{"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":"fit-predictor-and-renewable-impact-are-not-specific-terms-or-phrases-that-can-be-translated-without-context-however-csf-is-often-used-as-an-abbreviation-for-cerebrospinal-fluid-in-english-w","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.prime-ai.com\/pt_br\/fit-predictor-renewable-impact-csf-a\/","title":{"rendered":"Melhore a sustentabilidade dentro da ind\u00fastria da moda com IA"},"content":{"rendered":"
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Melhore a sustentabilidade dentro da ind\u00fastria da moda com 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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A conveni\u00eancia das compras online significa que cada vez mais pessoas escolhem fazer compras no conforto de suas pr\u00f3prias casas. No entanto, ao comprar roupas, os clientes se deparam com o desafio significativo de n\u00e3o poder experiment\u00e1-las. Isso levou muitos clientes a pedirem v\u00e1rios tamanhos, devolvendo os que n\u00e3o servem. A disparidade das caracter\u00edsticas de ajuste de cada varejista, a complexidade e \u00e0s vezes a imprecis\u00e3o dos antiquados tabelas de tamanhos s\u00e3o os principais culpados por esse mau comportamento na era digital!<\/p>

Uma vez que parte do invent\u00e1rio est\u00e1 circulando em redes log\u00edsticas para os clientes experimentarem, os varejistas s\u00e3o for\u00e7ados a fabricar mais produtos do que a demanda \u201creal\u201d do mercado. Ao final de cada temporada, a produ\u00e7\u00e3o excedente ter\u00e1 que ser descontada agressivamente para encontrar um comprador. Como voc\u00ea pode imaginar, as exig\u00eancias adicionais de embalagem e transporte para mover adequadamente a mercadoria extra n\u00e3o est\u00e3o ajudando nosso pequeno planeta, alimentando as emiss\u00f5es de gases de efeito estufa. Felizmente, a intelig\u00eancia artificial e o aprendizado de m\u00e1quina moderno podem ajudar a mitigar significativamente esses impactos negativos.<\/p>

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

Uma quantidade significativa de sacolas pl\u00e1sticas \u00e9 usada ao longo do ciclo de vida de um item, desde sua fabrica\u00e7\u00e3o at\u00e9 o ponto em que \u00e9 entregue ao cliente. Na maioria das vezes, os varejistas entregam pedidos usando sacolas pl\u00e1sticas. Al\u00e9m disso, cada item individual tem sua pr\u00f3pria sacola pl\u00e1stica. Por exemplo, para 3 itens pedidos, haver\u00e1 pelo menos 4 sacolas usadas para embalagem. Claro, existem raz\u00f5es para usar tantas sacolas. O principal objetivo \u00e9 proteger as roupas de serem danificadas enquanto s\u00e3o manuseadas na cadeia de suprimentos, nos armaz\u00e9ns do varejista e, finalmente, chegando ao cliente.<\/div>
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Transporte<\/strong><\/p>

Os itens adicionais sendo movidos, com o \u00fanico prop\u00f3sito de serem experimentados, obviamente colocar\u00e3o uma carga adicional significativa no transporte. Isso inclui do varejista para o cliente, do cliente para o varejista e, muitas vezes, movimento de uma filial para outra para eliminar o excedente de produ\u00e7\u00e3o.<\/div>
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Mas sobre quanto de polui\u00e7\u00e3o estamos falando?<\/div>

Ao analisar os motivos de devolu\u00e7\u00e3o de roupas, cerca de 40% s\u00e3o compradas com a \u00fanica inten\u00e7\u00e3o de serem experimentadas. Claro, existem v\u00e1rias raz\u00f5es para experimentar um item, mas o principal motivo \u00e9 selecionar o tamanho certo.<\/p>

Vamos olhar para um exemplo: Um varejista com 10 milh\u00f5es de faturamento, 200.000 pedidos por ano e uma taxa de retorno de 25% estar\u00e1 usando mais de 20.000 sacolas pl\u00e1sticas apenas para acomodar itens para serem experimentados. Al\u00e9m disso, o varejista mant\u00e9m pelo menos 3% mais estoque do que o necess\u00e1rio devido \u00e0 desconfian\u00e7a dos clientes em rela\u00e7\u00e3o \u00e0s tabelas de tamanhos, adicionando mais 12.500 sacolas, nas quais os itens individuais s\u00e3o embalados.<\/p>

No total, estamos olhando para a produ\u00e7\u00e3o de 32.500 sacolas pl\u00e1sticas envolvendo o uso de recursos energ\u00e9ticos n\u00e3o renov\u00e1veis, principalmente combust\u00edveis f\u00f3sseis, levando \u00e0 emiss\u00e3o de cerca de 500 kg de CO2 na atmosfera.<\/p>

O impacto do transporte \u00e9 ainda mais significativo. Com 20.000 pedidos para serem experimentados, isso representa uma emiss\u00e3o adicional de 7.200 kg de CO2.<\/p>

A produ\u00e7\u00e3o de uma \u00fanica camiseta de poli\u00e9ster resulta na emiss\u00e3o de 5,5 kg de CO2, enquanto o algod\u00e3o gera 2,1 kg de CO2. Com base em um estoque excessivo estimado em 3%, e considerando uma camiseta de algod\u00e3o, que emite menos CO2 para produzir, seriam produzidos 26.000 kg de emiss\u00f5es de CO2. E isso n\u00e3o leva em conta o transporte da f\u00e1brica para o varejista.<\/p><\/div>

A solu\u00e7\u00e3o?<\/strong><\/p>

A Prime AI identificou que a imprecis\u00e3o e a impraticabilidade das tabelas de tamanhos convencionais est\u00e3o muito no cerne do comportamento dos clientes. A Prime AI oferece uma ferramenta inteligente de recomenda\u00e7\u00e3o de tamanhos, que tira proveito da moderna intelig\u00eancia artificial para encontrar a combina\u00e7\u00e3o perfeita entre a biometria dos clientes, os h\u00e1bitos de compra dos clientes e as caracter\u00edsticas \u00fanicas de tamanho de cada marca. Fornecendo uma recomenda\u00e7\u00e3o de tamanho instant\u00e2nea e muito mais precisa para cada cliente, aumentando a probabilidade de eles encontrarem o ajuste perfeito na primeira tentativa, mas tamb\u00e9m aumentando a confian\u00e7a do cliente ao prosseguir com sua compra.<\/div>
Conclus\u00e3o...<\/div>

Ao substituir as tabelas de tamanhos tradicionais por uma ferramenta de recomenda\u00e7\u00e3o de tamanhos mais f\u00e1cil de usar, mais precisa e mais adapt\u00e1vel, alimentada por intelig\u00eancia artificial, pode-se alcan\u00e7ar uma redu\u00e7\u00e3o significativa na necessidade dos clientes de pedir v\u00e1rios itens. E com isso, uma redu\u00e7\u00e3o significativa nas emiss\u00f5es de carbono.<\/p>

Voltando ao nosso exemplo; o varejista com faturamento de 10 milh\u00f5es poderia reduzir seu impacto no meio ambiente em 28.000 kg de CO2. Para colocar em perspectiva, isso equivale a um carro m\u00e9dio funcionando por 45 dias sem parar.<\/p>

Entre em contato conosco para descobrir mais e ver o que podemos fazer pelo seu neg\u00f3cio em\u00a0nosso formul\u00e1rio de contato<\/a>\u00a0.<\/p>

Ou por que n\u00e3o solicitar uma demonstra\u00e7\u00e3o\u00a0aqui<\/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\/pt_br\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/1637","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.prime-ai.com\/pt_br\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.prime-ai.com\/pt_br\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.prime-ai.com\/pt_br\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.prime-ai.com\/pt_br\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1637"}],"version-history":[{"count":35,"href":"https:\/\/www.prime-ai.com\/pt_br\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/1637\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":8312,"href":"https:\/\/www.prime-ai.com\/pt_br\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/1637\/revisions\/8312"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.prime-ai.com\/pt_br\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1637"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}