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      AI和大數據如何助力時尚行業可持續發展?

      本文作者: 劉偉 2019-04-30 22:26
      導語:時尚行業的可持續發展必須從供應鏈入手,借助大數據和人工智能等新技術,實現C2M的反向供應鏈。

      AI和大數據如何助力時尚行業可持續發展?

      “我們的日本客戶告訴我,每年運到日本的衣服,最終有一半是要被銷毀的,這無疑是一種巨大的浪費。”碼隆科技國際業務副總裁夏冰在開云集團舉辦的“可持續時尚創新論壇”上說道。

      隨著全球環境問題加劇和消費觀念更新,可持續發展越來越成為各行各業關注的話題,時尚行業也不例外。作為時尚行業的全球領軍品牌,開云集團早在15年前就確立了可持續發展的核心戰略,并在2018年創立了K Generation Award獎項,鼓勵行業從原材料采購、生產到最終產品使用的各個環節進行可持續創新。

      4月29日由yehyehyeh創始人葉曉薇女士與Creative Fiber創意咨詢創始人許英華策劃的“可持續時尚創新論壇”亦是在此背景下舉辦的。本次論壇上,開云集團大中華區總裁蔡金青、順豐速運集團副總裁徐前、山東如意科技集團有限公司首席技術官丁彩玲、碼隆科技國際業務副總裁夏冰等就產業鏈創新和環境保護提出了許多建設性意見。

      順豐速運集團副總裁徐前指出,雖然設計師們在設計上做了很多創新,生產商們在工藝上做了很多優化,但都無法從根本上解決問題。就像碼隆科技國際業務副總裁夏冰所說,你設計和生產了很多衣服,但最終有一半都被銷毀了,那么你的設計和創新還有多大的意義?因此,時尚行業的可持續發展必須從供應鏈入手,借助大數據和人工智能等新技術,實現C2M的反向供應鏈。

      徐前指出,很多品牌商其實并不清楚自己的衣服被誰買走了,消費者到底喜歡什么樣的衣服,而這些問題都可以借助大數據來解決。

      比如碼隆科技的計算機視覺算法,可以準確識別時裝周上模特衣著的特點和屬性幫助設計師準確預測時尚潮流趨勢。同時,在線下門店,這套算法也可以根據進店顧客的穿衣特點,向其推薦合適的穿搭,以確保對的商品最后能到達對的消費者手中。

      在生產環節,新技術的應用也給行業的可持續發展創造了巨大的價值。比如,丁彩玲女士介紹,山東如意集團引進了一種類似于3D打印的服裝上產設備,可以根據3D建模直接用紡紗等原材料織成成品服飾,減少傳統生產流程中布料裁剪導致的浪費。

      當然,從工廠生產到門店銷售,中間還有非常冗長的供應鏈環節。時尚界潮流瞬息萬變,一件衣服即便是根據消費者喜好設計出來的,如果無法及時出現在貨架上,最終也會因為錯過潮流而淪為垃圾。

      徐前表示,國內的供應鏈還處于非常分散、不標準和非數字化的階段,盡管GDP占比是美國的2倍,效率卻只有對方的四分之一。一件衣服從設計生產出來到最終上架,往往需要幾個月甚至半年的時間。與此同時,商家也不知道該把貨發往哪些地方,最后不停地調來調去,造成了極大的浪費。

      順豐作為國內物流領域的標桿,同時也是全世界第四大的供應鏈企業,向來以高效和優質的服務而著稱。同時,順豐每年要經手幾十億個包裹,服務4-5億用戶,過程中沉淀了大量的消費者數據。基于這些數據,順豐可以幫助商家提前把貨放在準確的地方,避免無意義的調貨。通過這種方法,順豐最雙十一期間取得最快2小時、平均4天完成配送的佳績。

      從這次論壇我們可以看到,AI和大數據等前沿技術正從高科技領域逐漸向時尚等傳統行業滲透,并在這些行業的各個環節發揮巨大作用。雷鋒網雷鋒網雷鋒網

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