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Lo spreco di scorte costituisce un enorme problema per il settore del fashion e rappresenta il 15% della produzione tessile. 

Queste scorte inutilizzate, che spesso finiscono in discarica o restano in magazzino, costano a brand, retailer, fabbriche e stabilimenti circa 152 miliardi di dollari all'anno, secondo Stephanie Benedetto, CEO di Queen of Raw.  

Queste cifre rappresentano non solo un pesante fardello in termini di costi, ma anche un'urgente problema ambientale.

Per le aziende di fashion che lottano per raggiungere gli obiettivi di redditività e sostenibilità, affrontare il problema degli sprechi è fondamentale. Tra i principali responsabili, ci sono i metodi obsoleti per stimare il consumo di tessuto.

Tradizionalmente, la stima della quantità necessaria di tessuto per ciascun ordine è un delicato atto di equilibrio, basato prevalentemente sull'abilità e la competenza dell'operatore. 

La capacità dell'operatore di tenere conto di tutti i vincoli relativi al taglio, al materiale e al volume di produzione determina l'efficienza della stima e il rispetto delle tempistiche di produzione. 

Questo approccio, oltre a esercitare un'enorme pressione sull'operatore, crea anche inefficienza, legando decisioni critiche per la produzione ai livelli di competenze individuali. Inoltre, questo metodo non consente di sfruttare i dati degli ordini precedenti per prevedere accuratamente i costi di produzione, causando la perdita di informazioni importanti che potrebbero essere invece integrate nelle pianificazioni future.

Un altro approccio obsoleto nella stima del consumo di tessuto consiste nell'estrapolare il consumo da campioni di volume inferiore. 

Questa tecnica, infatti, non tiene conto di fattori di ottimizzazione critici, come i mix di ordini sullo stesso tessuto o i vincoli della sala taglio. Senza la possibilità di adattare i calcoli a questi fattori, le aziende perdono l'opportunità di migliore l'efficienza e di ridurre i costi e gli sprechi.

Almeno fino a oggi...

Con il lancio di Valia Fashion Estimate, che può essere integrato nella struttura IT e nei processi esistenti dell'azienda, i brand di fashion possono ridurre la dipendenza dalla manodopera qualificata raggiungendo una precisione senza precedenti dei processi di stima del consumo di tessuto. 

Sfruttando la potenza dell'AI e del cloud, questa piattaforma digitale intelligente consente alle aziende di fashion di tenere conto di un'ampia gamma di vincoli e variabili, permettendo stime del consumo di tessuto e simulazioni dei costi accurate.

Valia Fashion Estimate offre un chiaro vantaggio ai brand e ai produttori di fashion semplificando il complesso processo di stima e aiutandoli a ottenere un processo più snello con un uso delle risorse ottimizzato e più prevedibile. I suoi calcoli più intelligenti consentono ai brand non solo di ridurre i costi, ma anche di ridurre al minimo lo spreco di tessuto.

Valia Fashion Estimate permette anche ai produttori di creare simulazioni il più realistiche possibile tenendo conto di una moltitudine di vincoli di produzione, come stesura, taglio e scarico. 

Grazie a simulazioni estremamente precise, è possibile rispondere più rapidamente alle richieste di preventivo, garantire una qualità coerente del prodotto finale, a prescindere dall'esperienza dell'operatore, e salvaguardare i margini.

Con calcoli del consumo di tessuto completamente automatizzati, le aziende di fashion possono gestire ordini più piccoli, più frequenti e complessi con maggiore ²¹²µ¾±±ô¾±³Ùà ed efficienza. 

Questa ²¹²µ¾±±ô¾±³Ùà è fondamentale in un settore del fashion in cui le preferenze dei consumatori cambiano velocemente e i brand devono tenere il passo con la domanda senza sacrificare la qualità o la sostenibilità.

Il processo di acquisto di tessuto è fondamentale per la redditività nel fashion. 

Valia Fashion Estimate rappresenta un significativo passo avanti per le aziende. Consente alle organizzazioni di sbloccare efficienze prima irraggiungibili e raggiungere gli obiettivi di sostenibilità con metodi di stima del consumo di tessuto più accurati.