Fremtidige trends i modebranchens logistik

Metoder som kunstig intelligens (AI), digitale tvillinger, prædiktiv analyse og prædiktiv logistik bliver i stigende grad benyttet i den yderst komplekse modelogistik. AI er også med til at skabe mere robuste forsyningskæder.

Modeindustrien anses for at være en sektor i ekstrem hurtig udvikling. På den ene side driver nye sæsonbestemte modetrends konstant branchen. På den anden side er virksomheder i modeindustrien nødt til at tage højde for en lang række fremtidige trends i deres forretningsmodel og tilpasse den igen og igen. Eksempler er e-handel og omnichannel-logistik, dag-til-dag-levering, digitalisering og batchstørrelse 1, ekstremt høje returrater samt bæredygtighed. 

Logistik: Hjertet i modebranchens e-handel

Særligt i modebranchen er logistik en yderst vigtig del af en succesfuld virksomhed. På grund af den stadigt stigende e-handel - også som følge af coronapandemien – er kundernes forventninger til leveringshastigheden steget. Sammedagslevering af bestilte varer er efterhånden standard. Derudover er der en ekstrem høj returrate på omkring 56 procent, hvilket er en del af forretningsmodellen (1). Omnichannel-modeller fører til kompleks returbehandling, som kræver specialiseret omvendt logistik og automatiserede sorteringssystemer. Med omnichannel-modeller er online og offline salgskanaler forbundet i onlineshoppen. Især varer, der returneres direkte fra kunden til logistikcenteret, giver udfordringer, da vigtige data som for eksempel årsagen til returneringen ofte mangler. Generelt bør der naturligvis ikke opfordres til returnering. Men ikke desto mindre kan vigtige data om kundebehov netop indhentes fra returneringer, som kan danne grundlag for øget fremtidigt salg og færre returneringer. Selv det, kunden ikke ønsker, forbedrer forslagsmekanismen gennem integreret kunstig intelligens (AI). 

Krævende omnichannel-logistik

Tidligere blev online-ordrer fra filialerne eller modebutikkerne ofte behandlet adskilt fra offline-ordrer. Et særskilt e-handelslogistikcenter var dengang påkrævet. I dag er begge dele ofte integreret i ét logistikcenter. Click & Collect, Click & Reserve, Endless Aisle og returnering af varer i butikken udgør også en udfordring for modelogistikken. Alle kræver de et særligt fleksibelt og automatiseret logistiksystem med et merchandise management system (MMS) og et lagerstyringssystem (WMS). Her anvender man typisk shuttle-lagersystemer i vare-til-mand-systemet, som øger ordrehastigheden og forkorter plukketiden. Derudover finder den næste bølge af automatisering allerede sted inden for modelogistikken gennem "robotkollegaer". Robotter og førerløse transportsystemer (AGV’er) overtager plukning, transport og sortering af varer. Droner og leveringsrobotter benyttes til pakkelevering (2). 

Digitalisering og batchstørrelse 1

Industri 4.0 og den nødvendige digitalisering og automatisering gør fremtidens fabrik mulig. Maskiner og systemer med integrerede cyber-fysiske systemer kommunikerer med hinanden via industriel Internet of Things (IIdD). Ved hjælp af additiv fremstilling, det vil sige 3D-print, kan produktionen opsættes til batchstørrelse 1. Det betyder, at individualiseret masseproduktion kan realiseres. Eksempler herpå er producenter af sportssko som fx Adidas, der producerer helt individualiserede skomodeller, hvor kunderne kan sammensætte deres egne sportssko online. 

Digital tvilling til simulering af logistikprocesser

Det er ikke blot hele smart factory’en og produktionen i modebranchen men også de logistiske processer, der kan repræsenteres i en såkaldt digital tvilling (3). En digital repræsentation af virkelige processer gør det muligt at køre scenarier igennem og optimere processerne. Da vi ofte har at gøre med komplekse og til tider uigennemsigtige logistiksystemer og store mængder data (big data), er en datadrevet analyse ved hjælp af AI på en detaljeret digital model ideel. Det gør kompleks beslutningstagen inden for logistik helt ukompliceret. Digitale tvillinger kan skabes for vidt forskellige objekter og systemer i og uden for virksomheden. Det kan for eksempel være digitale tvillinger for gaffeltrucks, lagre, hele grene af modebranchen eller systemer inden for indkøbslogistik (sourcingstrategier) samt ruteoptimering af et AGV-system i realtid. Logistiktvillingerne kan derved opdeles i områder alt efter funktion: Overvågende, operationel, forudsigelig, lærende (intelligent) og autonom kontrol. 

AI, Big Data og forudsigelig logistik

Med prædiktiv logistik kan man forudsige fremtidige situationer i logistiknetværket (4). Dette er også en måde, hvorpå man kan anvende den digitale tvilling. Der skabes med andre ord en digital tvilling af logistiknetværket. I flere år nu har tendensen gået i retning af at evaluere kundernes købsadfærd ved hjælp af big data og AI. I de historiske data kan der ved hjælp af digital tvilling og prædiktiv analyse afdækkes mønstre, som tillader bestemte hændelser (ordreadfærd osv.) at opstå med en vis sandsynlighed. Den prædiktive analyse danner således via digital tvilling grundlag for at simulere ​​fremtidige situationer i forsyningskæden ​​for modeindustriens virksomheder. 

Opbygning af modstandsdygtige forsyningskæder

En anden udfordring, ikke kun for modeindustrien, er udvikling af såkaldte modstandsdygtige forsyningskæder. Især coronapandemien viste, hvor følsomme de logistiske processer og forsyningskæderne er. Forsyningskædernes store afhængighed af leverandører fra blandt andet Kina, Bangladesh, Indien og Cambodja blev også ubehageligt tydelig. Vigtige erfaringer at tage med sig fra krisen er derfor behovet for at diversificere modebranchens forsyningskæde samt bygge digitale platforme for en øget gennemsigtighed i virksomhedernes forsyningskæder. Modeindustrien bør forkorte sine forsyningskæder og indkøbe eller producere mere regionalt (near-shoring (6)). Det kan for eksempel gøres i lande som Tyrkiet og Marokko eller i Østeuropa (Polen, Serbien, Kroatien, Bulgarien). Aktiv planlægning af netværk og forsyningskæde, digitale lagerprognoser og -planlægning samt omfattende logistikkapacitetsplanlægning bør give mere krisesikre forsyningskæder i fremtiden. Desuden skal de stærkt svingende fragtrater i krisetider altid præsenteres transparent på de digitale platforme. 

Bæredygtighed og forsyningskæde

Tendensen mod miljøkompatibilitet og bæredygtighed for såvel produkter som virksomheder er i fokus både i offentligheden og hos forbrugerne. Ifølge klimaaftalen fra Paris skal transportsektoren reducere sin udledning af drivhusgasser med 40 til 42 procent i 2030 sammenlignet med 1990, og senest i 2050 vil Danmark være drivhusgas- eller CO2-neutral (7). Logistikvirksomheder opfordres til at gøre deres forretning, processer og flåde energieffektive og CO2-neutrale. Før det endelige skifte til el foretages, skal brugte køretøjer dog først blive mere energieffektive. Der skal sikres en CO2-neutral energiforsyning og effektiv energianvendelse i logistikcentrene, hvor man skal have et holistisk syn på energikrav og -kredsløb. 

Det hænder desværre, at aktører i modeindustrien lukker øjnene for arbejdsmiljø, menneskerettigheder og bæredygtighed. Men det bliver heldigvis mere og mere almindeligt at tage ansvar for hele sin forsyningskæde og have fokus på klima, bæredygtighed og due diligence (8). Og med EU-kommissionens forslag til direktiv om bæredygtig due diligence for alle virksomheder (9) går det den rigtige vej. Modebranchen bør derfor handle nu og blandt andet vedtage en erklæring om respekt for menneskerettigheder. Endvidere bør der gennemføres en risikoanalyse med hensyn til de negative påvirkninger, som virksomhedernes praksis har på menneskerettighederne. 

Litteratur: 

1 BITO Rådgivning, Decentraliseret behandling af returvarer i modelogistik (på tysk), Link 

2 Textile Industry Insights, Omnichannel-logistik (på tysk), Link 

3 Straube Frank Prof. Dr.-Ing., Typologier og anvendelsesfordele ved digitale tvillinger i logistiksystemer, Logistikpraxisseminar 2021: Logistiksystmers digitale tvillinger: Typologier, applikationer og fremtidige fordele (på tysk), Link 

4 BITO Rådgivning, Muligheder for brug af kunstig intelligens indenfor logistik, Link 

5 BITO Rådgivning, Erfaringer fra Covid: Krisesikker forsyningskæde og materialeforsyning (på tysk), Link 

6 Modeindustrien: En ud af fire leverandører er i økonomisk nød på grund af COVID-19, McKinsey & Company, maj 2020 (på tysk) , Link 

7 Energistyrelsen, Dansk Klimapolitik, Link 

8 Dansk Mode og Textil, 10 temaer der definerer modebranchens 2022, Link 

9 CSR.dk, Due Diligence-direktivet for virksomheders bæredygtighed: Syv anbefalinger til virksomheder (på engelsk), Link 

Følgende emner kunne måske også være interessante

BITO Newsletter