{"id":1637,"date":"2024-11-28T11:33:48","date_gmt":"2024-11-28T11:33:48","guid":{"rendered":"https:\/\/dev.primeai.co.uk\/?page_id=1637"},"modified":"2025-04-08T12:00:13","modified_gmt":"2025-04-08T12:00:13","slug":"predictor-de-ajuste-impacto-renovable-csf-a","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.prime-ai.com\/es\/fit-predictor-renewable-impact-csf-a\/","title":{"rendered":"Mejora la sostenibilidad dentro de la industria de la moda con IA"},"content":{"rendered":"
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Mejora la sostenibilidad dentro de la industria de la moda con IA<\/h1>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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La comodidad de las compras en l\u00ednea significa que cada vez m\u00e1s personas eligen comprar desde la comodidad de sus propias casas. Sin embargo, al comprar ropa, los clientes se enfrentan al desaf\u00edo significativo de no poder prob\u00e1rsela. Esto ha llevado a muchos clientes a pedir m\u00faltiples tallas, y luego devolver las que no les quedan bien. La disparidad en las caracter\u00edsticas de ajuste de cada minorista, la complejidad y a veces la inexactitud de las antiguas tablas de tallas son los principales culpables de este mal comportamiento en la era digital.<\/p>

Dado que parte del inventario est\u00e1 circulando en redes log\u00edsticas para que los clientes lo prueben, los minoristas se ven obligados a fabricar m\u00e1s productos que la demanda \"real\" del mercado. Al final de cada temporada, la producci\u00f3n excesiva tendr\u00e1 que ser descontada agresivamente para encontrar un lugar. Como puedes imaginar, los requisitos adicionales en embalaje y transporte para mover adecuadamente la mercanc\u00eda extra no est\u00e1n ayudando a nuestro peque\u00f1o planeta al alimentar las emisiones de gases de efecto invernadero. Afortunadamente, la inteligencia artificial y el aprendizaje autom\u00e1tico moderno pueden ayudar a mitigar significativamente estos impactos negativos.<\/p>

Bolsas de Pl\u00e1stico<\/strong><\/p><\/div>

Se utiliza una cantidad significativa de bolsas de pl\u00e1stico a lo largo del ciclo de vida de un art\u00edculo, desde su fabricaci\u00f3n hasta el punto en que se entrega al cliente. M\u00e1s a menudo que no, los minoristas entregar\u00e1n los pedidos usando bolsas de pl\u00e1stico. Adem\u00e1s, cada art\u00edculo individual tiene su propia bolsa de pl\u00e1stico. Por ejemplo, para 3 art\u00edculos ordenados, se utilizar\u00e1n al menos 4 bolsas para el empaquetado. Por supuesto, hay razones para usar tantas bolsas. El prop\u00f3sito principal es proteger la ropa de ser da\u00f1ada mientras se maneja a trav\u00e9s de la cadena de suministro, los almacenes de los minoristas y finalmente llega al cliente.<\/div>
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Transporte<\/strong><\/p>

Los art\u00edculos adicionales que se mueven, con el \u00fanico prop\u00f3sito de ser probados, obviamente pondr\u00e1n una carga adicional significativa en el transporte. Esto incluye desde el minorista hasta el cliente, desde el cliente hasta el minorista, y muy a menudo el movimiento de sucursal a sucursal para eliminar el excedente de producci\u00f3n.<\/div>
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\u00bfPero de cu\u00e1nta contaminaci\u00f3n estamos hablando?<\/div>

Al observar las razones para devolver las prendas, aproximadamente el 40% se compran con la \u00fanica intenci\u00f3n de prob\u00e1rselas. Por supuesto, hay m\u00faltiples razones para probar un art\u00edculo, pero la raz\u00f3n principal es seleccionar la talla correcta.<\/p>

Veamos un ejemplo: Un minorista con un volumen de negocios de 10 millones, 200,000 pedidos por a\u00f1o y una tasa de devoluci\u00f3n del 25% utilizar\u00e1 m\u00e1s de 20,000 bolsas de pl\u00e1stico solo para atender los art\u00edculos que se van a probar. Adem\u00e1s, el minorista lleva al menos un 3% m\u00e1s de inventario del necesario debido a la desconfianza de los clientes en las tablas de tallas, a\u00f1adiendo otras 12,500 bolsas, en las que se empacan los art\u00edculos individuales.<\/p>

En total, estamos considerando la producci\u00f3n de 32,500 bolsas de pl\u00e1stico que implican el uso de recursos energ\u00e9ticos no renovables, principalmente combustibles f\u00f3siles, lo que conduce a la emisi\u00f3n de aproximadamente 500 kg de CO2 a la atm\u00f3sfera.<\/p>

El impacto del transporte es a\u00fan m\u00e1s significativo. Con 20,000 pedidos para probar, eso representa una emisi\u00f3n adicional de 7,200 kg de CO2.<\/p>

La producci\u00f3n de una sola camiseta de poli\u00e9ster resulta en la emisi\u00f3n de 5.5kg de CO2, mientras que el algod\u00f3n genera 2.1kg de CO2. Bas\u00e1ndonos en un inventario excesivo estimado del 3%, y considerando una camiseta de algod\u00f3n, que emite menos CO2 para producirse, se producir\u00edan 26,000 kg de emisiones de CO2. Y esto no est\u00e1 tomando en cuenta el transporte desde la f\u00e1brica hasta el minorista.<\/p><\/div>

\u00bfLa soluci\u00f3n?<\/strong><\/p>

Prime AI ha identificado que la inexactitud e impracticabilidad de las tablas de tallas convencionales est\u00e1n muy presentes en el comportamiento de los clientes. Prime AI ofrece una herramienta inteligente de recomendaci\u00f3n de tallas, que aprovecha la inteligencia artificial moderna para encontrar la combinaci\u00f3n perfecta entre las biometr\u00edas de los clientes, los h\u00e1bitos de compra de los clientes y las caracter\u00edsticas \u00fanicas de tallas de cada marca. Proporcionando una recomendaci\u00f3n de talla instant\u00e1nea y mucho m\u00e1s precisa a cada cliente, aumentando la probabilidad de que encuentren el ajuste perfecto a la primera, pero tambi\u00e9n aumentando la confianza del cliente al proceder con su compra.<\/div>
Conclusi\u00f3n...<\/div>

Al reemplazar las tablas de tallas tradicionales por una herramienta de recomendaci\u00f3n de tallas m\u00e1s f\u00e1cil de usar, m\u00e1s precisa y m\u00e1s adaptable impulsada por la inteligencia artificial, se puede lograr una reducci\u00f3n significativa de la necesidad de los clientes de ordenar m\u00faltiples art\u00edculos. Y con esto, una reducci\u00f3n significativa en las emisiones de carbono.<\/p>

Volviendo a nuestro ejemplo; el minorista con una facturaci\u00f3n de 10 millones podr\u00eda reducir su impacto en el medio ambiente en 28,000 kg de CO2. Para ponerlo en perspectiva, esto equivale a un coche promedio funcionando sin parar durante 45 d\u00edas.<\/p>

P\u00f3ngase en contacto con nosotros para obtener m\u00e1s informaci\u00f3n y ver qu\u00e9 podemos hacer por su negocio en\u00a0nuestro formulario de contacto<\/a>\u00a0.<\/p>

\u00bfO por qu\u00e9 no solicitar una demostraci\u00f3n?\u00a0aqu\u00ed<\/a> .<\/p><\/div><\/div><\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Enhance sustainability within the fashion industry with AI https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=M7qh5TuILA8 The convenience of online shopping means more and more people choose to shop from the confines of their own homes. However, when shopping for clothes, customers are faced with the significant challenge of not being able to try them on. This has led many customers ordering […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"parent":0,"menu_order":118,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"footnotes":""},"class_list":["post-1637","page","type-page","status-publish","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.prime-ai.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/1637","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.prime-ai.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.prime-ai.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.prime-ai.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.prime-ai.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1637"}],"version-history":[{"count":35,"href":"https:\/\/www.prime-ai.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/1637\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":8312,"href":"https:\/\/www.prime-ai.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/1637\/revisions\/8312"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.prime-ai.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1637"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}