有害化学物质的入侵,用大数据技术根治服装制造业的“隐患”

【数据猿导读】 整个欧洲的农产品行业所面临的重大挑战之一就是回收那些没有替代品的农药。当纺织行业也面临类似问题的时候

有害化学物质的入侵,用大数据技术根治服装制造业的“隐患”

根据位于剑桥的InnoviaTechnology公司的信息显示,服装行业正在采用“大数据”技术处理该行业的有害化学物质问题。这家极具创新意识的咨询公司正在为有害化学物质零排放(ZDHC)集团提供咨询服务。ZDHC集团成员单位包括阿迪达斯集团(Adidas Group)、贝纳通集团(Benetton Group)、巴宝莉集团股份有限公司(Burberry Group PLC)、Jack Wolfskin、耐克公司(NIKE, Inc.)、彪马欧洲公司(PUMA SE)以及PVH集团公司等其他行业成员。从这些服装产业当中吸取的经验也可以应用到其他行业,比如农产品行业,这个行业也面临着相似的持久性挑战。

Innovia Technology 公司的Julian Scarfe表示:“无论是来自关键化学物质的回收而言,还是提高供求关系的预测而言,数据的分享对于这个行业所面临的挑战的有效响应非常重要。然而,一旦企业把供应商的目标紧锁为一家,并且在不同的设备上运行各种软件程序的话,他们会错过从更宽广角度审视供应链的大好机遇。这种做法会限制他们对规章制度变化的响应能力以及创新能力。”

尽管很多人认为封闭且具有专利的系统可以让企业具备竞争优势,Scarfe说,但是开放的软件系统可以用来培养市场并加快创新的步伐。

手机行业采取了开放的标准,并为应用软件开发人员创建了新的平台,因此移动设备市场呈现出指数型的增长趋势。对于服装行业或者农产品行业而言,由于这样的行业的原材料价格和质量变化无常,并且对于货物的需求也是不稳定的,所以我们迫切需求获取不同的数据资源。

整个欧洲的农产品行业所面临的重大挑战之一就是回收那些没有替代品的农药。当纺织行业也面临类似问题的时候,他为纺织印染环节开发可以用于自我调节的系统,来加速行业的可持续性发展。

有害化学物零排放集团(ZDHC)的成员单位包括很多有名望的品牌和供应商,其中很多成员之间在过去都是竞争对手而非合作伙伴。

ZDHC的任务就是监测化学物质的使用并支持最佳实践活动的介绍。由于他们的IT系统之间缺少相互协作的能力,同时每个成员单位也存在商业机密问题,并且行业当中有很多企业都是位于发展中城市郊区的小型“夫妻店”,因此,以上这些存在的现实问题让ZDHC的工作举步维艰。

就在这种情况下,ZDHC来向Innovia公司取经,ZDHC希望Innovia可以帮助自己推动解决方案的开发。

Scarfe说:“当达到聚合点的时候,我们会有一种选择。比如,一般IT工具软件的使用可以大幅度简化数据的共享,但是在实际的实践过程中,竞争对手和他们产品的差异化需求会趋向于对这样一款制造麻烦的软件工具达成规章制度的共识。”

“另外一种选择就是建立一个仓库或者数据库,可以让不同客户的IT软件系统获取使用。这种做法可以加强灵活性,但是仍需要建立系统并作为数据资源的分享来使用。但是这种做法可能会让参与者把自己牢固地圈住在单一软件供应商的系统之内。”

“最开放且最灵活的办法就是让参与者在一种公用语言或者系统架构方面达成一致的共识来对数据进行表述。这种做法可以让不同的IT系统以适当的匿名方式收集数据并在恰当的许可条件下分享数据。”

在经过一系列的研讨之后,ZDHC决定选择使用数据架构的方式来处理他的数据交换问题,并在大范围推广该系统之前,成立了几个试点单位进行系统功能的测试。

试点单位的系统运行良好,ZDHC成人这个系统将具备可用性,各个利益群体之间可以实现数据分享的互动。

ZDHC的董事局主席说:“服装供应链向上游产业进一步扩展并让农业科技行业关于可持续发展问题与之相结合,比如棉花栽培过程中使用的农药问题——这一切只是迟早的事情。在这两个产业中有益的数据管理方法将会有助于为双方建立对话机制。”

关于 ZDHC

2011年,由服装及鞋类行业主要品牌和零售商组成的团体做出共同承诺:引领全行业在2020年实现有害化学物质的零排放。

作为承诺的一部分及朝着有害化学物质零排放迈出的第一步,品牌团体于2011年11月公布了联合路线图。这份文件展示了品牌团体的通力协作,引领服装和鞋类行业到2020年时,在所有产品的供应链中的所有排放途径达到有害化学物质零排放。

联合路线图是一项非常宏伟的计划,为全球服装及鞋类行业设立了全新的环境绩效标准。本路线图包含了实现该共同目标的具体承诺和时间点。

现有缔约品牌随时欢迎新成员加入,并期待各利益相关方和支持者继续提供必要的支持,最终达成联合路线图目标。我们不仅制定、签署了联合路线图,更是其所有者及管理人。


来源:36大数据

声明:数据猿尊重媒体行业规范,相关内容都会注明来源与作者;转载我们原创内容时,也请务必注明“来源:数据猿”与作者名称,否则将会受到数据猿追责。

相关精彩内容推荐

我要评论