Structuur effectief inzetten: AI als hefboom voor kostenbeheersing in de mode-industrie

Hoe hoog de kostendruk ook is, bezuinigen op kwaliteit is in de mode-industrie geen optie. Een betrouwbaar planningsritme, een solide databasis en praktische AI-toepassingen verminderen frictiekosten in de gehele waardeketen. Een doordachte aansturing bij de implementatie is cruciaal om het besparingspotentieel in de praktijk te realiseren.

Verschillende trends drijven de kosten in de mode-industrie op. Bij de grondstoffen wordt wol duurder, terwijl de prijs van katoen stagneert. In de logistiek houdt het ‘Rode Zee-effect’ de spotrates en daarmee de planning volatiel. Aan de vraagzijde stappen consumenten in bepaalde segmenten over op goedkopere alternatieven via outlets, off-price retailers, resale of ‘dupes’. In Azië winnen, naast China, de meer volwassen Azië-Pacific-markten (APAC-markten) aan belang. In de gevestigde afzetregio's is de ‘Silver Generation’ (50-plus) verantwoordelijk voor een bovenproportioneel deel van de bestedingsgroei. Assortimenten, prijsstelling en communicatie vereisen daardoor een fijnere differentiatie. Zonder de ‘gemiddelde consument’ als vast referentiepunt wordt de planning complexer.

Meerkosten door stijgende materiaalprijzen, onzekere logistiek en strengere rapportageverplichtingen zijn niet zomaar door te berekenen aan de steeds prijsgevoeligere consument. Wie bezuinigt op de kwaliteit van ‘onzichtbare’ componenten zoals voeringstoffen of fournituren, zet zijn merkbelofte op het spel, vooral in het premiumsegment. Kostenbeheersing is geen resultaat van losse maatregelen, maar van de end-to-end digitalisering van de volledige procesketen.

Van patchwork naar een geïntegreerde datastroom

Demografisch gezien komen in de mode-industrie ‘Silver Agers’ samen met jonge, digitale managers. Deze managers moeten bij digitaliseringsinitiatieven omgaan met reacties als: “Dat hebben we altijd zo gedaan” of “Kan ik dit ook als .csv downloaden?”. In de praktijk houdt deze ‘Excel-reflex’ vaak parallelle werkwijzen in stand. Dit leidt tot losgekoppelde beslissingen en het vasthouden van best practices voor digitale tools in silo's. Sommige modehuizen gebruiken hun PLM-systeem bijvoorbeeld als een ‘verzamelplaats’ voor schetsen en data, in plaats van als een actieve tool voor de coördinatie van ontwerpprocessen.

Terwijl de automatiseringsgraad van veel fast-fashionmerken die van de automotive-industrie benadert, werken veel premium- en luxemerken met een dicht netwerk van kleine leveranciers met een groot ambachtelijk aandeel. Waar volumes fluctueren, bieden raamcontracten voor de middellange tot lange termijn met duidelijke serviceniveaus planningszekerheid. Tegelijkertijd vermindert een geconsolideerd leveranciersbestand de complexiteit en coördinatie-inspanningen, zonder concessies te doen aan de ambachtelijke kwaliteit.

De hele procesketen profiteert van een geïntegreerde datastroom. Informatie over de herkomst van materialen, proces- en locatiestempels en volledige stuklijsten (Bill of Material, BOM) met goedgekeurde alternatieven voeden de forecasting, vraag- en capaciteitsplanning, allocatie en inkoop. Dit strekt zich uit tot de klantcommunicatie, bijvoorbeeld via informatie uit het Digitaal Productpaspoort (DPP) op de point of sale. Wat betreft de detaillering van datatransparantie zijn pragmatische keuzes mogelijk. Voor standaardartikelen volstaat vaak batch-tracking, terwijl voor hooggeprijsde, gereguleerde of reputatiegevoelige artikelen tracking op artikelniveau aan te raden is.

Om deze data effectief te benutten, hebben alle afdelingen een gemeenschappelijke taal nodig: unieke ID's, duidelijke taxonomieën en goed onderhouden stamgegevens. Alleen dan kan kunstmatige intelligentie (AI) praktische meerwaarde bieden, voornamelijk door kostenbesparingen.

AI is geen doel op zich: vijf toepassingen met concreet besparingspotentieel

Voor echte acceptatie mag AI geen IT-onderwerp blijven. Elke toepassing heeft een ‘sponsor’ vanuit de business nodig. Een inventaris- of logistiekverantwoordelijke die een use case opneemt in de eigen roadmap, ervaart de meerwaarde van AI voorbij de buzzwords.

Welke use cases hebben hun waarde bewezen in de mode-industrie? In principe reduceert AI het meest effectief frictiekosten in processen die een combinatie zijn van herhaling, grote hoeveelheden data en beslissingsdruk.

1. Bij terugkerende markt- en grondstofanalyses kan met AI-automatisering vier tot zes uur per week worden bespaard. Omdat er met openbare rapporten en statistieken wordt gewerkt, blijft het risico voor de eigen data beperkt.

2. Modebedrijven beheren terabytes aan beelden van fotoshoots, schetsen en visual merchandising. De klassieke zoekfunctie in databases is vaak afhankelijk van de historische discipline bij het taggen, en is daardoor even tijdrovend als foutgevoelig. Multimodale AI-modellen herkennen daarentegen objecten, vormen en kleuren tot op precieze kleurcodes, stellen consistente tags voor en vinden contextafhankelijk gerelateerde beelden. Dit verkort de zoektijden en zorgt voor meer hergebruik van bestaand materiaal.

3. Elke update in de voorschriften van een grote retailer kan uren zoekwerk betekenen. Conversationele Large Language Models (LLM's) geven contextuele antwoorden voor de praktijk, bijvoorbeeld over regels voor winkelombouw, en markeren relevante updates. Dit verkort de inwerktijd en stabiliseert de processen.

4. Consolidaties, het afstemmen van betalingen en facturen, en externe marktdata-analyses kosten veel uren in de backoffice. Agent-gebaseerde pipelines automatiseren het ophalen, opschonen en uitvoeren van standaardberekeningen met whitelists voor bronnen. Ervaring uit de financiële afdelingen in de mode-industrie toont een efficiëntiewinst van ongeveer een halve werkdag per week, vooral aan het einde van de maand en het kwartaal.

5. Bij goed gedocumenteerde rest- en halffabricaten kan AI op basis van goedgekeurde alternatieven in stuklijsten produceerbare varianten identificeren. Zo wordt bestaand materiaal optimaal benut, wat bijdraagt aan kostenefficiëntie en duurzaamheid.

Een veilig startpunt voor de introductie van AI zijn workflows waarin externe informatie wordt verwerkt. Een consequente controle door medewerkers (‘human in the loop’) voorkomt dat eventuele AI-hallucinaties doorsijpelen naar volgende processtappen.

Geen transformatie zonder leiderschap

Een digitaliseringsproject zoals de introductie van AI slaagt alleen met professioneel changemanagement, waarbij zowel de bedrijfscultuur als de IT-afdeling worden betrokken. Dergelijke moderniseringen hebben namelijk impact op veel meer dan alleen design en operations. Inkoop, logistiek, retail, finance en compliance voelen de effecten, vaak pas maanden later en onvoorbereid. Vroegtijdige onboarding vermindert weerstand: stakeholders worden vanaf het begin geïnformeerd, de impact wordt transparant gemaakt en er worden feedbackmomenten ingebouwd.

Cruciaal voor het creëren van draagvlak is ook de integratie van het project in bestaande overlegstructuren. Als een bedrijf vaste overleggen of stuurgroepen heeft, kunnen de transformatieonderdelen daar idealiter in worden opgenomen. De ervaring leert dat stakeholders positiever reageren als vernieuwingen niet leiden tot een wildgroei aan vergaderingen.

Acceptatie en correct gebruik op operationeel niveau worden bevorderd door tools met een hoge gebruiksvriendelijkheid, goed kennisbeheer en gerichte upskilling, van de planner tot het winkelteam. Trainingen en duidelijke rolomschrijvingen ondersteunen teams waarin jarenlange praktijkkennis en digitale verantwoordelijkheden samenkomen.

Een geïntegreerde datacyclus in plaats van een glazen bol

Het effect van de digitalisering is meetbaar aan de hand van diverse kengetallen. Denk aan doorverkooppercentages en out-of-stock-percentages per locatie, de omloopsnelheid van de voorraad en het aandeel verouderde voorraad. Ook de prognosebias en de MAPE (Mean Absolute Percentage Error) per categorie zijn belangrijke indicatoren. De leverbetrouwbaarheid en de variantie per leverancier weerspiegelen de kwaliteit van de aansturing in inkoop en logistiek. In content- en VM-processen zijn zoek- en doorlooptijden en hergebruikpercentages bepalend, terwijl op dataniveau de volledigheid van het DPP en de kwaliteit van de stamgegevens tellen.

Wanneer governance en IT op één lijn zitten, data een gemeenschappelijke taal spreken en AI gericht frictiekosten aanpakt, ontstaat een stabiel besturingsmodel. Systemen sturen het proces en teams nemen beslissingen op basis van consistente signalen. Dan veranderen digitalisering en AI van kostenposten in concrete hefbomen voor kostenefficiëntie.

Dit artikel is in het Nederlands vertaald met behulp van een AI-tool.

FashionUnited gebruikt AI taaltools om het vertalen van (nieuws)artikelen te versnellen en de vertalingen te proeflezen om het eindresultaat te verbeteren. Dit bespaart onze menselijke journalisten tijd die ze kunnen besteden aan onderzoek en het schrijven van eigen artikelen. Artikelen die met behulp van AI zijn vertaald, worden gecontroleerd en geredigeerd door een menselijke bureauredacteur voordat ze online gaan. Als je vragen of opmerkingen hebt over dit proces, stuur dan een e-mail naar info@fashionunited.com.