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解锁数字供应链的力量：Avery Dennison使Yunfu时尚的新零售范式
Yunfu时尚和艾弗里·丹尼森（Avery Dennison）基于多年的协作和相互信任建立了坚实的战略伙伴关系。响应不断发展的业务需求并为我们的客户提供优化的服务和体验，Yunfu时尚已经积极接受了新的零售范式。认识到实施数字解决方案以升级和改变整个供应链的重要性，Yunfu Fashion选择与Avery Dennison合作。这项工作包括供应链管理，运营效率和业务能力的改进，并促进了海外扩张。我们合作伙伴项目的第一阶段已经成功完成，从而从中国的产品推出到美国的产品交付实现了端到端数字化。该项目的第二阶段于今年3月15日正式启动，旨在将数字管理能力扩展到Yunfu时尚的所有零售店。
时尚供应链和现代奴隶制的不公平贸易实践：英国政策变更的呼吁
本政策简介基于阿伯丁大学通过全球挑战研究基金（GCRF）1的研究项目的发现。基于对1000个孟加拉国工厂为全球时尚零售商生产衣服的调查，该研究强调了制造商在Covid-19期间遇到的不公平采购实践的经历。制造商报告说，零售商取消了订单，拒绝支付派遣/中心的货物，并要求降低已经下达的订单的价格。这种不公平的贸易实践影响了制造商的就业实践，从而导致工人流失，工作损失和较低的工资。重要的是，五分之一的工厂报告说努力支付孟加拉国法律最低工资。该调查被认为是该领域最广泛的调查之一。
革命性的时尚：一种生成的AI方法，用于个性化服装设计和定制配件
结论个性化服装设计的生成AI方法代表了应对时装业的持久挑战，风格和可及性的持续挑战。该解决方案通过集成诸如拖动gan，实时样式转移和3D身体重建之类的尖端技术，提供前所未有的自定义和用户参与度。收益范围超出了个人消费者，有望增强的可持续性，成本效益和时尚的包容性。随着技术的不断发展，我们可以预期AI驱动的时装设计的进一步创新，包括改善甘纳斯的概括，增强的物理模拟和跨模式学习整合。这些进步不仅可以彻底改变衣服的设计和生产方式，而且可以改变消费者与时尚互动的方式。服装设计的未来在于AI技术的无缝集成，为更个性化，高效和可持续的时尚生态系统铺平了道路。
二手鞋行业的可持续商业模式创新
由于公众对时尚产品的需求不断增加，时尚行业目前正在经历显着增长。这导致了该行业新老企业之间的激烈竞争。 Munaf（2018）指出，作为创意产业中最有前景的行业之一，时尚对国民经济做出了重大贡献，特别是在收入和就业吸收方面。此外，技术进步和创造力也促进了时尚行业各种创新的出现。作为世界上增长最快的行业之一，时尚行业也是环境问题的重要贡献者。根据麦肯锡公司（2021）的数据，时尚行业每年产生超过9200万吨纺织废料，约占全球温室气体排放量的10％。在此背景下，可持续的商业模式创新对于创造能够减少这些负面影响的解决方案至关重要。
2024 年清洁能源特写
与此同时，在更广泛的时尚行业中，对公平的日益关注凸显了为实现这些目标采取集体行动的必要性。变形金刚基金会呼吁品牌和制造商为转型支付公平的份额 7 。时尚商业杂志-麦肯锡《2024年时尚状况》报告强调了气候灾难给时尚行业带来的日益增加和未来的成本。这些灾难已经对工人造成了伤害，到2030年可能危及价值650亿美元的服装出口并导致近一百万个工作岗位消失 8 。Remake的《2024年时尚责任报告》强调了时尚供应链中最脆弱的人群——工人——的风险和回报之间的危险差距，他们面临着越来越艰苦的工作条件，而工资仍然远低于最低生活工资 9 。
SFT413FB时尚品牌管理。 ...
Wong，W。K.（ed。）。（2017）。计算机视觉在时尚和纺织品中的应用。Woodhead Publishing。论文文章：Al-Rawi，M。和Beel，J。（2020）。朝着可互操作的数据协议，旨在将时装行业与AI公司联系起来。ARXIV预印型ARXIV：2009.03005。Cheng，W。H.，Song，S.，Chen，C.Y.，Hidayati，S.C。，＆Liu，J. （2021）。 时尚符合计算机视觉：调查。 ACM计算调查（CSUR），54（4），1-41。 锣，W。和Khalid，L。（2021）。 美学，个性化和建议：时尚深度学习的调查。 ARXIV预印型ARXIV：2101.08301。 Kashilani，D.，Damahe，L。B.和Thakur，N。V.（2018年8月）。 图像识别和检索服装的概述。 在2018年国际工程智能和计算研究国际会议（rice）（pp。） 1-6）。 IEEE。 Liu，S.，Liu，L。，＆Yan，S。（2014）。 时尚分析：当前技术和未来方向。 IEEE多媒体，21（2），72-79。 Mohammadi，S。O.和Kalhor，A。 （2021）。 聪明的时尚：对时尚和服装行业中的AI应用程序的评论。 ARXIV预印ARXIV：2111.00905。 Sha，T.，Zhang，W.，Shen，T.，Li，Z。，＆Mei，T。（2021）。 深人发电：从面部，姿势和布综合的角度进行调查。 ARXIV预印ARXIV：2109.02081。 Song，S。，＆Mei，T。（2018）。 当多媒体遇到时尚时。Cheng，W。H.，Song，S.，Chen，C.Y.，Hidayati，S.C。，＆Liu，J.（2021）。时尚符合计算机视觉：调查。ACM计算调查（CSUR），54（4），1-41。锣，W。和Khalid，L。（2021）。美学，个性化和建议：时尚深度学习的调查。ARXIV预印型ARXIV：2101.08301。Kashilani，D.，Damahe，L。B.和Thakur，N。V.（2018年8月）。 图像识别和检索服装的概述。 在2018年国际工程智能和计算研究国际会议（rice）（pp。） 1-6）。 IEEE。 Liu，S.，Liu，L。，＆Yan，S。（2014）。 时尚分析：当前技术和未来方向。 IEEE多媒体，21（2），72-79。 Mohammadi，S。O.和Kalhor，A。 （2021）。 聪明的时尚：对时尚和服装行业中的AI应用程序的评论。 ARXIV预印ARXIV：2111.00905。 Sha，T.，Zhang，W.，Shen，T.，Li，Z。，＆Mei，T。（2021）。 深人发电：从面部，姿势和布综合的角度进行调查。 ARXIV预印ARXIV：2109.02081。 Song，S。，＆Mei，T。（2018）。 当多媒体遇到时尚时。Kashilani，D.，Damahe，L。B.和Thakur，N。V.（2018年8月）。图像识别和检索服装的概述。在2018年国际工程智能和计算研究国际会议（rice）（pp。1-6）。IEEE。 Liu，S.，Liu，L。，＆Yan，S。（2014）。 时尚分析：当前技术和未来方向。 IEEE多媒体，21（2），72-79。 Mohammadi，S。O.和Kalhor，A。 （2021）。 聪明的时尚：对时尚和服装行业中的AI应用程序的评论。 ARXIV预印ARXIV：2111.00905。 Sha，T.，Zhang，W.，Shen，T.，Li，Z。，＆Mei，T。（2021）。 深人发电：从面部，姿势和布综合的角度进行调查。 ARXIV预印ARXIV：2109.02081。 Song，S。，＆Mei，T。（2018）。 当多媒体遇到时尚时。IEEE。Liu，S.，Liu，L。，＆Yan，S。（2014）。 时尚分析：当前技术和未来方向。 IEEE多媒体，21（2），72-79。 Mohammadi，S。O.和Kalhor，A。 （2021）。 聪明的时尚：对时尚和服装行业中的AI应用程序的评论。 ARXIV预印ARXIV：2111.00905。 Sha，T.，Zhang，W.，Shen，T.，Li，Z。，＆Mei，T。（2021）。 深人发电：从面部，姿势和布综合的角度进行调查。 ARXIV预印ARXIV：2109.02081。 Song，S。，＆Mei，T。（2018）。 当多媒体遇到时尚时。Liu，S.，Liu，L。，＆Yan，S。（2014）。时尚分析：当前技术和未来方向。IEEE多媒体，21（2），72-79。Mohammadi，S。O.和Kalhor，A。（2021）。聪明的时尚：对时尚和服装行业中的AI应用程序的评论。ARXIV预印ARXIV：2111.00905。Sha，T.，Zhang，W.，Shen，T.，Li，Z。，＆Mei，T。（2021）。 深人发电：从面部，姿势和布综合的角度进行调查。 ARXIV预印ARXIV：2109.02081。 Song，S。，＆Mei，T。（2018）。 当多媒体遇到时尚时。Sha，T.，Zhang，W.，Shen，T.，Li，Z。，＆Mei，T。（2021）。深人发电：从面部，姿势和布综合的角度进行调查。ARXIV预印ARXIV：2109.02081。Song，S。，＆Mei，T。（2018）。当多媒体遇到时尚时。IEEE多媒体，25（3），102-108。Zou，X。和Wong，W。（2021）。时尚时尚：时尚的报告。ARXIV预印ARXIV：2105.03050。
时尚、数字技术和人工智能。2020 年疫情真的会推动范式转变吗？
新冠疫情是否会迫使时尚行业重新思考并越来越多地拥抱数字技术？答案很可能是“是”，但这个问题有些不恰当。事实上，时尚界，尤其是高级时装界，一直非常热衷于创新和试验技术。即使在当前形势出现之前，也已经有涵盖时尚生态系统各个部分的实验，包括人工智能应用以实现更智能的供应链和制造、新材料和设计流程、在数字增强时装秀中展示时尚的新方式。虽然其他企业正在慢慢认识到人机交互是必由之路，但时尚界似乎早就发现了这一见解，长期以来一直是交互式应用的沃土。商业模式已逐渐从以零售商为中心转变为严重依赖在线购物。以至于我们看到越来越多的所谓的数字原生时尚品牌，这些品牌从头开始设计为数字世界的实体。这种销售时尚的新方式已经利用大数据好几年了。尽管如此，隔离所导致的日常生活的突然变化无疑对行业的各个层面产生了影响，从高级时装到快时尚，从大品牌到小品牌。大型时装秀和派对不再可能出现，因此它们的作用是将这些品牌在人们心中树立一定的形象，现在由当代数字艺术家设计的互联网直播来实现（Valentino 2020）。大型展会现在以在线活动的形式举办（Pitti Immagine），许多品牌正在推出允许他们使用增强现实（YOOX）“试穿”衣服的应用程序，而实体零售店则变成了仓库，甚至在可预见的未来消失。但这种现象是随着 Covid-19 大流行的爆发而开始还是加速的？在本文中，我们将尝试通过使用数据科学来调查病毒传播与时尚行业实践和优先事项转变之间的相关性来回答这个问题。关键词：Covid-19；时尚；数字技术；社交媒体；人工智能。
时装行业的可持续供应链
第36 + 2页代表调试机构或公司的讲师的可持续性趋势在全球范围内已获得动力，现在是推动包括时尚在内的许多行业的重要力量。而不是专注于季节性色彩或流行风格，而是出现了可持续的时尚和道德服装。论文研究了这种可持续性趋势对各种绿色变量的时装行业消费者行为的影响。因此，该研究旨在提供有关消费者对可持续供应链运动的看法的见解，并确定影响其有关可持续时尚产品的购买决策的因素，从而帮助促进策略促进时尚行业内的可持续实践。为此，理论背景涵盖了两个关键概念：时装行业和时尚供应链的绿色变量。论文的重点是三个主要问题：客户如何看待可持续和快速的时尚趋势？客户对可持续时尚供应链及其组件的想法有多了解？最后，哪些组成部分影响了消费者的决定？这项研究利用了对可持续方式感兴趣的23-35岁男性消费者的访谈数据。为了解决研究问题，该研究采用了定性研究方法。结果表明，消费者对可持续时尚的态度有积极而质疑的态度。目标受访者是可持续时装店Pure Waster Helsinki的消费者。消费者正在采取的步骤更加可持续，并在“经验研究和数据分析”部分中介绍了哪些因素影响他们的购买决策。关键词消费者行为，时尚行业，绿色变量，供应链，可持续性，可持续时尚。
ISSN: 2320-5407 国际J. Adv. Res. 13(01), 73-89
考虑到时尚行业是地球上最大的污染源之一，Rocha 的分析在考虑时尚行业对环境的影响时变得更加重要（Ellen MacArthur Foundation，2017 年）。Ellen MacArthur Foundation（2017 年）的一份报告指出，时尚行业是全球第二大水消耗行业，占全球碳排放量的 10%。对时尚潮流的不懈追求导致消费泛滥和纺织废料大幅增加（Ellen MacArthur Foundation，2017 年）。Rocha 指出，“社会压力和对时尚潮流的追求不仅会产生计划报废的循环，还会导致纺织废料大幅增加”（Rocha，2008 年，第 102 页）。这种情况凸显了重新评估我们的消费实践的迫切需要，尤其是在时尚领域，以建立更可持续和公平的未来。1.4 生命周期教学法 (LCP) 方法：
Wazarkar, Seema；Patil, shruti；Kumar, Satish，“利用人工智能进行时尚分析的文献计量调查”（2020 年）。图书馆哲学与实践（电子期刊）。4462。https://digitalcommons.unl.edu/libphilprac/4462
摘要 在 21 世纪，服装时尚已成为每个人不可或缺的一部分，因为它被认为是向外界表达个性的一种方式。目前，传统的时尚商业模式正在经历范式转变，从基于经验的商业战略实施转变为数据驱动的智能商业即兴。人工智能充当催化剂，实现数据智能融入时尚行业，旨在促进供应链管理、趋势分析、时尚推荐、销售预测、数字化购物体验等所有业务领域。“时尚人工智能”领域仍在研究进展中，因为时尚数据是一个多方面的实体，可以以图像、视频、文本和数值等任何形式提供。因此，它成为一个具有挑战性的研究领域。缺乏一项共同的研究，可以提供对研究工作和方向的鸟瞰图。在本文中，作者基于 Scopus 数据库对基于人工智能的时尚分析领域进行了文献计量调查。该研究检索了 1975 年至 2020 年发表的 581 篇 Scopus 研究论文，并进行了分析，以找出关键见解，例如出版量、合著者网络、引文分析和人口统计研究分布。研究表明，会议上的概念命题和期刊上发表的一些论文做出了重大贡献。然而，在利用人工智能技术改善时尚产业的方向上，还有大量的研究工作。