Inès Moreau
Schreibt über EU-Regulierung, Kreislaufwirtschaft und die Produktdaten hinter nachhaltiger Mode.
Artikel von Inès Moreau
Wie nutzt PUMA generative KI für Kampagnenbilder und Produktinhalte?
PUMA nutzt die Imagen-Modelle von Google, um lokalisierte Hintergründe zu generieren und Routinearbeiten der Bildbearbeitung für den Onlineshop zu übernehmen. Der Fall zeigt, wo generierte Bilder für eine globale Marke funktionieren und wovon sie abhängen.
Wie Decathlon KI für Nachfrageprognose und Supply-Planung einsetzt
Decathlon prognostiziert die wöchentliche Nachfrage für bis zu 25'000 Produkte pro Versorgungszone und ist auf ein feinabgestimmtes Foundation Model für Zeitreihen umgestiegen. Was das Unternehmen zu Genauigkeit, Kosten und Grenzen veröffentlicht hat.
Wie nutzt The RealReal KI für Authentifizierung, Preisgestaltung und Warenannahme?
The RealReal kombiniert menschliche Authentifizierungsfachleute mit Bildwerkzeugen, bepreist die meisten Artikel algorithmisch und verlagert die Warenannahme auf ein KI-System namens Athena. Was das Unternehmen offengelegt hat und was das Modell für Resale bedeutet.
GEO-Checkliste für Inhalte: 15 Punkte, die Mode-Produktseiten für KI zitierfähig machen
KI-Assistenten zitieren Seiten, die Fakten klar benennen, gecrawlt werden können und mit anderen Quellen übereinstimmen. Diese Checkliste deckt Zugang, Produktfakten, strukturierte Daten und Inhalte für Mode-Produktseiten ab.
Generative Designtools für die Mode im Vergleich: Bild, Schnitt und 3D im Jahr 2026
Bildgeneratoren, Print-Tools, Schnittsoftware und 3D-Simulation erfüllen sehr unterschiedliche Aufgaben. Ein nüchterner Vergleich, was jede Kategorie im Designstudio leistet und wo weiterhin menschliche Expertise entscheidet.
Können Marken generative KI sicher mit ihren eigenen Designarchiven nutzen?
Wer ein Archiv mit generativer KI nutzt, muss zwei Fragen klären: womit das Basismodell trainiert wurde und welche Rechte die Marke an ihrem eigenen Material hält. Wo Recht und Verträge 2026 stehen.
So stimmen Sie ein Bildmodell auf Ihr Markenarchiv ab
Feintuning bringt einem Bildmodell die Prints, Silhouetten und visuellen Codes einer Marke bei. Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zu Datenaufbereitung, Methodenwahl, Lizenzprüfung und Evaluation, mit realistischen Erwartungen.
Kann KI Tech Packs erstellen? Was von der Skizze bis zur Spezifikation funktioniert
KI kann inzwischen Teile eines Tech Packs aus Zeichnungen und Produktdaten entwerfen, doch Konstruktion, Passform und Fabrikdetails brauchen weiterhin technische Designer. Ein Praxisleitfaden, was sich automatisieren lässt und was in menschlicher Hand bleiben sollte.
KI für Prints und Rapporte: ein Workflow vom Prompt bis zur Produktionsdatei
Generative KI erzeugt Motive und nahtlose Muster in Sekunden, doch ein Print ist erst verwendbar, wenn Skalierung, Rapport, Farben und Rechte unter Kontrolle sind. Ein Workflow in Schritten für Textildruck-Teams.
Von der Skizze zu 3D: Wie verwandelt KI Zeichnungen in 3D-Kleidungsstücke?
KI beginnt, Modeskizzen zu lesen und daraus Schnittmuster und drapierte 3D-Kleidungsstücke zu erzeugen. Wie die Technologie funktioniert, was die Forschung zeigt, was kommerzielle 3D-Tools bereits leisten und wo die Grenzen liegen.
Virtuelle Anprobe 2026: generative, 3D- und AR-Ansätze im Vergleich
Generative Bildanprobe, messbasierte 3D-Avatare und kamerabasierte AR beantworten unterschiedliche Fragen der Kundschaft. Ein nüchterner Vergleich, was jeder Ansatz braucht, was er leistet und wo er an Grenzen stösst.
Bodyscanning und KI-Massanfertigung: Ist Passform auf Bestellung bereit für die Skalierung?
Bodyscanning per Smartphone erreicht heute Millionen von Kundinnen und Kunden, doch die Massanfertigung bleibt eine Nische. Was die Technologie kann, was die Produktion auf Bestellung voraussetzt und wo die Engpässe liegen.
QR-Code, NFC oder RFID: Welcher Datenträger für den digitalen Produktpass?
Der digitale Produktpass der EU braucht eine physische Verbindung zwischen Kleidungsstück und Daten. Ein praxisnaher Vergleich von QR-Code, Data Matrix, NFC und RFID und was die ESPR tatsächlich verlangt.
Wie wird KI in Modelogistik und Lager eingesetzt?
Von Kommissionierrobotern über Lagerplatzvergabe bis zu Lieferterminzusagen: KI hält Einzug in das Fulfilment der Mode. Was im Einsatz ist, wovon es abhängt und warum weiche, vielfältige Produkte schwer zu automatisieren bleiben.
Wie wird KI in der Modebeschaffung für Kostenmodelle und Lieferantenverhandlungen eingesetzt?
KI kann Kleidungskosten aufschlüsseln, Angebote vergleichen und Verhandlungen vorbereiten. Was funktioniert, was Beratungsunternehmen versprechen und warum Vertrauen und Lieferantenbeziehungen weiterhin über das Ergebnis entscheiden.
Wie können Modemarken 2026 KI-Szenarioplanung für Zölle und Beschaffung nutzen?
Die US-Zollregeln haben sich 2026 erneut geändert, und die Handelsströme bei Bekleidung verschieben sich. Wie KI-gestützte Szenarioplanung Marken hilft, Beschaffungsoptionen zu vergleichen, und warum sie Politik nicht vorhersagen kann.
Was ist Computer Vision in der Mode? Von der Fehlererkennung bis zur Regalüberwachung
Mit Computer Vision können Maschinen Bilder und Videos lesen: Stofffehler erkennen, Produktfotos verschlagworten, visuelle Suche ermöglichen und Regale prüfen. Was die Technologie leistet, was sie braucht und wo ihre Grenzen liegen.
KI im Modedesign: wie Designteams sie tatsächlich nutzen
Generative KI ist im Designstudio angekommen, allerdings vor allem als schneller Skizzenblock und Visualisierungstool. Wo sie Designerinnen und Designern hilft, wo sie an Grenzen stösst und was Teams brauchen, bevor sie sich darauf verlassen.
Wem gehört ein KI-generiertes Modedesign? Urheberrecht und geistiges Eigentum erklärt
Gerichte und Urheberrechtsbehörden sind sich in einem Punkt einig: Schutz setzt einen menschlichen Urheber voraus. Was das für Prints, Skizzen und Kleidungsstücke bedeutet, die mit KI-Tools entstehen, und wie Modemarken ihre Arbeit schützen können.
KI für Produktdaten in der Mode: Attribute, Tech Packs und Anreicherung im grossen Massstab
Webshops, Marktplätze, Wholesale-Partner und KI-Shopping-Assistenten sind alle auf vollständige Produktdaten angewiesen. Wie KI Attribute extrahiert, Beschreibungen verfasst und Datensätze prüft, und wo Menschen eingebunden bleiben.
Wie wird KI in der Supply Chain der Mode eingesetzt?
Von der Bedarfsplanung über Lagerroboter bis zur Lieferantenüberwachung: Wo KI in den Lieferketten der Mode bereits funktioniert, welche Daten sie braucht und wo ihre Grenzen liegen.
Kann KI die Mode nachhaltiger machen?
KI kann der Mode helfen, weniger unerwünschte Produkte herzustellen und neue EU-Vorschriften zu bewältigen, doch sie verbraucht auch Energie und kann ein Geschäftsmodell nicht allein verändern. Ein nüchterner Blick auf beide Seiten.
Wie erkennt KI Fehler in Stoffen und Kleidungsstücken?
Computer Vision verlagert die Textilprüfung vom menschlichen Auge auf Kameras und Modelle. Wie das funktioniert, wo es eingesetzt wird und warum Daten und Fehlerdefinitionen am wichtigsten sind.
Wie kann KI Lieferantenrisiken und Compliance in der Mode überwachen?
Vorschriften gegen Zwangsarbeit und Sorgfaltspflichtgesetze zwingen Modeunternehmen, ihre Lieferanten besser zu kennen. KI kann Dokumente und Signale im grossen Massstab auswerten, ersetzt aber weder Audits noch den Dialog mit den Lieferanten.
Wie Uniqlo und Fast Retailing KI und Daten im Ariake-Projekt einsetzen
Mit dem Ariake-Projekt will Fast Retailing genau das herstellen und verkaufen, was die Kundschaft will, und zwar dann, wenn sie es will. Welche Rolle KI, geteilte Daten und automatisierte Lager spielen und was der Konzern offengelegt hat.
KI für Modedesigner: Tools, Workflows und Grenzen
Wie Modedesigner generative KI für Recherche, Moodboards, Farben, Prints und erste Konzepte nutzen, wo sie bei Konstruktion und Passform an Grenzen stösst und was Urheberrecht und Kennzeichnungspflichten bedeuten.
Compliance-Handbücher von Händlern und Rückbelastungen: was EDI- und Etikettierungsfehler kosten
Händler veröffentlichen Compliance-Regeln für Lieferanten und ziehen Beträge von Rechnungen ab, wenn Lieferungen, Etiketten oder EDI-Dokumente dagegen verstossen. Wie das System funktioniert, wo Marken Geld verlieren und wie sie sich wehren können.
Wie verteilen Modemarken Produktdaten an Händler und Marktplätze?
Ein PIM, viele Kanäle: wie Sie Produktdaten in der Mode strukturieren, zuordnen und validieren, damit Wholesale-Partner und Marktplätze sie beim ersten Mal akzeptieren, und wo KI hilft.
Wie erweitert man ein PIM-Datenmodell für den Digitalen Produktpass?
Der delegierte Rechtsakt zum DPP für Textilien ist für 2027 geplant. So können Modemarken ihr PIM-Datenmodell schon jetzt vorbereiten: Identifikatoren, Materialien, Lieferkette, Pflege und Daten zum Ende der Nutzungsdauer.
Trendprognose-Plattformen im Vergleich: Was messen WGSN, Heuritech und andere?
Trendplattformen unterscheiden sich weniger in ihrer KI als in den Daten, die sie beobachten. Was WGSN, Heuritech, Trendalytics und EDITED messen und wie Sie die richtige wählen.
Rücknahmeprogramme: Welche Daten müssen Modemarken erfassen und berichten?
Die erweiterte Herstellerverantwortung für Textilien und das EU-Vernichtungsverbot für unverkaufte Kleidung machen die Rücknahme von Kleidung zu einer Datendisziplin. Diese Checkliste deckt Sammel-, Sortier-, Wiederverwendungs- und Berichtsdaten von der Ladentheke bis zum Recycler ab.
Wo liegen DPP-Daten? PLM, PIM, ERP und die Passplattform erklärt
Ein Digitaler Produktpass greift auf Daten zu, die über Design-, Produkt-, Transaktions- und Lieferantensysteme verteilt sind. Welches System sollte welches Attribut verantworten, und wie sollten die Systeme an eine Passplattform angebunden werden?
DNA-Marker, Isotope, RFID oder Blockchain: Welche Technologie zur Rückverfolgbarkeit funktioniert?
Tools zur Rückverfolgbarkeit in der Mode beantworten unterschiedliche Fragen. DNA-Marker und Isotopentests prüfen das Material, RFID verfolgt den Artikel, und Blockchain sichert den Datensatz. Ein nüchterner Vergleich dessen, was jede Technologie beweisen kann.
PLM erklärt: Wie Kollektionen von der Skizze zum Musterteil gelangen
Im Product Lifecycle Management wird eine Kollektion entworfen, spezifiziert, kalkuliert und gemustert. Was PLM leistet, wer es nutzt und was man davon erwarten kann.
PIM erklärt: Warum Produktdaten der verborgene Wert einer Modemarke sind
Ein Product-Information-Management-System enthält den Content, der verkauft: Beschreibungen, Attribute, Bilder und Übersetzungen. Warum das für jeden Kanal zählt, Wholesale eingeschlossen.
Produktstammdaten: der unscheinbare Schlüssel zur digitalen Mode
Artikelnummern, Farbcodes, Grössenskalen und Kennungen entscheiden darüber, ob Showrooms, Portale, Feeds und Rechnungen funktionieren. Ein praktischer Leitfaden für saubere Produktstammdaten.
Vorlaufzeiten in der Mode: warum eine Saison ein Jahr früher beginnt
Von der Trendrecherche bis zur Lieferung in den Laden braucht eine klassische Modesaison viele Monate. Wohin die Zeit geht, was sie treibt und wie Marken sie verkürzen.
Nearshoring in der Mode: die Zielkonflikte
Produktion näher an die Absatzmärkte zu holen, verspricht Tempo, Flexibilität und Widerstandsfähigkeit. Es erhöht aber auch die Stückkosten und schränkt das Know-how ein. Wie man entscheidet, was näher rückt und was bleibt.
Der Digitale Produktpass, erklärt für Modemarken
Die EU baut eine digitale Identität für Produkte auf, die in ihrem Markt verkauft werden. Was der Pass für Bekleidung bedeuten wird, was noch offen ist und wie Marken ihre Daten schon jetzt vorbereiten können.
ESPR erklärt: was die EU-Ökodesign-Verordnung für Textilien bedeutet
Die Ökodesign-Verordnung für nachhaltige Produkte weitet die EU-Vorschriften zur Produktgestaltung auf Bekleidung und Schuhe aus. Was sie verlangt, was bereits gilt und was noch ausgearbeitet wird.
Erweiterte Herstellerverantwortung für Textilien, erklärt
Die revidierte EU-Abfallrahmenrichtlinie lässt Hersteller für Sammlung, Sortierung und Recycling gebrauchter Kleidung und Schuhe bezahlen. Wer als Hersteller gilt, was es kostet und wann es beginnt.
Überproduktion in der Mode: Ursachen und Hebel
Mehr herzustellen, als sich zum vollen Preis verkaufen lässt, ist in die Art eingebaut, wie die Mode plant, einkauft und produziert. Warum es geschieht, warum die Regulierung den Einsatz nun erhöht und welche Hebel tatsächlich wirken.
Rückverfolgbarkeit in der Mode-Lieferkette: wo man beginnt
Regulierungsbehörden, Händler und Konsumenten fragen zunehmend, woher Kleidung kommt. Ein praktischer Leitfaden, um Lieferanten zu erfassen, Daten zu sammeln und Rückverfolgbarkeit Schritt für Schritt aufzubauen.
Green Claims in der Mode: kommunizieren ohne Greenwashing
Ab dem 27. September 2026 verbieten neue EU-Verbraucherregeln vage Umweltaussagen und unzuverlässige Labels. Was sich für Modemarketing, Produktseiten und Wholesale-Texte ändert.
Resale und Recommerce: wie Secondhand bei den Marken ankam
Secondhand-Mode ist von Brockenhäusern und Peer-to-Peer-Plattformen in markeneigene Programme gewandert. Die wichtigsten Modelle, was sie erfordern und wo sie in die Strategie einer Marke passen.
Prinzipien des zirkulären Designs für Modekollektionen
Das Ende der Nutzungsdauer eines Kleidungsstücks wird weitgehend am Designtisch entschieden. Die Prinzipien des zirkulären Designs, wie sie sich in die Kollektionsarbeit übertragen und welche Zielkonflikte Designer abwägen müssen.
3D-Design und digitale Muster: weniger physische Muster, schnellere Entscheide
Die 3D-Simulation von Kleidungsstücken erlaubt Teams, Passform, Farbe und Sortiment am Bildschirm zu prüfen, bevor ein einziges Muster genäht ist. Wie sie funktioniert, wo sie Zeit und Material spart und wo physische Muster weiterhin überlegen sind.
Textilzertifizierungen entschlüsselt: was die wichtigsten Labels tatsächlich abdecken
Bio, recycelt, auf Schadstoffe geprüft, verantwortungsvoll beschafft: Textilzertifizierungen decken sehr Unterschiedliches ab. Ein Leitfaden zu den wichtigsten Standards und wie man sie in Aussagen verwendet.
Made-to-Order und Pre-Order als Nachhaltigkeitsinstrumente
Gegen bestätigte Nachfrage statt gegen Prognosen zu produzieren, kann Überbestände verringern. Wo Made-to-Order und Pre-Order funktionieren, was sie vom Betrieb verlangen und wo ihre Grenzen liegen.
Nachhaltigkeitsdaten mit Handelspartnern teilen: ein Praxisleitfaden
Händler verlangen von Marken zunehmend Daten zu Material, Herkunft und Zertifizierung pro Produkt. Was sie brauchen, wie man die Daten strukturiert und wie Aussagen über alle Kanäle konsistent bleiben.