Izazovi modne industrije: Prinosi, prekomjerna ponuda i brige o okolišu
Modna industrija se već dugo suočava s izazovima poput čestih prinosa, prekomjerne ponude i sve većih pritisaka vezanih uz očuvanje okoliša. Ne čudi stoga što su istraživanja pokazala da brza moda doprinosi oko 10% globalnih emisija stakleničkih plinova, prema procjenama Ujedinjenih naroda. Kako konzumiranje mode raste, sve veći naglasak stavlja se na umjetnu inteligenciju (AI) kao rješenje za smanjenje ekološke štete.
Uloga SaaS platformi u održivosti
Tvrtke softver-as-a-servis (SaaS) poput GreenStitch i Stylumia pružaju pomoć brendovima i proizvođačima kako bi automatizirali proces usklađenosti s klimatskim propisima, pratili emisije ugljika i donosili održivije odluke u svojim lancima opskrbe. Ove platforme koriste AI za revizijsko računovodstvo emisija u opsegu 1, 2 i 3, što pomaže organizacijama da bolje razumiju svoj ugljični otisak.
Važnost podataka u održivosti
Podaci su ključni za uspjeh ovih platformi. Oni prikupljaju ogromne količine podataka od marki i proizvođača koji uključuju detalje poput potrošnje energije, vrsta goriva i vode koja se koristi. Ove informacije omogućuju brendovima da prepoznaju i riješe nedostatke u svojim izvještajima o okolišu. Kao što je istaknula osnivačica GreenStitch, Narendra Makwana, “Brendovi prvo moraju razumjeti gdje stoje u smislu održivosti, prije nego što modeliraju plan naprijed.”
Automatizacija procesa usklađenosti
Tradicionalno, brendovi su oslanjali na konzultantske usluge za analizu svoje održivosti. Međutim, GreenStitch automatizira te procese, čime im pomaže da promatraju usklađenost s održivosti na jednostavan način. Oko 40% njihovih izvještajnih tokova već pokreće AI, što omogućava bržoj i preciznijoj analizi.
Smanjenje otpada u modnoj industriji
Otpad je još jedan ključni problem za modnu industriju. Tradicionalne metode proizvodnje često vode do neučinkovitosti i prekomjerne proizvodnje. Platforme poput B2B modnog rješenja Zyod i Stylumia na različite načine rješavaju ovaj problem. Zyod koristi AI za optimizaciju raspodjele resursa i rasporeda proizvodnje, analizirajući podatke o potražnji kako bi iskoristio samo potrebne količine materijala.
Prednosti optimizacije resursa
Kako bi se smanjio gubitak materijala, koristi se softver za gniježđenje koji optimizira upotrebu tkanine. Suosnivač Zyoda, Ankit Jaipuria, navodi da se ovim pristupom može uštedjeti između 8 i 12% tkanine. Startup sa sjedištem u Gurgaonu, osnovan 2023. godine, također koristi AI za povećanje učinkovitosti proizvodnje, s ciljem postizanja učinkovitosti rada od 90-95%.
Rješavanje otpada putem AI
Stylumia ponavlja slične tvrdnje, ukazujući na stvarni otpad od preko 70 milijardi odjevnih predmeta godišnje. Ova platforma koristi algoritme strojnog učenja za praćenje potražnje potrošača, te osigurava da brendovi pravovremeno djeluju na temelju analiziranih podataka. Utemeljitelj, Ganesh Subramanian, ističe da platforma pomaže markama da donesu informirane odluke bazirane na ponašanju korisnika i aktivnostima na društvenim mrežama.
Inovacije među modnim brendovima
Modni brendovi kao što su Brand Newme koriste AI za upravljanje svojim lancem opskrbe, s posebnim naglaskom na održivost. “AI je duboko ugrađen u naš lanac opskrbe, od kreiranja dizajna do planiranja potražnje,” rekao je suosnivač Sumit Jasoria. Njihova učinkovita strategija upravljanja lancem opskrbe rezultira smanjenjem prekomjerne ponude i otpada.
Korištenje podataka za predviđanje trendova
Veći online trgovci poput Myntra i Flipkart također koriste AI za identifikaciju novih trendova i predviđanje potražnje na temelju podataka s web stranica. Ovi modeli omogućuju im da se prilagode promjenama na tržištu i optimiziraju svoje zalihe, čime dodatno smanjuju otpad.
Izazovi budućnosti
Procjenjuje se da će Indija godišnje generirati 7,800 kilotonna tekstilnog otpada, što dodatno naglašava važnost inovacija i održivih praksi u modnoj industriji. Ovi trendovi pokazuju da se industrija počinje prilagođavati novim zahtjevima tržišta i brizi za okoliš, koristeći tehnologije kao što su AI kako bi postigla održivost.
