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时装业供应链中的可持续实践：耐克，阿迪达斯和彪马的案例
OBM原始品牌制造商ODM原始设计制造商OEM OEM原始设备制造商SSCM可持续供应链管理TBL三重底线DJSI DOW JONE可持续性interies fem fem fem fem fem gri设施环境模块全球报告计划EKPI环境绩效指标MSI物质可持续性指标MSI物质可持续性指标ZDHC ZDHC ZDHC ZDHC ZERINIST HAIMARITION CHARINASINE挥发性有机化合物MSI材料可持续性指数SCSI供应链可持续性指数
可持续时尚：探索绿色和新的
孟买，印度400076 MIB，马来西亚莫纳什大学摘要： - 以快速生产和消费周期为特征的时装业已成为全球经济强国，在全球范围内产生了大量的收入和就业机会。然而，这种增长以大量资源消耗，温室气体排放和劳动力剥削为特征。本文批判性地研究了时装行业的环境和社会影响，重点是纺织废物，水污染和不道德的劳动实践等问题。它探讨了向可持续时尚实践的过渡，突出了循环时尚和消费者行为等倡议转向环保选择。该研究对当前文献和案例研究进行了全面的综述，以分析实现时尚部门可持续性的挑战和机会。通过综合各种观点和研究发现，本文提出了对抗绿色洗涤，提高透明度并促进时尚循环经济的策略。最终，它旨在为利益相关者提供一个框架，以朝着时装业更具道德和对环境负责的未来。关键字： - 绿色，快速时尚，广告，消费者购买行为，感知，可持续性，品牌形象。
桑树可持续性报告2023 - 2024
我们已经采取了许多步骤来提高业务效率，这些措施导致排放量的减少。但是，很明显，与我们基于科学的目标中规定的还原途径保持一致需要一种激进和变革的方法。从我们自己的业务和整个供应链中获取更准确和有见地的数据是朝着这种转变的第一步。更好的数据将确保我们的投资策略专注于可以实现我们需要实现的加速减少的计划和合作伙伴关系。，我们与同龄人一起面临这一挑战，而合作对于桑树和整个时装业来说对于零净未来至关重要。
时尚金融的高级主题-Myrbs
课程描述近年来时装业发生了很大变化。诸如“快速时尚”之类的术语改变了气候，社交媒体和国际制造业的投资急剧上升。更重要的是，年轻或新兴的设计师和“创意者”通过不留在孤立的气泡中获得优势。成为多学科团队的主要成员，对核心财务概念的熟悉是必不可少的，这对于实现了与团队共同目标以及公司的整体公司驱动力有关的共同理解和沟通水平。该课程有助于加强学生对财务管理，投资，资本市场，国际财务的理解，并增强财务决策的能力。
使用农业残留物培养时装行业的可持续性
•时尚是第三大温室气体（GHG）发射极行业，贡献了2-7％（1.025-3.29GT，仅用于服装的数据）全球CO2排放。•在服装生产中的不可持续做法，缺乏混合混合物部分引起的回收可能性（仅12％的服装和织物中使用的材料的12％是缩小或级联的），以及用于增加用于服装生产的可持续替代原材料的棉花生产呼叫的有限土地。•基于农业残留的纤维可以通过减少当前使用的不可再生资源的数量来提高时装业的可持续性（每年98MT）。•占全球纤维供应的50％以上，占全球农业价值的63％，南亚和东南亚国家在实施基于农业残留的纤维方面具有巨大的潜力。
如果时尚对地球有好处怎么办？ - 欧洲议会
时尚是世界上第二大污染的行业，紧随石油之后。服装的制造和消费对环境和人员都有巨大的负面影响。可持续性不仅与环境有关，而且是经济和社会指标，服装行业是一个很好的例子，说明了它们的互连。技术创新是否足以“量身定制”时尚的绿色和公平的未来？时装业是欧洲重要的领域，不断地制作和销售新的衣服，鞋子和配饰。趋势的快速变化，新产品的持续可用性以及价格下降的巨大变化创造了“快速时尚”和丢掉的消费文化。在当前的状态下，时装界（这里主要关注衣服）在欧洲和世界其他地区具有巨大的环境和社会成本，这与委员会的欧洲绿色交易和循环经济目标不相容。
时装行业敏捷供应链管理
I.简介：时装业是一个全球相互联系的领域，通常在一个国家设计服装，在另一个国家生产，并以另一个国家的形式出售。时尚是个人表达的一种媒介，术语涵盖了产品或市场的定义，这些元素通常是短暂的。时尚市场的标志是产品生命周期，高波动性，不可预测的需求和大量冲动购买。时尚物品是短暂的，旨在捕捉当前的心情，并且通常只能在短时间内出售，有时仅几周或几个月。在时装界的需求很少是一致的或线性的，受到天气，电影和名人等因素的影响，因此准确地预测了重大挑战。在销售点冲动做出许多购买决定，突出了确保产品可用性的重要性。
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。
