Przyszłe trendy w logistyce w branży modowej

Sztuczna inteligencja, cyfrowy bliźniak, analiza predykcyjna i logistyka predykcyjna to narzędzia coraz częściej wykorzystywanew skomplikowanej logistyce branży modowej. Sztuczna inteligencja przyczynia się również do zwiększenia odporności łańcuchów dostaw.

Branża modowa jest uznawana za niezwykle szybko zmieniającą się branżę. Z jednej strony – nowe trendy w modzie co sezon niezmiennie napędzają ten przemysł. Z drugiej strony – firmy zajmujące się modą muszą uwzględniać w swoim modelu biznesowym różne przyszłe trendy i stale je dostosowywać. Przykładami są tu handel elektroniczny i logistyka wielokanałowa (omnichannel), dostawy jednodniowe, cyfryzacja i produkcja minimalnych serii, bardzo wysoki wskaźnik zwrotów towaru oraz zrównoważony rozwój. 

Logistyka: ważny element e-handlu w branży modowej

Logistyka jest niezwykle ważnym elementem dobrze prosperującego przedsiębiorstwa, szczególnie w przemyśle fashion. W związku ze stale rosnącym zapotrzebowaniem na usługi handlu elektronicznego – do czego przyczyniła się także pandemia koronawirusa – wzrosły oczekiwania klientów, m. in. co do szybkości dostaw. Dostawa artykułów odzieżowych tego samego dnia, którego zostały zamówione to obecnie standard. Ponadto wskaźnik zwrotów towaru jest niezwykle wysoki – wynosi około 56% – co jest częścią modelu biznesowego (1) Strategie omnichannel pozwalają na kompleksową realizację zwrotów, co wymaga wyspecjalizowanych procesów logistyki zwrotów i zautomatyzowanych systemów sortowania. Zastosowanie modelu omnichannel w sklepie internetowym powoduje, że dochodzi do połączenia różnych kanałów sprzedaży – online i offline. Problematyczne są zwłaszcza sytuacje, gdy artykuły odzieżowe są zwracane bezpośrednio przez klienta do centrum logistycznego, ponieważ w takich procesach często brakuje ważnych informacji o zwrocie, jak np. powód zwrotu. Z oczywistych powodów panuje ogólna tendencja do unikania zwrotów towaru. Niemniej jednak na podstawie zwrotów można również uzyskać ważne informacje dotyczące potrzeb klientów, które mogą stanowić podstawę do zwiększenia sprzedaży i zmniejszenia liczby zwrotów w przyszłości. Również to, czego klient nie chce kupić, ulepsza mechanizm sugestii dzięki wykorzystaniu zintegrowanej sztucznej inteligencji (AI). 

Zaawansowana logistyka wielokanałowa

W przeszłości zamówienia online były często realizowane oddzielnie od zamówień offline, które składano w stacjonarnych oddziałach lub sklepach odzieżowych. Wymagało to stworzenia własnego centrum logistycznego obsługującego handel elektroniczny. Obecnie oba te rodzaje działalności są zintegrowane zazwyczaj w jednym centrum logistycznym. Zastosowanie metod Click & Collect, Click & Reserve, Endless Aisle i zwroty towaru w sklepie również stanowią wyzwanie dla logistyki mody. Wszystko to wymaga szczególnie elastycznego i zautomatyzowanego systemu logistycznego, który powinien składać się z systemu planowania zasobów przedsiębiorstwa (ERP) i systemu zarządzania magazynem (WMS). W systemie „towar-człowiek” często stosuje się systemy magazynów z wózkami wahadłowymi, które zwiększają szybkość realizacji zamówień lub skracają czas kompletacji. Ponadto kolejna fala automatyzacji ma już miejsce w logistyce mody dzięki pojawieniu się robotów współpracujących z ludźmi. Roboty i wózki samojezdne (AGV) przejmują zadania związane z kompletacją, transportem i sortowaniem towarów. Drony i roboty dostawcze są natomiast wykorzystywane do dostarczania paczek (2). 

Poproś o ten dokument teraz

Optymalizacja logistyki

Raport: Trendy w logistyce mody

Nasz raport „Przyszłe trendy w logistyce mody” opisuje wszystkie godne uwagi tendencje w tej dziedzinie.

Cyfryzacja i produkcja minimalnych serii

Przemysł 4.0 oraz konieczna cyfryzacja i automatyzacja umożliwią stworzenie fabryki przyszłości. Maszyny i instalacje ze zintegrowanymi systemami cyber-fizycznymi komunikują się ze sobą za pośrednictwem Przemysłowego Internetu Rzeczy (IIoT). Za pomocą wytwarzania addytywnego, tj. druku 3D, można dostosować procesy do produkcji minimalnych serii. Oznacza to, że można prowadzić zindywidualizowaną produkcję masową. Przykładem przedsiębiorstw wykorzystujących taki model są producenci obuwia sportowego, np. Adidas, którzy produkują całkowicie spersonalizowane modele butów. Ich klienci mogą stworzyć przez Internet własne buty sportowe. 

Cyfrowy bliźniak do symulacji procesów logistycznych

W branży modowej nie tylko całą inteligentną fabrykę i produkcję, ale także procesy logistyczne można przedstawić w postaci tzw. cyfrowego bliźniaka (3). Cyfrowe odwzorowanie rzeczywistych procesów umożliwia realizację scenariuszy i optymalizację procesów. Ponieważ chodzi często o złożone i nieprzejrzyste systemy logistyczne, a także duże ilości danych (big data), idealnie sprawdza się tu analiza oparta na danych, wspomagana sztuczną inteligencją, bazująca na szczegółowym modelu cyfrowym. Dzięki temu podejmowanie złożonych decyzji w logistyce staje się niezwykle proste. Bliźniaki cyfrowe można tworzyć dla bardzo różnych obiektów oraz wewnętrznych i zewnętrznych systemów firmy. Przykładem mogą być cyfrowe bliźniaki wózków widłowych, magazynów, całych oddziałów w przemyśle odzieżowym, a także np. systemów w logistyce zaopatrzenia (strategie sourcingowe) oraz optymalizacji tras systemu AGV w czasie rzeczywistym. Bliźniaki logistyczne można sklasyfikować w zależności od ich możliwości: monitorujące, operacyjne, przewidujące, uczące się (inteligentne) i autonomicznie sterowane. 

AI, Big Data i logistyka predykcyjna

Dzięki logistyce predykcyjnej można przewidzieć przyszłe stany sieci logistycznej (4). Również w tej dziedzinie zastosowanie znajduje cyfrowy bliźniak. Tworzy się więc nowego cyfrowego bliźniaka sieci logistycznej. Od kilku lat panuje trend na ocenianie zachowań zakupowych klientów za pomocą big data i sztucznej inteligencji. Dzięki zastosowaniu bliźniaka cyfrowego i analizy predykcyjnej można w danych historycznych znaleźć i rozpoznać wzorce, które umożliwiają wystąpienie pewnych zdarzeń (zachowań dotyczących składania zamówień itp.) z określonym prawdopodobieństwem. Analiza predykcyjna stanowi podstawę do tworzenia symulacji przyszłych stanów łańcucha dostaw w przemyśle fashion za pomocą cyfrowego bliźniaka. 

Tworzenie odpornych łańcuchów dostaw

Kolejnym wyzwaniem – nie tylko dla branży mody – jest rozwój tzw. odpornych łańcuchów dostaw. To, jak wrażliwe są procesy logistyczne i łańcuchy dostaw, ujawniło się szczególnie podczas pandemii koronawirusa. Boleśnie uwidoczniła się też ogromna zależność łańcuchów dostaw od dostawców m. in. z Chin, Bangladeszu, Indii czy Kambodży. Ważną nauką płynącą z kryzysu jest zatem potrzeba dywersyfikacji łańcucha dostaw w modzie oraz tworzenia platform cyfrowych, aby zwiększyć przejrzystość łańcuchów dostaw w przedsiębiorstwach. Niemiecki przemysł odzieżowy musi skrócić swoje łańcuchy dostaw, a zwiększyć zakupy lub produkcję na lokalnym poziomie (near-shoring, 6). Można je przenieść do takich krajów jak Turcja i Maroko lub do Europy Wschodniej (Polski, Serbii, Chorwacji, Bułgarii). Aktywne planowanie sieci i łańcucha dostaw, cyfrowe prognozowanie i harmonogramowanie zapasów oraz kompleksowe planowanie wydajności logistycznej powinny zapewnić większą odporność łańcuchów dostaw na kryzysy w przyszłości. Co więcej, bardzo zmienne w czasach kryzysu stawki frachtowe muszą być zawsze w przejrzysty sposób prezentowane na platformach cyfrowych. 

Zrównoważony rozwój i ustawa o łańcuchu dostaw

Trend na produkty i przedsiębiorstwa przyjazne środowisku i zgodne ze standardami zrównoważonego rozwoju jest w centrum zainteresowania opinii publicznej i konsumentów. Zgodnie z porozumieniem paryskim i niemieckim rządowym „Planem ochrony klimatu 2050” sektor transportu musi ograniczyć do 2030 roku emisję gazów cieplarnianych o 40–42% w porównaniu z rokiem 1990. Niemcy chcą do 2050 roku stać się neutralne pod względem emisji gazów cieplarnianych lub CO2 (7). Logistycy są zobowiązani, aby ich firmy, procesy i floty były energooszczędne i emitowały ograniczone ilości CO2. Jednak zanim ostateczne przejście na napędy elektryczne będzie możliwe, używane pojazdy transportowe muszą stać się bardziej energooszczędne. W centrach logistycznych należy zapewnić efektywne wykorzystanie energii oraz dostawy energii, której wytworzenie nie generuje CO2. Zapotrzebowanie na energię i obieg energii w centrum logistycznym należy traktować holistycznie. 

1 stycznia 2023 r. w Niemczech wejdzie w życie tzw. ustawa o łańcuchu dostaw. Przestrzeganie tej ustawy będzie monitorowane przez Federalny Urząd ds. Gospodarki i Kontroli Eksportu (BAFA) przy rządzie niemieckim. Co jakiś czas w przemyśle modowym ujawniają się czarne owce – firmy w Europie i na świecie, które łamią prawa pracownika i prawa człowieka (8). Ustawa o łańcuchu dostaw ma na celu zobowiązanie firm niemieckich i międzynarodowych (które mają siedzibę w Niemczech) do wzięcia odpowiedzialności za cały łańcuch dostaw oraz do należytego przestrzegania praw człowieka, w zależności od możliwości oddziaływania (9). Przedsiębiorstwa odzieżowe muszą podjąć działanie już teraz – przyjąć deklarację polityki dotyczącej poszanowania praw człowieka. Ponadto należy przeprowadzić analizę ryzyka związanego z takimi praktykami przedsiębiorstw, które nie korespondują z przestrzeganiem praw człowieka. 

Poproś o ten dokument teraz

Optymalizacja logistyki

Raport: Trendy w logistyce mody

Nasz raport „Przyszłe trendy w logistyce mody” opisuje wszystkie godne uwagi tendencje w tej dziedzinie.

Literatur (w języku niemieckim): 

1 Ekspertyza Bito, Dezentrale Retourenabwicklung in der Fashion-Logistik (Zdecentralizowane przetwarzanie zwrotów towaru w logistyce branży modowej)  

2 Textilwirtschaft Insights, Omnichannel Logistics, (Textilwirtschaft Insights, Logistyka omnichannel) Link 

3 Straube Frank Prof. Dr.-Ing., Typologien und Anwendungsnutzen digitaler Zwillinge in Logistiksystemen, Logistikpraxisseminar 2021: Digitale Zwillinge von Logistiksystemen: Typologien, Anwendungen und Zukunftsnutzen (Typologie i korzyści z zastosowania cyfrowych bliźniaków, warsztaty praktyczne z logistyki 2021. Cyfrowe bliźniaki systemów logistycznych: typologie, zastosowania i przyszłe korzyści), Link 

4 Ekspertyza Bito, Einsatzmöglichkeiten von KI in der Logistik (Zastosowanie sztucznej inteligencji w logistyce), Link 

5 Ekspertyza Bito, Lehren aus Covid: Krisensichere Supply Chain und Materialversorgung (Wnioski z doświadczenia pandemii koronawirusa: odporność łańcucha dostaw i dostaw materiałów na sytuacje kryzysowe, Link 

6 Modebranche: Jeder vierte Lieferant in finanziellen Nöten durch COVID-19 (Przemysł modowy: jeden na czterech dostawców w finansowych tarapatach przez COVID-19), McKinsey & Company, maj 2020 r., Link 

7 Ekspertyza Bito, CO2-neutrale Logistik (Logistyka z ograniczoną emisją CO2), Link 

8 Ausbeutung Made in Europe, Bericht über Menschenrechtsverstöße in der Produktion für deutsche Modemarken in:  Ukraine, Serbien, Kroatien und Bulgarien, Clean Clothes Campaign und Brot für die Welt (Wyzysk made in Europe, raport na temat łamania praw człowieka w sektorze produkcji niemieckich marek odzieżowych w Ukrainie, Serbii, Chorwacji i Bułgarii), organizacje Clean Clothes Campaign i Brot für die Welt, kwiecień 2020 r. Link 

9 Ekspertyza Bito, Mehr Verantwortung der Unternehmen: Lieferkettengesetz verabschiedet (Większa odpowiedzialność przedsiębiorstw: przyjęto ustawę o łańcuchu dostaw) 

Te tematy mogą Cię również zainteresować

BITO Newsletter