{"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":"predittore-di-adattamento-impatto-rinnovabile-csf-a","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.prime-ai.com\/it\/fit-predictor-renewable-impact-csf-a\/","title":{"rendered":"Migliora la sostenibilit\u00e0 all'interno dell'industria della moda con l'IA"},"content":{"rendered":"
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Migliora la sostenibilit\u00e0 all'interno dell'industria della moda con l'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 comodit\u00e0 dello shopping online significa che sempre pi\u00f9 persone scelgono di fare acquisti dal comfort delle loro case. Tuttavia, quando si tratta di acquistare vestiti, i clienti si trovano di fronte alla significativa sfida di non poterli provare. Questo ha portato molti clienti a ordinare pi\u00f9 taglie, per poi restituire quelle che non vanno bene. La disparit\u00e0 delle caratteristiche di vestibilit\u00e0 di ogni rivenditore, la complessit\u00e0 e talvolta l'inesattezza delle vecchie tabelle delle taglie sono i principali colpevoli di questo cattivo comportamento nell'era digitale!<\/p>

Poich\u00e9 parte dell'inventario circola nelle reti logistiche per permettere ai clienti di provarlo, i rivenditori sono costretti a produrre pi\u00f9 merci rispetto alla reale domanda del mercato. Alla fine di ogni stagione, la produzione in eccesso dovr\u00e0 essere scontata aggressivamente per trovare un acquirente. Come puoi immaginare, i requisiti aggiuntivi per l'imballaggio e il trasporto per spostare adeguatamente la merce extra non stanno aiutando il nostro piccolo pianeta, alimentando le emissioni di gas serra. Fortunatamente, l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico moderno possono aiutare a mitigare significativamente questi impatti negativi.<\/p>

Sacchetti di plastica<\/strong><\/p><\/div>

Una quantit\u00e0 significativa di sacchetti di plastica viene utilizzata durante il ciclo di vita di un articolo, dalla sua produzione fino al punto in cui viene consegnato al cliente. Pi\u00f9 spesso che no, i rivenditori consegnano gli ordini utilizzando sacchetti di plastica. Inoltre, ogni singolo articolo ha il suo sacchetto di plastica. Ad esempio, per 3 articoli ordinati, verranno utilizzati almeno 4 sacchetti per l'imballaggio. Naturalmente, ci sono motivi per utilizzare cos\u00ec tanti sacchetti. Lo scopo principale \u00e8 proteggere i vestiti dal danneggiamento durante la gestione lungo la catena di fornitura, nei magazzini dei rivenditori e fino al raggiungimento del cliente.<\/div>
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Trasporto<\/strong><\/p>

Gli articoli aggiuntivi che vengono spostati, solo allo scopo di essere provati, metteranno ovviamente un carico aggiuntivo significativo sul trasporto. Questo include dal rivenditore al cliente, dal cliente al rivenditore, e molto spesso il movimento da filiale a filiale per eliminare l'eccesso di produzione.<\/div>
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Ma di quanta inquinamento stiamo parlando?<\/div>

Quando si esaminano i motivi per i capi restituiti, circa il 40% viene acquistato con l'unica intenzione di provarlo. Naturalmente, ci sono molteplici motivi per provare un articolo, ma il motivo principale \u00e8 selezionare la taglia giusta.<\/p>

Diamo un'occhiata a un esempio: Un rivenditore con un fatturato di 10 milioni, 200.000 ordini all'anno e un rapporto di resi del 25% utilizzer\u00e0 oltre 20.000 sacchetti di plastica solo per gli articoli da provare. Inoltre, il rivenditore detiene almeno il 3% di inventario in pi\u00f9 del necessario a causa della sfiducia dei clienti nelle tabelle delle taglie, aggiungendo altri 12.500 sacchetti, nei quali sono impacchettati gli articoli singoli.<\/p>

In totale, stiamo considerando la produzione di 32.500 sacchetti di plastica che coinvolge l'uso di risorse energetiche non rinnovabili, principalmente combustibili fossili, che porta all'emissione di circa 500 kg di CO2 nell'atmosfera.<\/p>

L'impatto del trasporto \u00e8 ancora pi\u00f9 significativo. Con 20.000 ordini da provare, si emettono ulteriori 7.200 kg di CO2.<\/p>

La produzione di una singola maglietta in poliestere comporta l'emissione di 5,5 kg di CO2, mentre il cotone genera 2,1 kg di CO2. Basandosi su una stima di un eccesso di inventario del 3%, e considerando una maglietta in cotone, che emette meno CO2 da produrre, verrebbero prodotte 26.000 kg di emissioni di CO2. E questo senza tenere conto del trasporto dalla fabbrica al rivenditore.<\/p><\/div>

La soluzione?<\/strong><\/p>

Prime AI ha identificato che l'inesattezza e l'impraticabilit\u00e0 delle convenzionali tabelle delle taglie sono molto al centro del comportamento dei clienti. Prime AI offre uno strumento intelligente di raccomandazione delle taglie, che sfrutta l'intelligenza artificiale moderna per trovare la corrispondenza perfetta tra le biometrie dei clienti, le abitudini di acquisto dei clienti e le singolari caratteristiche delle taglie di ogni marca. Fornendo una raccomandazione di taglia istantanea e molto pi\u00f9 precisa ad ogni cliente, aumenta la probabilit\u00e0 che essi trovino la misura perfetta al primo tentativo, ma aumenta anche la fiducia del cliente quando procede con il suo acquisto.<\/div>
Conclusione...<\/div>

Sostituendo le tradizionali tabelle delle taglie con uno strumento di raccomandazione delle taglie pi\u00f9 facile da usare, pi\u00f9 preciso e pi\u00f9 adattabile alimentato dall'intelligenza artificiale, si pu\u00f2 ottenere una significativa riduzione della necessit\u00e0 per i clienti di ordinare articoli multipli. E con questo, una significativa riduzione delle emissioni di carbonio.<\/p>

Tornando al nostro esempio; il rivenditore con un fatturato di 10 milioni potrebbe ridurre il suo impatto sull'ambiente di 28.000 kg di CO2. Per metterlo in prospettiva, ci\u00f2 equivale a un'auto media che funziona per 45 giorni senza sosta.<\/p>

Mettiti in contatto con noi per scoprire di pi\u00f9 e vedere cosa possiamo fare per la tua attivit\u00e0 su\u00a0il nostro modulo di contatto<\/a>\u00a0.<\/p>

O perch\u00e9 non richiedere una dimostrazione\u00a0qui<\/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\/it\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/1637","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.prime-ai.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.prime-ai.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.prime-ai.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.prime-ai.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1637"}],"version-history":[{"count":35,"href":"https:\/\/www.prime-ai.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/1637\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":8312,"href":"https:\/\/www.prime-ai.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/1637\/revisions\/8312"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.prime-ai.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1637"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}