ابزار هوش مصنوعی در صنعت مد و فشن

 صنعت مد با گذشت زمان و تغییر پیوسته در سلیقه‌ها و ترجیحات مشتریان، به دنبال انقلاب در روند تولید و بازاریابی خود است. چالش‌های جدیدی که با تکامل این صنعت همراه بوده، ایجاب می‌کند که به تکنولوژی‌های نوین، به‌ویژه هوش مصنوعی، روی آورده و از آن به‌عنوان ابزاری برتر در طراحی، تولید، بازاریابی، و فروش بهره‌مند شود.

هوش مصنوعی در صنعت پوشاک

هوش مصنوعی در صنعت پوشاک نقش مهمی ایفا می‌کند. این فناوری به شرکت‌ها در طراحی، تولید، بازاریابی و فروش محصولات پوشاک کمک می‌کند. با استفاده از هوش مصنوعی، شرکت‌ها می‌توانند بهبودهایی در فرآیندهای تولید و عرضه محصولات خود داشته باشند و تجربه خرید بهتری را برای مشتریان فراهم کنند.

تجزیه و تحلیل داده‌ها و پیش‌بینی مد روز: هوش مصنوعی می‌تواند به شرکت‌ها در تحلیل داده‌های مربوط به مد و روند بازار کمک کند. با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی، می‌توان مدل‌های پیش‌بینی برای تشخیص روند مد و پیش‌بینی مدل‌های آینده ایجاد کرد. این اطلاعات به شرکت‌ها در تصمیم‌گیری درباره طراحی و تولید محصولات جدید کمک می‌کند.

سفارشی‌سازی و تجربه خرید فردی: هوش مصنوعی می‌تواند به شرکت‌ها در فراهم کردن تجربه خرید سفارشی و فردی برای مشتریان کمک کند. با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی، می‌توان به طور دقیق تر به سلیقه و نیازهای هر مشتری پاسخ داد و محصولات مناسب را به آنها پیشنهاد داد. این امر می‌تواند به افزایش رضایت مشتریان و افزایش فروش شرکت‌ها کمک کند.

بهبود فرآیندهای تولید و عرضه: هوش مصنوعی می‌تواند به شرکت‌ها در بهبود فرآیندهای تولید و عرضه محصولات کمک کند. با استفاده از هوش مصنوعی، می‌توان فرآیندهای تولید را بهینه‌سازی کرده و هزینه‌ها و زمان تولید را کاهش داد. همچنین، هوش مصنوعی می‌تواند در مدیریت زنجیره تأمین و پیش‌بینی تقاضا نیز مورد استفاده قرار بگیرد.

تشخیص جعلی و تقلب: هوش مصنوعی می‌تواند به شرکت‌ها در تشخیص محصولات جعلی و جلوگیری از تقلب کمک کند. با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی، می‌توان محصولات اصلی را از محصولات جعلی تشخیص داد و از ورود محصولات جعلی به بازار جلوگیری کرد.

به طور کلی، هوش مصنوعی در صنعت پوشاک می‌تواند به شرکت‌ها در بهبود فرآیندهای تولید، طراحی محصولات مدرن، بهبود تجربه خرید مشتریان و جلوگیری از تقلب کمک کند.پ

هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) به مجموعه‌ای از تکنیک‌ها و فناوری‌ها اطلاق می‌شود که هدف آن توانایی ساخت و برنامه‌ریزی سیستم‌ها و کامپیوترها برای انجام وظایفی است که برای انسان‌ها به نظر می‌رسد نیاز به هوش و ذهن دارند. هوش مصنوعی بر روی تحلیل داده‌ها، استنباط منطقی، تشخیص الگو، تصمیم‌گیری و یادگیری متمرکز است. در حال حاضر، هوش مصنوعی در بسیاری از زمینه‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد، از جمله در رباتیک، تحلیل داده، تشخیص چهره، ترجمه زبان، پردازش زبان طبیعی، بازی‌های کامپیوتری و سیستم‌های خودران.

روش‌های مختلفی برای پیاده‌سازی هوش مصنوعی وجود دارد، از جمله شبکه‌های عصبی مصنوعی، الگوریتم‌های ژنتیک، درخت تصمیم و منطق فازی. هر کدام از این روش‌ها برای حل مسائل خاصی بهینه شده‌اند. هدف نهایی هوش مصنوعی ایجاد سیستم‌هایی است که بتوانند به همان اندازه یا حتی بهتر از انسان‌ها درک کنند، یاد بگیرند، تصمیم بگیرند و با محیط خود تعامل داشته باشند. این هدف نهایی در حوزه هوش مصنوعی قابل دستیابی است، اما هنوز به دور از دستیابی کامل است و در حال تحقق مراحلی از آن هستیم.

طراحی:

• ایجاد طرح‌ها: هوش مصنوعی می‌تواند برای ایجاد طرح‌های جدید و نوآورانه با تجزیه و تحلیل روندها، داده‌های تاریخی و ترجیحات مشتری استفاده شود. این امر به طراحان کمک می‌کند تا سریع‌تر ایده‌ها را ایده‌پردازی کنند و مجموعه‌هایی را که با ذائقه مشتریان همسو است، ایجاد کنند.
• شخصی‌سازی: هوش مصنوعی می‌تواند برای ایجاد لباس‌های سفارشی‌شده بر اساس اندازه‌گیری‌ها، سبک و ترجیحات فردی مشتری استفاده شود. این امر می‌تواند به کاهش ضایعات و افزایش رضایت مشتری کمک کند.

تولید:

• بهینه‌سازی فرآیند: هوش مصنوعی می‌تواند برای بهینه‌سازی فرآیندهای تولید، مانند برش، دوخت و تکمیل، استفاده شود. این امر می‌تواند به کاهش هزینه‌ها، افزایش کارایی و بهبود کیفیت محصول کمک کند.
• پیش‌بینی تقاضا: هوش مصنوعی می‌تواند برای پیش‌بینی تقاضا برای محصولات خاص استفاده شود، که به برندها کمک می‌کند تا سطوح موجودی را به طور مؤثرتر مدیریت کنند و از کمبود یا مازاد جلوگیری کنند.

خرده فروشی:

• توصیه‌های محصول: هوش مصنوعی می‌تواند برای ارائه توصیه‌های محصول به مشتریان بر اساس سابقه خرید، علایق و ترجیحاتشان استفاده شود. این امر می‌تواند به افزایش فروش و بهبود تجربه مشتری کمک کند.
• جستجوی بصری: هوش مصنوعی می‌تواند به مشتریان اجازه دهد تا با آپلود عکس یک مورد لباس، موارد مشابه را به صورت آنلاین پیدا کنند. این امر می‌تواند تجربه خرید را برای مشتریان آسان‌تر و کارآمدتر کند.

بازاریابی:

• شخصی‌سازی تبلیغات: هوش مصنوعی می‌تواند برای ایجاد تبلیغات شخصی‌سازی‌شده برای مشتریان بر اساس علایق و رفتار آنلاینشان استفاده شود. این امر می‌تواند به افزایش نرخ تبدیل و بازگشت سرمایه (ROI) برای کمپین‌های بازاریابی کمک کند.
• تجزیه و تحلیل روند: هوش مصنوعی می‌تواند برای تجزیه و تحلیل داده‌های رسانه‌های اجتماعی و سایر منابع آنلاین برای شناسایی روندهای جدید در مد استفاده شود. این امر به برندها کمک می‌کند تا در پیش‌رو بمانند و با آخرین ترندها سازگار شوند.

اینها تنها چند نمونه از راه‌های مختلفی هستند که هوش مصنوعی در صنعت مد و فشن داشته است. با پیشرفت مداوم فناوری هوش مصنوعی، احتمالاً شاهد نوآوری‌ها و تحولات بیشتری خواهیم بود.

مدل‌های مد تولید شده توسط هوش مصنوعی در صنعت مد

الکساندرا مدل مقیم لندن یک دوقلو دارد، اما نه آنطور که شما انتظار دارید: همتای او به جای گوشت و خون از پیکسل ساخته شده است، درست مانند یک مدل انسانی.

سارا زیف، مدل سابق مد و بنیانگذار Model Alliance، یک سازمان غیرانتفاعی که هدف آن ارتقای حقوق کارگران در صنعت مد است، گفت: “مد منحصر به فرد است و فرصت های محدودی برای افراد رنگین پوست وجود دارد.“

“من فکر می کنم استفاده از هوش مصنوعی برای تحریف بازنمایی نژادی و به حاشیه راندن مدل های واقعی رنگ، این شکاف نگران کننده را بین اهداف اعلام شده صنعت و اقدامات واقعی آنها آشکار می کند.”

در مارس ۲۰۲۳، برند جین نمادین Levi Strauss & Co اعلام کرد که مدل‌های تولید شده توسط هوش مصنوعی تولید شده توسط شرکت مستقر در آمستردام Lalaland.ai را آزمایش می‌کند تا طیف وسیع‌تری از تیپ‌های بدنی و جمعیت‌شناختی کمتری را در وب‌سایت خود اضافه کند. اما پس از دریافت واکنش های گسترده، لوی تصریح کرد که از برنامه های خود برای عکاسی زنده، استفاده از مدل های زنده یا تعهد خود به کار با مدل های متنوع عقب نشینی نمی کند.

او در بیانیه خود در آن زمان گفت که این شرکت ماه گذشته اعلام کرد که هیچ برنامه ای برای توسعه برنامه هوش مصنوعی ندارد.

آسوشیتدپرس با چندین خرده فروش دیگر تماس گرفت تا بپرسد آیا از مدل های مد هوش مصنوعی استفاده می کنند یا خیر.

Target، Kohl’s و شین، غول مد، سریع از اظهار نظر خودداری کردند. تمو به درخواست نظر، پاسخ نداد.

در همین حال، سخنگویان Nieman Marcus، H&M، Walmart و Macy’s گفتند که شرکت‌های مربوطه آنها از مدل‌های هوش مصنوعی استفاده نمی‌کنند، اگرچه Walmart تصریح کرد که «تامین‌کنندگان ممکن است رویکرد متفاوتی برای عکاسی برای محصولات خود داشته باشند، اما ما این اطلاعات را نداریم. “

با این وجود، شرکت‌هایی که مدل‌های هوش مصنوعی تولید می‌کنند، تقاضایی برای این فناوری پیدا می‌کنند، از جمله Lalaland.ai، که توسط مایکل موساندو پس از احساس ناامیدی از غیبت مدل‌های لباسی که شبیه او بودند، تأسیس شد.

الکساندرا گفت که به کارش با The Diigitals که دوقلوی هوش مصنوعی خودش را ایجاد کرد “بسیار مفتخر” است: “این چیزی است که حتی وقتی دیگر اینجا نیستیم، نسل‌های آینده می‌توانند به گذشته نگاه کنند و اینگونه بگویند: “اینها پیشگامان هستند.”

الکساندرا می‌گوید که با استفاده اخلاقی و مقررات قانونی صحیح، هوش مصنوعی ممکن است درها را برای مدل‌های رنگ بیشتری مانند خودش باز کند. او به مشتریانش اطلاع داده است که یک ماکت هوش مصنوعی دارد، و هرگونه درخواستی را برای استفاده از آن از طریق ویلسون، که او را به عنوان “کسی که من می شناسم، دوستش دارم، اعتماد دارم و دوست من است” توصیف می کند. ویلسون می‌گوید آنها مطمئن می‌شوند که هر گونه غرامتی برای هوش مصنوعی الکساندرا با چیزی که او شخصاً انجام می‌دهد قابل مقایسه است.

چالش ها

هرچند هوش مصنوعی پتانسیل بسیاری برای ارتقاء صنعت مد دارد، اما چالش‌هایی هم وجود دارد. از جمله این چالش‌ها می‌توان به حفاظت از حریم خصوصی، تعادل میان هوش مصنوعی و خلاقیت انسانی، و امکان تعاملات اختیاری با فناوری اشاره کرد. برخوردهای مستدام و متعادل با این چالش‌ها، کلید موفقیت در ادغام هوش مصنوعی در صنعت مد است.

در نتیجه، با بهره‌گیری از هوش مصنوعی به عنوان محرک اصلی نوآوری در صنعت مد، می‌توان به سرعت به تغییرات بازار پاسخ داد و برند‌ها را به یک ارتباط نزدیک‌تر و مؤثرتر با مشتریان خود هدایت کرد. این ارتباط نوین با همراهی هوش مصنوعی، پیشاپیش راهی را برای آینده‌ای نوآورانه و پویا در صنعت مد می‌بیند.

پیش بینی ترندهای فشن با استفاده از هوش مصنوعی:

پلتفرم های هوش مصنوعی در صنعت فشن

مثال دیگر پلتفرم هوش مصنوعی Heuritech است. آن‌ها از یادگیری ماشینی برای تجزیه و تحلیل میلیون‌ها تصویر از رسانه‌های اجتماعی و وب در هر روز استفاده می‌کنند و به برندهایی مانند لویی ویتون و دیور کمک می‌کنند تا روندها را پیش‌بینی کنند و تولید خود را بر این اساس هماهنگ کنند.

به طور مشابه، Edited و WGSN، دو آژانس اصلی پیش‌بینی روند، از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل داده‌های سایت‌های تجارت الکترونیک، نمایش‌های مد و رسانه‌های اجتماعی استفاده می‌کنند و بینش‌های عملی را برای برندها در سراسر جهان ارائه می‌کنند.

Stitch Fix، سرویس استایل‌سازی آنلاین، از هوش مصنوعی استفاده می‌کند تا بازاریابی خود را با اولویت‌های مشتری تطبیق دهد. الگوریتم‌های هوش مصنوعی آن‌ها بازخورد و سلایق مشتری را تجزیه و تحلیل می‌کنند تا توصیه‌های لباس شخصی‌سازی شده را ارسال کنند، تعامل مشتری را افزایش داده و فروش را افزایش دهند.

در اصل، این مثال‌ها نشان می‌دهد که هوش مصنوعی چگونه بازاریابی مد را بازتعریف می‌کند و ابزار قدرتمندی را برای برندها فراهم می‌کند تا با مشتریان خود به شیوه‌ای شخصی، کارآمد و تاثیرگذار تعامل داشته باشند.

بهترین سایت ها و پلتفرم های هوش مصنوعی در فشن

• Designovel
• Neural Love
• VisualHound
• Releeve
• ZMO.AI
• Cala مشابه DALL -E2 و Stable Diffusion
• Vue.ai
• Heuritech
• Lykdat
• Styleriser

voanews مقاله ای در April 14, 2024