Predictsys แพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ชใช้ AI ช่วยลดขยะแฟชั่น

Predictsys แพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ชใช้ AI ช่วยลดขยะแฟชั่น

Predictsys แพลตฟอร์มซื้อสินค้าและการจัดการสินค้าคงคลังได้นำปัญญาประดิษฐ์ (AI) เข้ามาช่วยในการคาดการณ์แนวโน้มแฟชั่น เพื่อช่วยให้บริษัทต่าง ๆ สามารถบริหารความต้องการได้อย่างเหมาะสม และช่วยแก้ไขปัญหาของเสียที่อยู่ในอุตสาหกรรมแฟชั่นทั่วโลก

อุตสาหกรรมแฟชั่นเป็นอุตสาหกรรมที่ก่อมลพิษมากเป็นอันดับสองของโลกรองจากอุตสาหกรรมน้ำมันและก๊าซธรรมชาติ ในแต่ละปีจะมีสินค้าที่ขายไม่ออกหรือขายในราคาที่ต่ำกว่าต้นทุนคิดเป็นมูลค่ากว่า 2.1 หมื่นล้านเหรียญสหรัฐ Predictsys ระบุว่า ภาวะสินค้าล้นตลาดนี้เป็นผลมาจากความไม่สมดุลระหว่างผู้ผลิตและผู้บริโภคอันเนื่องจากการคาดการณ์ที่ไม่แม่นยำและกระบวนการจัดการสินค้าคงคลังที่ไม่มีประสิทธิภาพ

โดยปกติแล้วฝ่ายวางแผนและฝ่ายจัดซื้อจะมีหน้าที่ในการวางแผนการจัดซื้อจัดหาโดยใช้ข้อมูลในอดีตเพื่อใช้ในการตัดสินใจว่าจะต้องสั่งซื้อสินค้าในจำนวนเท่าใด ซึ่งวิธีการสั่งซื้อดังกล่าวมีความแม่นยำต่ำก่อให้เกิดภาวะสินค้าล้นตลาด ขณะที่แพลตฟอร์ม Predictsys ใช้เทคโนโลยีขั้นสูง เช่น AI Big data และการวิเคราะห์ความเชื่อมั่นของผู้บริโภคเพื่อปรับปรุงการคาดการณ์แนวโน้มแฟชั่นในระดับ SKU ให้มีความแม่นยำมากกว่า 90%

Abhinav Chandra ซีอีโอและผู้ก่อตั้ง Predictsys กล่าวว่า อุตสาหกรรมแฟชั่นเผชิญแรงกดดันในการลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมและสร้างกำไรไปพร้อมกัน แพลตฟอร์มของเราจะช่วยแก้ไขปัญหาดังกล่าว เราไม่เพียงแต่ให้ข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อให้ลูกค้านำไปวิเคราะห์ แต่เป็นการใช้ข้อมูลเชิงลึกและให้คำแนะนำแก่ลูกค้าเพื่อที่จะสามารถนำไปปรับใช้ในการดำเนินงาน แพลตฟอร์มของเราจะช่วยให้เกิดการเปลี่ยนแปลงทั้งอนาคตของอุตสาหกรรมแฟชั่น และการเปลี่ยนแปลงอนาคตของโลกของเราด้วย

Predictsys มีการรวบรวมข้อมูลแนวโน้มที่มีอิทธิพลต่อแฟชั่นในอนาคตมากกว่า 100 แห่ง และนำเสนอคำแนะนำที่เฉพาะเจาะจงและสามารถนำไปใช้ได้จริงสำหรับการจัดซื้อและการจัดการสินค้าคงคลังเพื่อเพิ่มผลกำไรและสร้างประสบการณ์ที่ดีให้กับลูกค้า

แพลตฟอร์มนี้ออกแบบมาเพื่อช่วยให้ฝ่ายวางแผน ฝ่ายจัดซื้อ และผู้จัดการคลังสินค้าประหยัดเวลา ลดปริมาณของเสีย และลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม

ที่มา : Just-style: “Buying platform Predictsys uses AI to help cut fashion waste”, by Michelle Russell, March 17, 2021

เรียบเรียงโดย : อิสเรศ วงศ์เสถียรโสภณ (ศูนย์ข้อมูลและดิจิทัลอุตสาหกรรม สถาบันพัฒนาอุตสาหกรรมสิ่งทอ)