KI-basierte Verbesserung der Ressourceneffizienz in der Textilbranche
Die Produktion und der Konsum von Kleidung verursachen weltweit und insbesondere in der EU enorme Mengen an Emissionen. Da Kleidung unerlässlich ist, erarbeitet u.a. die EU neue Richtlinien, wie die Textilbranche nachhaltiger gestaltet werden kann. Kleidungsstücke sollen langlebiger gestaltet werden und weniger Mikroplastik emittieren. Zudem sollen sie sich leichter recyclen lassen, wodurch eine Kreislaufwirtschaft aufgebaut werden soll. Dies betrifft alle Bereiche der Wertschöpfung. Methoden der Künstlichen Intelligenz (KI) können dabei helfen die Kleidungsstücke nachhaltiger zu gestalten sowie Überproduktionen zu vermeiden.
Innovative Softwarelösungen für die Textilbranche
Die Firma INTEX ist ein Spezialist für Softwarelösungen in der Textilbranche, die fast alle Prozesse der textilen Lieferkette mit ihren Lösungen unterstützt. Von ERP-Prozessen über Supply-Chain besitzt INTEX über 30 Jahren Erfahrung und fast 400 Kund*innen. Das Green-AI Hub Pilotprojekt mit INTEX macht die Textilbranche mithilfe passender KI-Lösungen entlang der gesamten Prozesskette nachhaltiger.
Herausforderung: Nachhaltigkeit im Designprozess
In Zukunft werden Textilhersteller mehr Wert auf Nachhaltigkeit legen müssen, bedingt durch neue EU-Gesetze und das wachsende Bewusstsein der Verbraucher*innen. Die Branche kämpft mit einem schlechten Image und ist stark von wechselnden Trends geprägt. Derzeit werden Kleidungsstücke oft ohne Rücksicht auf Nachhaltigkeit entworfen, umweltschonende und sozialverträgliche Geschäftsmodelle sind selten. Wenn jedoch bei der Gestaltung von Kleidung bereits Nachhaltigkeitsaspekte wie Haltbarkeit, Recyclingfähigkeit und der Anteil von Mikroplastik berücksichtigt werden, lassen sich Ressourceneinsparungen über den gesamten Lebenszyklus erzielen. Um einen nachhaltigen Designprozess zu fördern, setzt INTEX daher auf die Expertise des Green-AI Hub Mittelstand, um entsprechende KI-Lösungen zu implementieren.
Berücksichtigung von Nachhaltigkeitskriterien im Designprozess durch ein KI-gestütztes Vorschlagsystem
Im Pilotprojekt wird ein KI-gestützten Vorschlagsystem eingesetzt, um im Textildesign Kleidungsstücke nachhaltiger zu gestalten. Das Training des Systems erfolgt anhand der verwendeten Materialien, Verarbeitungsschritte sowie Informationen zu Haltbarkeit, Retourenquote, etc. Dieses System kann dann Materialzusammenstellungen vorschlagen, welche einen hohen Recyclinggrad und Langlebigkeit ermöglichen und so die Umwelt weniger belasten. Dafür ist eine Wissensdatenbank mit den entsprechenden Informationen notwendig. Diese Daten sollen zuerst manuell (z. B. recyclingoptimierte Materialauswahl, Stoffqualität, etc.) und anschließend automatisiert ermittelt werden, sobald ausreichend Lebenszyklusdaten vorliegen. Im Anschluss erfolgt das Training des Vorschlagsystems, welches von zwei Kund*innen mit INTEX-Software getestet wird.
Außerdem ist im Pilotprojekt ein zweiter Anwendungsfall vorgesehen. Dabei wird ein KI-System zur Bestandsvorhersage im Onlineeinkauf und -versand konzipiert werden. Es soll genauere Vorhersagen bzgl. der zu erwarteten Verkäufe über die verschiedenen Verkaufskanäle erlauben. Das soll Überproduktionen verringern und Transportwege einsparen.
Ressourceneinsparung durch ein KI-basiertes Vorschlagsystem und ein KI-System zur Bestandsvorhersage
Das KI-basierte Vorschlagsystem unterstützt die Rohstoffauswahl beim Designprozess („Entwicklung“). Das hat positive Effekte auf den Rohstoffeinsatz und die gesamte Wertschöpfungskette bis hin zum „End of Life“, da Materialien verwendet werden, die länger haltbar sind und besser recycelt werden können. So können sich die bestehenden Prozesse von Bekleidungsherstellern ändern, wenn diese ihre Kleidungsstücke entsprechend designen. Das KI-System zur Bestandsvorhersage setzt bei der Produktionsplanung an, was Ressourceneinsparung in anderen Teilen der Wertschöpfungskette zur Folge hat- insbesondere bei der Produktion und beim Transport.
Ressourceneinsparung durch KI-gestütztes Vorschlagsystem für Nachhaltigkeitskriterien im Designprozess
Das Pilotprojekt des Green-AI Hub Mittelstand ermöglicht Ressourceneinsparungen durch eine verlängerte Lebensdauer von Kleidungsstücken sowie eine verbesserte Wiederverwertbarkeit. Die KI-Lösung wird in die bestehende INTEX-Software integriert. So entsteht ein Multiplikationseffekt in die Breite der Branche. Selbst wenn die individuellen Einsparungen pro Kleidungsstück nur bei zehn Prozent liegen, könnten bei einer breiten Anwendung mehrere Millionen Tonnen Material pro Jahr eingespart werden. Dies hätte auch weitreichende Auswirkungen auf CO2, Wasser, Chemikalien und andere Ressourcen in den Bereichen Produktion, Logistik und Entsorgung. Daher gehen wir davon aus, dass die Lösung sich sehr schnell amortisiert und einen bedeutenden positiven Beitrag zur Umwelt leistet.
Technologie
Fähigkeit der KI: Entscheidungsfindung & Wissensrepräsentation und -verarbeitung
KI-Modell: KI-gestütztes Vorschlagsystem (Recommender System)
Wertschöpfung
Phase: Entwicklung & Produktion
Ziel der KI: Ressourcenschonende Änderungen im Designprozess; Bestandsvorhersage
Ressourceneffizienz
Einsparungen Material: mehrere Tonnen Millionen Textil pro Jahr (Multiplikationseffekt)
Verringerung von Emission von Mikroplastik durch Einsparungen von synthetischen Materialien