ứng. AI cơ bản nhận dạng tài liệu và phân loại nó một cách thông minh, chẳng hạn như đơn đặt hàng, kiểm tra cơ sở hoặc chứng nhận.

Dựa trên phân loại của tài liệu, AI sau đó xác định thông tin chính thông qua siêu dữ liệu. Ví dụ: khi xử lý hóa đơn, hệ thống truy xuất nguồn gốc sẽ tự động trích xuất và xác định thông tin như Người mua, Người bán, Sản phẩm, Số lượng, Ngày giao hàng, v.v. , và hơn thế nữa.

Khi các đối tượng tương ứng được trích xuất, dữ liệu sẽ được xác thực và liên kết với dữ liệu hiện có khác trong hệ thống doanh nghiệp của thương hiệu, cho phép họ sử dụng dữ liệu theo cách họ muốn, cho dù để dự báo, phân tích, báo cáo theo quy định hay các yêu cầu khác.

Chuỗi cung ứng thời trang rất phức tạp và dữ liệu có sẵn quá lớn nên hầu như không thể quản lý nếu không sử dụng hiệu quả AI. Sau khi triển khai hệ thống truy xuất nguồn gốc, tính bền vững của một hoặc nhiều đối tác trong chuỗi cung ứng của thương hiệu chắc chắn sẽ không đạt được tiêu chuẩn của thương hiệu. Trong trường hợp đó, chuỗi cung ứng phải điều chỉnh và cấu hình lại thông qua các đối tác khác để duy trì sự tuân thủ. Trí tuệ nhân tạo và máy học là xương sống cho phép điều chỉnh nhanh chóng như vậy.

Nhìn về phía trước

Như chương trình PEF của EC đã chứng minh, sẽ đến lúc không đủ để nói rằng bạn bền vững; Nó thậm chí sẽ không đủ để cung cấp bằng chứng. Tôi tin vào một tương lai mà các thương hiệu đang tính toán trong thời gian gần như thực làm thế nào bền vững các sản phẩm của họ là bằng cách truy tìm các vật liệu kết hợp một cách thông minh.

Tôi tự hào khi thấy rất nhiều thương hiệu thời trang cam kết về tính bền vững và trách nhiệm xã hội — ngay cả trước khi luật pháp bắt đầu được ban hành. Cam kết đó của công ty bây giờ phải nhỏ giọt xuống cấp độ sản phẩm. Đó không phải là một kỳ tích dễ dàng, nhưng khả năng truy xuất nguồn gốc, được hỗ trợ bởi AI và dữ liệu, có thể biến điều đó thành hiện thực.