Kürzlich hat der globale Einzelhandelsriese Walmart eine bahnbrechende technologische Innovation vorgestellt: Das eigens entwickelte generative KI-Tool „Trend-to-Product“ (Trend zum Produkt) wurde nach 18-monatiger Entwicklungszeit offiziell in Betrieb genommen.

Dieses auf die Bekleidungsindustrie fokussierte technologische Werkzeug erfasst in Echtzeit Trenddaten aus sozialen Medien und dem Internet und verkürzt den traditionellen Bekleidungsentwicklungszyklus von sechs Monaten auf sechs Wochen. Im Idealfall kann der gesamte Produktionszyklus um bis zu 18 Wochen verkürzt werden, was einem „Lichtgeschwindigkeits“-Produktionsmodus von der Datenerkenntnis bis zur Produktumsetzung entspricht.

Quelle: Internet

1. KI-gesteuerte Modeentwicklung: Umfassende Beschleunigung von der Ideenerfassung bis zur Produktionsentscheidung

Am Hauptsitz von Walmart in Arkansas, USA, demonstrierte das Technikteam den Medien den Arbeitsablauf dieses revolutionären Systems. Das System erfasst täglich automatisch über 500 Millionen Social-Media-Beiträge, Modeblogger-Inhalte und E-Commerce-Plattformdaten. Durch Deep-Learning-Algorithmen identifiziert es die Trends von über 120 Modeelementen wie Farben, Mustern und Stilen. Im Vergleich zu traditionellen manuellen Recherchen, die einen Marktforschungszyklus von 2-3 Wochen erfordern, kann das KI-System innerhalb von 15 Minuten ein vollständiges Inspirationsboard mit Materialempfehlungen, Kostenschätzungen und Produktionsmachbarkeitsanalysen erstellen.

„Früher mussten Designer hunderte Modemagazine durchblättern, jetzt kann die KI automatisch die 200 beliebtesten Designelemente der Saison vorschlagen“, verriet Andrea Albright, Executive Vice President für Einkauf bei Walmart. Das System habe der Marke No Boundaries geholfen, die Effizienz der Neuproduktentwicklung um 400 % zu steigern, wobei einige Prozesse von mehreren Wochen auf unter 24 Stunden verkürzt wurden. In der Winterkollektion 2023 stammten 30 % der meistverkauften Artikel direkt aus KI-generierten Inspirationskonzepten.

Quelle: Walmart-Website

2. Schlanke Lieferkette: Das 18-Wochen-Zeitloch wird geschlossen

Die Bekleidungsbranche leidet seit langem unter dem langen Zyklus „Design-Produktion-Regallagerung“. Im traditionellen Modell dauert es durchschnittlich 26 Wochen von der Trendentdeckung bis zur Filialbelieferung. Walmart hat diesen Zyklus mit dem KI-Tool auf unter 8 Wochen verkürzt. Der Leiter des Technikteams erklärte, dass das System 12 Wochen im Voraus die Merkmale von Verkaufsschlagern vorhersagen und gleichzeitig Verhandlungen über Stoffbeschaffung einleiten kann. Allein die Stoffreservierung spart 45 Tage Zeit.

Noch entscheidender ist die Optimierung der Produktionsentscheidungen durch die KI. Das System integriert die Echtzeit-Kapazitätsdaten von über 2000 Lieferanten von Walmart weltweit und kann basierend auf der Trendstärke automatisch den optimalen Produktionsplan empfehlen.

Quelle: Walmart-Website

3. KI-Praxis einer 2-Milliarden-Dollar-Marke: Fast-Fashion-Modell wird neu definiert

Als einer der ersten Anwender profitiert die junge Bekleidungsmarke No Boundaries von Walmart bereits vom KI-gesteuerten Modell. Diese im Februar 2023 neu eingeführte Marke erreicht mit dem Trend-to-Product-System einen Rhythmus von „wöchentlichen Neuheiten“ und steigerte die jährliche SKU-Anzahl im Vergleich zum traditionellen Modell um 170 %. Bemerkenswert ist, dass die Genauigkeit der Verkaufsschlager-Vorhersage von branchenüblichen 35 % auf 68 % gestiegen ist, während die Überbestände am Saisonende um 40 % reduziert wurden.

Quelle: Walmart-Website

4. Die KI-Ambitionen eines Billionen-Dollar-Warenimperiums

Vinod Bidarkoppa, Chief Technology Officer von Walmart International, gab bekannt, dass die Technologie schrittweise auf über 200 Kategorien wie Haushaltsgeräte und Alltagsgegenstände ausgeweitet wird. Der erste Erweiterungsbereich sind saisonale Artikel. Die Entwicklung von Halloween-Dekorationen für 2024 hat bereits begonnen, das Trendvorhersagemodul zu nutzen. Das System zeigt, dass die Suchanfragen nach Spider-Man-Dekorationen im Jahresvergleich um 300 % gestiegen sind. Die KI empfahl daraufhin, die Auslieferungsmenge der entsprechenden Produkte zu verdoppeln und zwei Monate früher mit der Rohstoffbeschaffung bei chinesischen Lieferanten zu beginnen.

Wenn dieser Gigant mit einem jährlichen Einkaufsvolumen von über 350 Milliarden US-Dollar seine globale Lieferkette tief mit Echtzeit-Trenddaten verknüpft, könnte der traditionelle Produktentwicklungszyklus von 6-12 Monaten vollständig aufgelöst werden. Wie Bidarkoppa sagte: „Der zukünftige Einzelhandelswettbewerb ist im Kern ein Wettbewerb um die Geschwindigkeit, mit der Daten in Produkte umgewandelt werden.“