مجله بنیادی
هوش مصنوعی در مد: تغییر شکل کل صنعت مد
تقاطع خلاقانه هوش مصنوعی و مد را در مقاله عمیق ما کاوش کنید. بیاموزید که چگونه هوش مصنوعی انقلابی در پیش بینی روندها، بهینه سازی زنجیره تامین و تجربه مشتری در خرده فروشی مد ایجاد می کند. کشف کنید که چگونه فناوری‌هایی مانند ChatGPT و هوش مصنوعی مولد، زمینه را برای صنعت مد شخصی‌تر و متنوع‌تر فراهم می‌کنند.
نقش هوش مصنوعی مولد در صنعت مد
همانطور که ادغام فناوری و مد به تکامل خود ادامه می دهد، هوش مصنوعی (AI) به سرعت به عنوان یک نیروی دگرگون کننده در صنعت مد در حال ظهور است. بر اساس تحلیل مک‌کینزی، هوش مصنوعی مولد می‌تواند به طور محافظه‌کارانه ۱۵۰ میلیارد دلار و تا ۲۷۵ میلیارد دلار به سود عملیاتی بخش‌های پوشاک، مد و تجملات در سه تا پنج سال آینده اضافه کند. این رقم نجومی بر نقش محوری ای که هوش مصنوعی قرار است در آینده مد، نه تنها به عنوان یک برهم زن، بلکه به عنوان یک ارزش آفرین، ایفا کند، تأکید می کند. از پیش‌بینی روندها و بهینه‌سازی زنجیره‌های تامین تا سفارشی‌سازی تجربه خرید و فعال کردن آزمایش‌های مجازی، پتانسیل هوش مصنوعی در تغییر شکل منظره مد بسیار مهم و متنوع است.
پیش بینی روندها
مد به طور ذاتی با روندها گره خورده است. همه چیز در مورد این است که چه چیزهایی داغ است و چه چیزهایی که نیستند. هوش مصنوعی ثابت کرده است که ابزار ارزشمندی در این جنبه است، که انقلابی در نحوه پیش‌بینی و سرمایه‌گذاری برندها از روند مد است.
هوش مصنوعی چگونه روند مد را پیش بینی می کند؟ هوش مصنوعی می‌تواند حجم عظیمی از داده‌ها را تجزیه و تحلیل کند، از منابع مختلفی مانند پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی، وبلاگ‌های مد، سایت‌های خرده‌فروشی آنلاین و رویدادهای مد جهانی به‌دست آورد. این تجزیه و تحلیل داده ها به طیف وسیعی از عناصر، از جمله طرح های رنگی، انتخاب پارچه، سبک ها، و حتی ترجیحات مد منطقه ای گسترش می یابد. در انجام این کار، هوش مصنوعی می تواند الگوها را شناسایی کرده و روندها را با دقت چشمگیر پیش بینی کند.
به عنوان مثال، شرکت فناوری چند ملیتی، IBM را در نظر بگیرید. آنها با موسسه فناوری مد (FIT) همکاری کردند و از هوش مصنوعی برای قابلیت های مد استفاده کردند که شامل مجموعه ای از API ها بود که به طور خاص برای صنعت مد ایجاد و آموزش دیده بودند. این APIها از یادگیری عمیق، پردازش زبان طبیعی و دید کامپیوتری برای حمایت از شرکت‌های مد در افزایش تجربه مشتری، اصلاح طراحی و توسعه محصول، بهینه‌سازی فعالیت‌های تجاری و برنامه‌ریزی، و تقویت تجزیه و تحلیل عملکرد کالا استفاده کردند.
همکاری FIT و IBM
مثال دیگر پلتفرم هوش مصنوعی Heuritech است. آنها از یادگیری ماشینی برای تجزیه و تحلیل میلیون‌ها تصویر از رسانه‌های اجتماعی و وب در هر روز استفاده می‌کنند و به برندهایی مانند لویی ویتون و دیور کمک می‌کنند تا روندها را پیش‌بینی کنند و تولید خود را بر این اساس هماهنگ کنند.
به طور مشابه، Edited و https://www.wgsn.com/enWGSN، دو آژانس اصلی پیش‌بینی روند، از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل داده‌های سایت‌های تجارت الکترونیک، نمایش‌های مد و رسانه‌های اجتماعی استفاده می‌کنند و بینش‌های عملی را برای برندها در سراسر جهان ارائه می‌کنند.
با استفاده از هوش مصنوعی، صنعت مد در حال تبدیل شدن از یک صنعت واکنش‌پذیر سنتی به صنعتی فعال و پیش‌بینی‌کننده است و راه را برای آینده‌ای پایدارتر و مصرف‌کننده‌محور هموار می‌کند.
بهینه سازی زنجیره تامین
زنجیره تامین یکی از پیچیده ترین و چالش برانگیزترین جنبه های صنعت مد بوده است. از تامین مواد خام گرفته تا مدیریت موجودی تا اطمینان از تحویل کارآمد، هر مرحله مملو از پتانسیل ناکارآمدی و هدر رفتن است. هوش مصنوعی اکنون برای ساده‌سازی و بهینه‌سازی این فرآیندها وارد عمل شده و نحوه عملکرد صنعت مد را متحول می‌کند.
علاوه بر این، هوش مصنوعی همچنین می تواند به مدیریت تدارکات زنجیره تامین کمک کند. به عنوان مثال، سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند داده‌های حمل و نقل را ردیابی و تجزیه و تحلیل کنند و اطمینان حاصل کنند که محصولات به کارآمدترین روش تحویل داده می‌شوند. این نه تنها باعث صرفه جویی در زمان می شود، بلکه ردپای کربن را نیز کاهش می دهد و زنجیره تامین را پایدارتر می کند.
نمونه ای از هوش مصنوعی در بهینه سازی زنجیره تامین، Li & Fung، مدیر زنجیره تامین جهانی است. آنها یک پلتفرم زنجیره تامین دیجیتال را توسعه داده اند که از هوش مصنوعی برای اتصال خرده فروشان با تامین کنندگان در زمان واقعی استفاده می کند و دید سرتاسری را فراهم می کند و زنجیره تامین را کارآمدتر و پاسخگوتر می کند.
علاوه بر این، برندهایی مانند H&M از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل رسید و بازده فروشگاه استفاده می‌کنند و به آنها کمک می‌کند تا مقدار هر لباس را برای هر فروشگاه تنظیم کنند. این نوع تجزیه و تحلیل داده ها، شانس داشتن سهام بیش از حد فروخته نشده، کاهش هزینه ها و ارتقای پایداری را کاهش می دهد.
H&M جدید در استکهلم
این مطلب ادامه دارد
