Технологическая гонка в поддержку экологических требований моды

В 2020 году шведский бренд essentials Asket поставил перед собой цель маркировать каждый свой продукт “квитанцией о воздействии”, в которой будут указаны выбросы парниковых газов, потребление воды и энергии, связанные с производством и транспортировкой каждого предмета из коллекции elevated basics.

Как и большинство модных брендов, Asket не владеет фабриками, производящими ее одежду, и компания потратила годы на тщательное отслеживание создания и доставки каждой нитки, пуговицы и молнии, чтобы использовать реальные данные для своих расчетов эффективности. Компания сотрудничала с Исследовательским институтом Швеции в проведении экспериментальных испытаний футболок core, оксфордских рубашек, брюк-чиносов и свитеров из мериносовой шерсти.

Но распространение проекта на все продукты компании оказалось еще более сложным, чем предполагалось. Составить схему цепочки поставок бренда - это одно, а получить данные, необходимые для оценки его влияния, и управлять ими - совсем другое. Часто информация оказывалась устаревшей к тому времени, когда команда могла разобраться с цифрами. А определение того, какие наборы данных использовать для расчета объема использования сырья, когда у компании не было собственных первичных данных, было сложной задачей, которая могла радикально изменить итоговую оценку эффективности продукта. “Это становится невероятно сложным”, - сказал соучредитель Asket Август Бард Брингеус. “Это вышло из-под контроля”.

В прошлом году бренд заключил партнерство с платформой для измерения выбросов углерода Vaayu, чтобы помочь решить эту проблему.

Технологический стартап, среди других клиентов которого торговая площадка подержанных товаров Vinted, бренд нижнего белья Organic Basics и финтех—компании Stripe и Klarna, использует искусственный интеллект, чтобы помочь компаниям проводить сложные расчеты выбросов углекислого газа. В этом году Asket наконец-то выпустит квитанции о выбросах для всех своих продуктов.

Vaayu - одна из множества цифровых платформ, набирающих популярность по мере того, как отрасль сталкивается с надвигающимся натиском регулирования в области устойчивого развития. Они обещают четкие, высокотехнологичные решения сложных проблем. Но для того, чтобы они действительно работали эффективно, базовые данные, на которые они опираются при оценке воздействия, все еще должны быть намного, намного лучше. Индустрия моды только начинает экспериментировать с техническими инструментами, помогающими отображать, управлять, интерпретировать и представлять ключевую информацию об усилиях брендов в области устойчивого развития.

Но действовать нужно быстро. По словам Джослин Уилкинсон, партнера консалтинговой фирмы BCG, в течение следующих четырех лет планируется ввести в действие около 40 различных нормативных актов, которые будут способствовать повышению прозрачности брендов и более глубокому пониманию их воздействия на окружающую среду.

Компании уже с трудом справляются с требованиями нового законодательства в США и Европе, начиная от ужесточения требований к доказательствам того, что продукция не была изготовлена с использованием принудительного труда, и заканчивая обязательным раскрытием информации о воздействии продукции на окружающую среду. По словам Уилкинсона, соблюдение всех новых правил, которые будут введены в действие, требует от компаний отслеживать примерно 70 различных точек данных, многие из которых просто не собираются в данный момент. “Мы говорим о совершенно новом наборе данных”, - говорит Камиль Ле Гал, соучредитель Fair Made, парижской платформы для отслеживания и измерения устойчивости, используемой такими компаниями, как LVMH, Patou и SMCP. “Что также изменилось, так это то, что [раньше] целью этих данных.. на самом деле было удовлетворение потребностей потребителей, а теперь это вопрос удовлетворения потребностей правительства”.

Действующие в настоящее время поставщики услуг предлагают широкий спектр решений, помогающих компаниям эффективно соблюдать новые нормативные акты и принимать разумные решения для удовлетворения своих климатических амбиций.

Идея заключается в том, что эти инструменты могут подключаться к существующим системам брендов для сбора любых имеющихся у них данных, а также для связи с поставщиками для загрузки дополнительной информации. Интеллектуальные алгоритмы используются для перекрестной проверки и верификации данных, например, сравнивая заявления поставщиков о том, что хлопок является органическим, с базами данных сертифицированных фабрик.

Наконец, вся эта информация обрабатывается для расчета влияния в форматах, которые компании могут использовать для более ответственного выбора дизайна, общения с клиентами и удовлетворения требований регулирующих органов. На самом деле, в настоящее время лишь немногие модные бренды поддерживают такую функциональность.

Большинство компаний, занимающихся модой, имеют ограниченное представление о своих цепочках поставок, что означает, что информация, которую они должны использовать в этих новых технологических инструментах, в лучшем случае фрагментарна. Те данные, которые все же существуют, часто являются беспорядочными, и требуется кропотливая работа, чтобы привести их в порядок и начать согласованное управление.

Как правило, чем дальше вы продвигаетесь в цепочках поставок, тем менее развиты системы управления данными и тем более значительным становится воздействие происходящих процессов на окружающую среду. “Разрыв в данных довольно велик”, - сказал Джон Армстронг, технический директор Worldly, коммерческой информационной платформы, выделившейся из отраслевой группы The Sustainable Apparel Coalition (SAC) и ранее известной как Higg Inc. “Получение данных - это низкотехнологичная проблема, ориентированная на человека, но контекстуализация данных - это очень высокотехнологичная проблема”.

Устранение этого пробела - трудоемкий процесс, требующий времени.

Например, когда Fairly Made внедряет новый бренд, основная часть времени уходит на общение с поставщиками и объяснение, почему у них запрашиваются новые данные в разных форматах. “Самое сложное - собрать информацию”, - сказала Ле Галь. Сбор первичных данных с заводов занимает в среднем от четырех до пяти недель, но анализ этих данных - дело нескольких минут, - сказала она. Поток запросов данных также является сложной, дорогостоящей и отнимающей много времени задачей для поставщиков, которая имеет особые нюансы для различных видов бизнеса.

Например, компания Selyn Textiles, базирующаяся в Шри-Ланке, сотрудничает с ткачихами, работающими на дому за ручным ткацким станком, для производства своих тканей, что усложняет любой процесс сбора данных, поскольку воздействие не сосредоточено на одной фабрике. “Сбор данных - огромная проблема”, - говорит соучредитель и управляющий партнер Селина Пейрис. Новые технологические платформы говорят, что они могут встречаться с компаниями там, где они находятся, и по-прежнему помогать им собирать полезную информацию об их влиянии.

Например, Vaayu использует искусственный интеллект для анализа существующих баз данных и анализа углеродного следа продукта, используя любую доступную информацию. Допустим, бренду известно, что футболка была сшита на фабрике в Камбодже из хлопка, произведенного на фабрике в Китае.

Алгоритм Vaayu учитывает структуру сетки в обеих странах и наиболее релевантную существующую оценку воздействия хлопка на окружающую среду, чтобы рассчитать выбросы. Каждый расчет сопровождается оценкой точности, поэтому, если углеродный след выглядит высоким, а оценка точности низкой, бренды знают, на чем сосредоточить усилия, чтобы улучшить свое воздействие, и используют доступную информацию, говорит соучредитель Vaayu Намрата Сандху.

Watershed, аналогичная платформа, которая работает с такими компаниями, как Skims, Everlane и Shopify, и которая в прошлом году была оценена в 1 миллиард долларов, заявляет, что может помочь компаниям составить представление об их углеродном следе, используя для начала лишь элементарные финансовые данные. Затем они могут приступить к детализации, чтобы составить более полную картину. “Важно не устанавливать идеальную планку, потому что тогда мы вообще не сможем двигаться вперед”, - сказал Ави Ицкович, соучредитель Watershed. “Лучше иметь приблизительную оценку, чем совершенно неправильную”.

В прошлом году Норвежское управление по защите прав потребителей заняло жесткую позицию по поводу того, насколько “грубыми” могут быть компании, заявляющие о своей устойчивости.

Агентство по надзору за рынком вызвало шок в отрасли, когда установило, что данные о воздействии материалов на окружающую среду, предоставляемые индексом Хигга SAC – одним из наиболее широко используемых в отрасли инструментов сбора данных, – вводили в заблуждение, когда использовались для продвижения продукции как более экологичной. Это вызвало дискуссию о качестве имеющихся данных о воздействии таких материалов, как хлопок и шерсть.

Многие существующие наборы данных устарели и основаны на общих средних показателях, в то время как количество того или иного материала может сильно варьироваться в зависимости от того, где и как он выращивается. Данные таблицы по конкретной стране являются более надежным показателем, поскольку они менее изменчивы, но все равно дают искаженную картину.

Asket упорно трудилась, чтобы добиться необычного уровня прозрачности своей цепочки поставок, но в первый год работы с Vaayu решила не использовать первичные данные для определения базовой линии. Было установлено, что полученные в результате расчетов результаты “значительно завышают” ее влияние, поскольку в ходе оценки не была выявлена эффективность, достигнутая поставщиками.

Технические платформы работают над устранением пробелов и созданием собственного доступа к ценным данным. Во вторник Worldly запустила новый инструмент, позволяющий производителям загружать данные о воздействии в режиме реального времени, а не отвечать на ежегодные опросы.

Информация будет проверяться сертификационной компанией SGS. В прошлом месяце Watershed приобрела компанию по учету и обработке данных о выбросах VitalMetrics, которая ведет большую базу данных о выбросах. Цель всей этой работы состоит в том, чтобы не только помочь брендам соответствовать нормативным требованиям, но и учесть их влияние.

Для того, чтобы по-настоящему понять, что для этого требуется, потребуется гораздо больше данных. “Первичные данные абсолютно необходимы”, - сказал Уилкинсон. Это не означает, что завтра мы сможем охватить все поля, фермы и фабрики. Но в долгосрочной перспективе “любой бренд, который довольствуется средними показателями и оценками в целом, не является зрелым в своем подходе”.

Чтобы узнать больше об устойчивом развитии BoF, подпишитесь на еженедельный брифинг Сары Кент по устойчивому развитию прямо сейчас.