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[기후변화, AI로 지속 가능한 패션산업] 패션 산업은 전 세계 탄소 배출량의 2~8%를 차지한다. 2018년에 글로벌 의류 및 신발 산업은 프랑스, 독일, 영국을 합친 것보다 더 많은 온실 가스를 생산했다. 진정으로 지속 가능한 의류를 생산하려면 브랜드가 취급하는 모든 제품과 재료에 대한 모든 것을 알아야 한다. 인공지능과 머신러닝기술로 공급망을 통해 제품과 재료를 정확하게 추적하는 기능은 많은 문제를 해결하는 데 도움이 된다.

https://www.unite.ai/sustainable-fashion-begins-with-ai/

JM Kim | 기사입력 2022/09/23 [00:00]

[기후변화, AI로 지속 가능한 패션산업] 패션 산업은 전 세계 탄소 배출량의 2~8%를 차지한다. 2018년에 글로벌 의류 및 신발 산업은 프랑스, 독일, 영국을 합친 것보다 더 많은 온실 가스를 생산했다. 진정으로 지속 가능한 의류를 생산하려면 브랜드가 취급하는 모든 제품과 재료에 대한 모든 것을 알아야 한다. 인공지능과 머신러닝기술로 공급망을 통해 제품과 재료를 정확하게 추적하는 기능은 많은 문제를 해결하는 데 도움이 된다.

https://www.unite.ai/sustainable-fashion-begins-with-ai/

JM Kim | 입력 : 2022/09/23 [00:00]

지속 가능성에 대한 열정이 있는 사람으로서 정부가 나서서 중요한 일을 하는 것을 보는 것은 항상 흥미진진하다. 유럽연합 집행위원회(European Commission)의 제품 환경 발자국(PEF) 프로그램이 그 예이다. 아직 테스트 단계에 있지만 법이 제정되면 브랜드는 원자재 추출, 생산 및 사용, 최종적으로 폐기물 관리에 이르는 공급망 활동을 고려하여 제품의 실제 환경 영향을 계산하고 공개해야 한다. 이러한 법안은 대형 브랜드가 패션 회사보다 더 지속 가능하게 운영되도록 오랫동안 밀어붙인 활동가들에게 횡재가 될 것이다.

 

널리 받아들여지는 추정치에 따르면 패션 산업은 전 세계 탄소 배출량의 2~8%를 차지한다. 2018년에 글로벌 의류 및 신발 산업은 프랑스, 독일, 영국을 합친 것보다 더 많은 온실 가스를 생산했다.

 

PEF는 대기업이 공급망의 환경 피해를 설명하도록 하는 많은 글로벌 규정 중 하나일 뿐이다. 캘리포니아의 공급망 투명성법과 독일의 최근 통과된 공급망 실사법이 최근의 두 가지 예이다. 다양한 새로운 요구 사항을 준수하기 위해 해당 지역의 브랜드는 공급망 추적성을 위한 기술 솔루션과 지속 가능성에 대한 새로운 사고 방식이 필요하다.

 

최근까지 브랜드는 지속 가능성에 대한 하향식 접근 방식을 취하여 이에 따라 전면적인 기업 이니셔티브와 마케팅 제품을 추진했다. 그러나 이것은 이미 구식이고 비효율적인 사고 방식이다(특히 실제 변경이 있을 경우). 규제를 통해서든 점점 더 친환경적인 소비자 기반을 통해서든 이제 필요한 것은 제품에서 지속 가능성을 향해 나아가고 있다.

 

진정으로 지속 가능한 의류를 생산하려면 브랜드가 취급하는 모든 제품과 재료에 대한 모든 것을 알아야 한다. 이를 위해서는 수백만 개의 세분화되고 정확한 데이터 포인트와 데이터를 한 곳에 보관할 수 있는 추적 솔루션이 필요하다.

 

왜 추적성인가?

 

공급망을 통해 제품과 재료를 정확하게 추적하는 기능은 많은 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있다. 공급망 가시성이 향상되어 브랜드는 중단이 발생하기 전에 이를 예측할 수 있다또한 이러한 가시성을 통해 브랜드는 제품에 대한 주장을 하고 제품의 진위를 증명할 수 있다. 예를 들어, 브랜드는 100% 유기농 면 스웨터를 판매한다고 주장하고 이를 뒷받침할 데이터를 제공할 수 있다.

 

오늘날 패션 공급망은 방대하지만 공급업체에 대한 가시성은 거의 없다. 따라서 패션 회사는 전 세계 수백 개의 공급업체를 통해 이동하는 모든 제품을 추적해야 하는 어려운 작업에 직면해 있다이러한 현실은 인공지능(AI)과 머신러닝만이 해결할 수 있는 거대한 기술 과제를 나타낸다.

 

추적 가능성을 가능하게 하는 AI

 

TrusTrace에서 우리는 패션 업계의 수십 개 회사와 협력하며 공급망 데이터의 대부분이 종이와 전자 문서에 잠겨 있다. 이러한 문서에는 관리 체인을 증명하는 송장, 공장 및 기타 시설의 작업장 및 급여 조건을 설명하는 사회 감사 보고서, 자재 배치에 대한 화학 테스트 보고서 등이 포함된다. 이 문서 데이터는 종종 다른 형식과 언어로 되어 있다. 요컨대, 주요 문제는 데이터 수집이다.

 

여기서 AI는 추적 가능성에 매우 중요해진다. 대규모 데이터를 지능적으로 수집할 수 있다. 그러나 더 중요한 것은 추적 가능성 데이터의 전반적인 품질을 향상시키기 위해 여러 소스의 정보를 연관시켜 데이터 유효성 검사를 자동으로 수행하는 시스템을 지원할 수도 있다는 것이다.

 

간단히 말해서 AI를 사용하여 종이 흔적을 디지털화하여 전체 제품 추적을 가능하게 할 수 있다. 디지털화 프로세스는 분류, 객체 추출 및 식별, 데이터 검증 및 연결의 세 단계를 포함한다.

 

분류는 문서가 공급업체에 의해 공급망 추적 플랫폼에 제출될 때 발생한다. 기본 AI는 문서를 인식하고 예를 들어 구매 주문, 시설 감사 또는 인증으로 문서를 지능적으로 분류한다.

 

그런 다음 AI는 문서의 분류를 기반으로 메타데이터를 통해 주요 정보를 식별한다. 예를 들어, 송장을 처리할 때 추적 시스템은 구매자, 판매자, 제품, 수량, 배송 날짜 등과 같은 정보를 자동으로 추출하고 식별한다. 마찬가지로 사회 감사를 디지털화하려면 근무 조건, 공정한 임금, 다양성과 관련된 매개변수를 캡처해야 한다.

 

해당 개체가 추출되면 데이터가 검증되고 브랜드의 엔터프라이즈 시스템 내의 다른 기존 데이터에 연결되어 예측, 분석, 규제 보고 또는 기타 요구 사항에 관계없이 원하는 방식으로 데이터를 사용할 수 있다.

 

패션 공급망은 너무 복잡하고 사용 가능한 데이터가 너무 방대하여 AI를 효과적으로 사용하지 않고는 관리하는 것이 사실상 불가능하다. 추적 시스템을 구현한 후 브랜드 공급망에서 한 명 이상의 파트너의 지속 가능성은 불가피하게 브랜드 표준에 미치지 못한다. 이 경우 공급망은 규정 준수를 유지하기 위해 다른 파트너를 통해 적응하고 재구성해야 한다. AI와 머신러닝은 이러한 빠른 조정을 가능하게 하는 분수령이다.

 

앞을 내다보기

 

EC PEF 프로그램이 보여주듯이, 당신이 지속 가능하다고 말하는 것만으로는 충분하지 않을 때가 올 것이다. 증거를 제시하는 것만으로는 충분하지 않을 것이다. 브랜드가 결합된 재료를 지능적으로 추적하여 제품의 지속 가능성을 거의 실시간으로 계산하는 미래를 본다.

 

입법이 시작되기 전에도 지속 가능성과 사회적 책임에 전념하는 많은 패션 브랜드를 보게 된 것은 자랑스럽다. 그 기업의 약속은 이제 제품 수준까지 내려와야 한다. 쉬운 일은 아니지만 AI와 데이터를 기반으로 하는 추적 가능성으로 이를 가능하게 할 수 있다.

 

 
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