INOM EXAMENSARBETE TEKNIK, GRUNDNIVÅ, 15 HP , STOCKHOLM SVERIGE 2020
Beslutsfattande kring
produktutvecklingsprocessen i
svenska klädföretag och framtida
AI-applikationer
En studie om svenska klädföretags hållbara
material- och produktbeslut samt AI-stöd i
framtiden
ANNIE ALBÅGE PETTERSSON
KLARA ANDERHAGEN HOLMES
KTH
Examensarbete Integrerad produktutveckling grundnivå, 15 hp, kurskod MF131x
Beslutsfattande kring produktutvecklingsprocessen i svenska klädföretag och framtida AI-applikationer En studie om svenska klädföretags hållbara material- och
produktbeslut samt AI-stöd i framtiden
Annie Albåge Pettersson Klara Anderhagen Holmes Examinator
Sofia Ritzén
Handledare
Magnus Eneberg och Gunilla Ölundh Sandström
Sammanfattning
I klädindustrin är materialval och beslut om produkter en viktig del av produktutvecklingsprocessen som påverkar design, kostnad, känsla samt estetik i en produkt. Materialvalsprocessen har blivit mer komplex och utseende samt kvalitet konkurrerar nu också med hållbarhet. Många aspekter är därför viktiga att balansera vid beslutsfattande. Det finns metoder, men om och hur de används av svenska klädföretag är relativt outforskat. Artificiella intelligenta-system som kan användas i beslutsfattandet finns tillgängliga idag och används redan i olika områden inom klädindustrin. Det finns också AI-system för materialval, men ännu inte i klädindustrin.
Syftet med denna studie är att studera beslutsfattande inom svenska klädföretag avseende hållbara produkt- och materialval samt om AI skulle kunna stödja processen. Semistrukturerade intervjuer genomförda med två svenska klädföretag användes i denna studie för att besvara två forskningsfrågor kopplade till syftet tillsammans med en iterativ litteraturstudie.
Studien visar att svenska klädföretag inte använder några speciella verktyg eller kända metoder vid beslutstagande gällande material och produkter för att uppnå deras hållbarhetsmål. Ofta är det intuition och erfarenhet som ligger bakom beslut och val men det finns även kravspecifikationer för varje produkt med krav som måste vara uppfyllda för att beslutet om materialval ska tas. I dag använder företagen inga AI-system men enligt teorin finns det några AI-metoder som skulle kunna implementeras inom material- och produktbeslut där det gäller kvantitativa aspekter, exempelvis vattentäthet. Dock kan inte något AI-system i dag ersätta människans förmåga att ta beslut vad gäller mer kvalitativa egenskaper, såsom känslan av ett material.
Nyckelord: Integrerad produktutveckling, Materialval, Beslutsfattande, Svenska Klädföretag, Artificiell Intelligens, AI, Hållbarhet
Degree project in Integrated Product Development First cycle, 15 cr, course code MF131x
Decision making in the product development process in Swedish apparel companies and future AI-applications A study on Swedish apparel companies' sustainable material
and product decisions and AI support in the future Annie Albåge Pettersson
Klara Anderhagen Holmes Examiner
Sofia Ritzén
Supervisor
Magnus Eneberg and Gunilla Ölundh Sandström
Abstract
In the apparel industry, material choice and decisions regarding products are an important part of the product development process, influencing design, cost, feeling and aesthetic of a product. The material choice process is becoming more complex and look along with quality now also competes with sustainability. Many aspects are therefore important to balance when making decisions. There are methods, but it is unclear if and how they are used by Swedish apparel companies. Artificial Intelligence systems that can be used in decision making are available today, and already in use in different areas within the apparel industry. There are also AI-systems for material choice, but not yet in the apparel industry.
The purpose of this study is to study decision making within Swedish clothing companies regarding sustainable product and material choices and whether AI could support the process. Semi structured interviews conducted with two Swedish apparel companies were used to answer two research questions, together with an iterative literature study.
The study shows that Swedish apparel companies do not use any special tools or known methods while making decisions regarding material and products in order to achieve their sustainability goals. Often intuition and experience is behind making a decision or choice, but also specifications regarding each product with requirements that have to be fulfilled. Today the asked companies do not use AI-systems for making decisions regarding materials or products, but according to literature, there are some methods that possibly could be implemented regarding quantitative aspects such as water permeability. However, there does not seem to be any AI-systems today that can replace human’s ability to make decisions concerning the qualitative aspects such as the feeling of a material.
Keywords: Integrated product development, Material selection, Decision Making, Swedish Apparel Companies, Artificial Intelligence, AI, Sustainability
Förord
Denna studie är ett kandidatexamensarbete inom MF131X, Integrerad Produktutveckling, på Kungliga Tekniska Högskolan under vårterminen 2020.
Vi vill tacka de företag och företagsrepresentanterna som var delaktiga och låtit sig intervjuas samt svarat på frågor genom arbetets gång. Deras hjälp har varit ovärderlig och utan dem hade denna studie inte blivit av.
Vi vill även tacka våra handledare Magnus Eneberg och Gunilla Ölundh Sandström för deras hjälp och stöd genom hela arbetet samt bra och lärorika föreläsningar och seminarier. Dessutom vill vi tacka studenterna som har genomfört kamraträttning och bidragit till en förbättring av rapporten. Stockholm, Maj 2020
Annie Albåge Pettersson Klara Anderhagen Holmes
Innehållsförteckning
1. Inledning 1
1.1 Bakgrund och problematisering 1
1.2 Syfte 2
1.3 Frågeställningar 2
1.4 Avgränsningar 3
2.Teori 4
2.1 Material- och produktbeslut med ett hållbarhetsperspektiv 4
2.2 Beslutsfattande via intuition och erfarenhet 4
2.3 Beslutsfattande för materialval 5
2.4 Definition av Artificiell Intelligens 6
2.5 Artificiell intelligens och applikationsmöjligheter 6
3. Metod 8
3.1 Litteraturstudie 8
3.2 Intervjustudie 8
3.4 Valda företag och respondenter 9
3.5 Kvalitetsanalys 10
4. Empiri 12
4.1 Hållbarhetsmål 12
4.2. Materialval 13
4.3 Intuition- och erfarenhetsstyrda beslut utifrån ett faktaunderlag 14
4.4 Syn på AI i produktutvecklingsprocessen 16
5. Analys och diskussion 18
5.1 Verktyg för beslutsfattande 18
5.2 Likheter och skillnader mellan företagens material- och produktbeslut 18 5.3 Intuition och erfarenhet är två avgörande komponenter i beslutsprocessen 19 5.4 Implementation av AI-metoder i svenska klädföretags material- och
produktbeslutsarbete 20
6. Slutsats 22
6.2 Vidare studier 22
7. Referenser 23
1
1. Inledning
Detta kapitel behandlar studiens bakgrund, problematisering, syfte, frågeställningar samt avgränsningar.
1.1 Bakgrund och problematisering
Materialvalet ett klädföretag gör är helt avgörande för de flesta aspekter av en produkt. Känslan och utseendet av materialet är enligt Schröpfer et al (2011), som refererar till Beylerian & Dent (2005), en komponent av produkten som klädföretaget utvecklar och därmed en stor del av både det estetiska och användningen av produkten. Olika material ger varierande uttryck, funktion och textur, och valet är därför ett viktigt element av produktutvecklingsprocessen (Nilsson, 2015). Materialvalet är dock kritiskt för långt mer än estetik och uttryck. I dagens samhälle är hållbarhet något som blir allt viktigare för människor och samhället vilket ställer krav på klädföretag samt skapar nya konkurrensmöjligheter. Det är inte längre bara pris och kvalitet som är viktigt för konsumenter, utan även kläder som förknippas med hållbarhet är lockande (Maxwell & van der Vorst, 2003). Flera svenska klädföretag marknadsför deras produkter genom att framhäva hur hållbara de är, och i många av deras värdegrunder lyfts hållbarhet och alla dess dimensioner fram som grundpelare i företagets filosofi (Lindex; Acne; H&M; Fjällräven, 2020). Vad som definierar en “hållbar produkt” är inte alltid självklart och kan skilja sig åt, men att materialvalet starkt influerar en produkts hållbarhet har fastställts (Evans et al., 2007). Att välja material som är hållbara är svårt då definitionen av hållbarhet kan innefatta allt från arbetares rättigheter till användandet av miljögifter. Dessutom kräver företag en viss standard och kvalitet på sina produkter, samtidigt som kostnaderna ska hållas låga (Zhang et al., 2017). Vid utveckling av kläder måste ansvariga välja mellan många olika materialalternativ, där det ofta inte finns ett självklart val. Ett billigare material kan vara mindre slitstarkt, men bli starkare genom behandling med miljögifter, medan ett naturligt starkare material är dyrare och gör det svårare för företaget att sälja produkten med vinst.
Många svenska klädföretag idag har ingen egen materialproduktion och har istället fristående producenter i världen, främst i Europa och Asien, som de jobbar med (Brändström & Rosqvist, 2012). Valet av samarbetspartners kan vara minst lika svårt som materialvalet, med olika kvalitativa och kvantitativa faktorer som ska vägas mot varandra och påverkar starkt företaget som helhet (Weber, 1996). Många andra beslut som rör produkter måste också fattas, exempelvis gällande prissättning och om företaget ska släppa en produkt på marknaden eller vidareutveckla produkten.
Då materialvalet och produktbeslut är svårt har många metoder utvecklats för att underlätta processen. En av de enklare metoderna för materialval är “cold logic” (Ashby, 2013). Metoden går ut på att formulera de krav som materialet måste uppfylla. Genom att ställa olika hållbarhetskrav och egenskaper mot varandra samt mot andra kriterier såsom kostnad och slitstarkhet, kan mer
2
informerade beslut fattas i materialvalsprocessen. Även metoder för att fatta beslut finns för att underlätta beslutstagande i olika branscher.
Luce (2019) menar att artificiell intelligens, AI, är system som återskapar människans kognitiva funktioner såsom problemlösning, att förutsäga vad som kommer hända eller fatta beslut, förmågor som är mycket komplexa. Sådana system används mycket inom beslutsfattande och kan därför vara intressant att använda för just materialval och andra beslut som fattas inom klädföretag. AI-system används redan nu flitigt inom konsumentföretag och även mer specifikt i klädföretag. Luce (2019) hänvisar till rapporten “The State of Fashion 2018”, författad av McKinsey & Company och The business of Fashion, och uppger att omkring 75 procent av alla återförsäljare planerade att investera i AI under 2018 och 2019. Modeindustrin är på väg att förändras på grund av just AI och applikationer med AI används redan nu inom olika områden. Exempelvis används det på affärers hemsidor på flera sätt, bland annat svarar tekniken på frågor som kunderna ställer i chattfunktionen och på en del sidor kan kunderna “prova” produkterna genom att produkten visas i kamerabilden (Luce, 2019). Detta visar på att integration av AI-system inte är något klädföretag är rädda för utan snarare något som eftersträvas ifall det gynnar företaget.
Materialval är svårt, och spelar en stor roll för hur ekologiskt hållbar en produkt är. Det finns metoder som kan användas när man väljer material men alla metoder kanske inte används i praktiken. Många svenska klädföretag har idag en stark miljöprofil men exakt hur de väljer materialet till sina klädprodukter och fattar andra beslut kring produkter är ett relativt outforskat ämne. AI-system finns och används inom klädföretag, men system som rör materialvalet är fortfarande i utvecklingsfasen. Det finns dock AI-metoder som kan användas för att välja material till olika beläggningar på bilar (Khandekar & Chakraborty 2015) och även andra system som rör materialval (Shahinur et al., 2017). Dessa system kan vara grunden för utvecklingen av nya system som, beroende på hur svenska klädföretags materialvalsprocess går till, kan användas inom beslutsprocessen för att säkerställa att alla beslut som fattas baseras på samma grunder och underlättar för företaget att nå sina ekologiska hållbarhetsmål.
1.2 Syfte
Syftet med denna studie är att studera beslutsfattande inom svenska klädföretag avseende hållbara produkt- och materialval samt om AI skulle kunna stödja processen.
1.3 Frågeställningar
● Om och, i så fall, hur fattar svenska klädföretag beslut kring hållbarhet i sina produkt och materialval under produktutvecklingsprocessen?
● Skulle AI-system kunna användas för att stödja företagen i att göra hållbara produkt- och materialval?
3
1.4 Avgränsningar
Syftet för denna studie kommer att besvaras genom att intervjua två olika svenska klädföretag samt genomföra en litteraturstudie. Då resultaten baseras på ett litet underlag går det inte att fastslå att samma resultat kommer gälla för alla svenska klädföretag, men studien kan ge en indikation på hur det kan se ut i allmänhet.
4
2.Teori
I detta kapitel redovisas rapportens litteraturstudie. Den innehåller teori inom de områden som arbetet berör, såsom beslutsfattande och artificiell intelligens.
2.1 Material- och produktbeslut med ett hållbarhetsperspektiv
Tillverkning av kläder är en intensiv process med hög arbetslast. Detta beror på flera olika anledningar, bland annat strävan efter att hålla ned kostnaderna, hög konkurrens och höga krav på kvalitet (Nayak & Padhye, 2018). Det sistnämnda har en stor koppling till klädproduktens material och visar på den stora utmaningen materialval innebär. Materialvalet påverkar produkten på många olika sätt, och när det kommer till klädprodukter är materialet mycket viktigt, då materialet är en sån stor del (Nilsson, 2015). Kunder vill ha produkter som ses som miljövänliga vilket driver branscher som modeindustrin till att jobba mot att utveckla fler gröna produkter. Det är numera en konkurrenskraft, precis som pris, material och kvalitet, att ha produkter som är eller ses som miljövänliga (Bevilacqua et al., 2007).
Genomgående är hållbarhetsarbete för svenska klädföretag enligt Brändström och Rosqvist (2012) en komplex process. I en studie över mindre svenska klädföretag framgår det att det är svårt för företagen att alltid välja hållbara fibrer eftersom materialegenskaper som bekvämlighet, slitstarkhet och det estetiska uttrycket blir mer begränsade (Brändström & Rosqvist, 2012). Dessutom är det svårt att uppnå en helt ekologisk produktion, även om dagens medvetenhet har bidragit till att arbetet för att producera hållbara fibrer ökat och fått mer uppmärksamhet (Scaturro, 2008). Armstrong och LeHew (2015) skriver att förutom kostnadsstrategier och samarbete med leverantörer är verktyg för beslutsfattande det som krävs för att klädindustrin ska förändras till en hållbar industri.
2.2 Beslutsfattande via intuition och erfarenhet
Vid beslutstagande har organisatoner många olika hjälpmedel att tillhandahålla, bland annat regulationer samt modeller utformade specifikt för vissa processer och procedurer (Ghattas et al., 2014). Dessa har framtagits och utvecklats för att företag ska kunna förbättra och stärka sin prestation och position i samhället. Trots detta finns det en annan aspekt som enligt Ghattas et al. (2014) ofta väger in tyngre under beslutsfattande, nämligen tidigare erfarenhet. Fields (2001) stämmer in på detta och menar att några metoder för beslutsfattande med tydliga steg sällan följs av chefer i flertalet organisationer. Istället tycks ofta dessa roller använda sig av intuition för att fatta olika beslut (Fields, 2001). Enligt Samier (2018) är intuition en viktig del av ett företags utveckling och framgång. Intuition kan enligt Samier (2018) också vara en del av den tidiga produktutvecklingsprocessen, som ett stöd vid problemformulering, förståelse av användare och konceptframtagning. Det finns både positiva och negativa aspekter med att ta beslut baserade på intuition och erfarenhet menar Patton (2003). Intuition kan vara baserat på hyfsat djupgående analytiska tankar från tidigare erfarenheter som finns kvar i beslutsfattaren som därmed har en god grund för att fatta ett beslut . Dock kan intuition också bestå av irrationella och impulsiva tankar som inte alls har en bra grund inför beslutsfattande (Patton, 2003).
5
2.3 Beslutsfattande för materialval
Eftersom materialvalet är svårt har många metoder utvecklats för att underlätta processen. Ett av de enklaste är enligt Ashby (2013) att använda “cold logic”. Metoden går ut på att formulera de krav som materialet måste uppfylla och sedan utvärdera och ranka dem med poäng om vilka som är viktigast. De material som uppfyller kraven är kandidater och materialet som får flest poäng blir valt. Denna metod är lätt att utföra och lättförståelig men det kan däremot vara svårt att värdera kriterierna mot varandra. Detta leder till att materialvalet inte nödvändigtvis blir det bästa möjliga och därmed att produkten inte heller blir lika bra som den hade kunnat (Ashby, 2013). Dessutom är det ibland svårt att sätta en siffra på mer kvalitativa egenskaper som uttryck och hur ett material känns.
Det finns även många metoder som kan användas för att lösa så kallat multi-criteria decision making-problem (MCDM-problem), det vill säga problem med flera olika typer av kriterier som är svåra att uppfyllas samtidigt (Mousavi-Nasab & Sotoudeh-Anvari, 2018). Att välja mer hållbara material kan räknas som ett sådant problem då materialet måste uppfylla kraven som ställs på produkten, som till exempel bra kvalitet, samtidigt som även hållbarhetskraven ska uppnås. Metoderna som används för att lösa dessa problem är bland annat Simple Additive Weighing (Mousavi-Nasab & Sotoudeh-Anvari, 2018) som går ut på, precis som “cold logic” som beskrivs ovan, att väga de olika kriterierna och beräkna summan för varje material (Prasetiyo & Baroroh, 2016). En annan metod för att lösa MCDM-problem är Analytic Hierarchical Process (AHP) som integrerar både kvalitativa och kvantitativa kriterier för att ta ett beslut (Mousavi-Nasab & Sotoudeh-Anvari, 2018). Dessa metoder har sina fördelar eftersom de oftast är lätta att implementera men det finns också problem med dem. Till exempel kan AHP inte hantera om det finns tvetydigheter i resultaten och måste då få hjälp av någon annan metod (Calabrese et al, 2016). Dessutom kan olika personer värdera resultaten olika, att säkerställa att samma förutsättningar alltid kommer ge samma beslut är svårt.
Speciellt materialval inom textilbranschen är ofta mycket problematiska eftersom det är många faktorer involverade som ska tillfredsställas (Nilsson 2014). En del av kraven som måste uppfyllas när ett beslut tas kan mätas genom tester, som exempelvis slitstarkhet och vattenpermeabilitet. Nilsson (2014) beskriver att det är en utmaning att designa med textilmaterial på grund av dess “soft properties”, mjuka aspekter, som beskrivs vara hur materialet exempelvis faller och stretchar. Inom dessa områden verkar det i dagsläget inte finnas många metoder som kan användas som hjälp för att fatta själva beslutet, det är snarare erfarenhet och intuition som krävs (Mitra et al., 2015). Nilsson (2014) beskriver dock att fysisk kontakt med materialet och att arbeta på ett mer “hands on” sätt kan vara ett sätt att hantera dessa utmaningar.
Det finns dock metoder för delar av materialvalsprocessen, exempelvis för att bestämma hur man ska välja ett material där olika aspekter är olika uppfyllda, som hur mycket koldioxid släpps ut under produktionen och hur mycket vatten som används. Dessa beror dock på kvantitativa data och är mer riktade mot material som ska användas inom bilindustrin och andra branscher som använder mer “hårda” material, snarare än tyg och sådana material som är mer använda inom klädproduktion (Shahinur et al., 2017).
6
2.4 Definition av Artificiell Intelligens
Enligt Kaplan och Haenlein (2019) är artificiell intelligens (AI) ett komplext och brett begrepp som innefattar en mängd olika metoder och system vilket försvårar definitionen av begreppet. De menar att det finns många olika definitioner beroende på vilket område det är som åsyftas. Kaplan och Haenlein (2019) nämner dock att en allmän definition är:“defined as a system’s ability to correctly interpret external data, to learn from such data, and to use those learnings to achieve specific goals and tasks through flexible adaptation”, det vill säga ett system som kan tolka data och använda den för att utföra uppgifter och uppnå specifika mål. Dörfler (2020) beskriver det något enklare, och menar att AI är ett system som kan utföra en uppgift som människor utför genom att använda sin hjärnkapacitet.
Idag kommer människor i kontakt med AI dagligen. Det finns i våra telefoner, datorer och andra hjälpmedel såsom Alexa och Google Home (Kaplan & Haenlein, 2019). Det är även vanligt att organisationer och företag använder Artificiell Intelligens som ett hjälpmedel inom olika områden. Inom materialval i Industry 4.0 menar Merayo et al. (2019) att AI kan vara till stor hjälp eftersom det i dagens läge ofta finns väldigt många alternativ och aspekter att överväga då ett val ska tas. Merayo et al. (2019) förtydligar dock att AI kan användas där det finns mycket mätbar och tydlig information att hämta. Svårare är det när det kommer till krav och faktorer som inte är tydliga siffror eller kvantitativa data. (Merayo et al., 2019).
2.5 Artificiell intelligens och applikationsmöjligheter
Walczak (2016) beskriver att det finns en mängd AI-applikationer som kan användas som ett stöd för företagsledningar. Dessa applikationer kan både bidra med informationssökning som breddar beslut- och urvalsunderlag för beslutsfattare men kan också ta över själva beslutsfattandet från grunden. Därmed kan de lösa kunskapskrävande problem utan mänsklig kognition så att människor kan fokusera på att jobba mer strategiskt (Walczak, 2016). AI-applikationer har utvecklats för att välja material utifrån olika kvantitativa aspekter, men också kvalitativa aspekter, då materialegenskaper ofta kan uttryckas med termer som “bra” och “accepterad”. Khandekar & Chakraborty (2015) har tagit fram en applikation som ska utifrån både kvalitativa uttryck och kvantitativa siffror presentera det bästa materialvalet av en rad olika alternativ. Systemet anser däremot inte tyger utan aluminumbeläggningar på bilar, vilka kan ha krav som ser väldigt olika ut. I textil- och klädproduktionsindustrin används inte AI-system i en stor utsträckning, men detta håller på att förändras menar Nayak & Padhye (2018). Enligt dem kan de system som finns idag hantera mer komplexa problem, och användningen av AI inom denna sektor ökar därmed fort (Nayak & Padhye, 2018). Guo & Wong (2013) lyfte fem år tidigare fram att AI-system har bearbetats för att kunna hantera olika beslutsprocesser inom klädindustrin, som att välja var olika fabriker ska situeras, göra försäljningsprognoser och hitta trender (Guo & Wong, 2013). För beslut gällande produkters utformning verkar det finnas några applikationer. Inom beslutande av färg på materialet till exempel har det utvecklats en intelligent metod inom “fuzzy system”, system med komplex uppbyggnad som kan hantera både kvantitativa och kvalitativa aspekter. Detta system beräknar och förutspår vilka färger kunderna kommer tycka om bäst (Guo et al, 2011). Problemet
7
med systemet är dock att den endast kan appliceras på enfärgade material och inga mönster. Liu et al (2019) har också tagit fram ett AI-system som kan para ihop olika kläder utifrån personliga preferenser om vilka färger, texturer och former passar ihop. Även inom mönsterframtagning har AI-system utvecklats. Dessa intelligenta system har framtagits med syfte att kunna förutspå hur ett plagg kommer passa bäraren och på så sätt även kunna hitta och ta fram mönster som kommer passa kundens kropp. Problemet med detta är enligt Guo et al (2011) att alla kroppsstorlekar varierar och att det därmed inte finns ett specifikt mönster som passar alla (Guo et al., 2011). Även AI-system för att designa nya kläder utifrån redan existerande kläder som säljer bra har enligt Luce (2018) lyfts som ideer. Luce lyfter dock också de begränsningar ett sådant system skulle ha, då modellerna som används för att designa kläderna inte har en förståelse för den riktiga världen, de kan endast identifiera mönster i givna data. Zhao et al (2018) har tagit fram AI-system som istället för att utföra själva designandet erbjuder en miljö för att göra designarbetet mer verkligt. Detta sker genom att låta användaren designa kläder i en miljö som är både virtuell och verklig. På så sätt kan designern direkt uppfatta hur plagget kan se ut i verkligheten.
8
3. Metod
I detta avsnitt presenteras metoderna som använts i studien samt motivationer till valet av företag och respondenter. Avsnittet innehåller även en kvalitetsdiskussion.
3.1 Litteraturstudie
Detta arbete började med en iterativ, djupgående litteraturstudie med syfte att samla in data och information om nuvarande metoder och processer inom materialval. Dessutom undersöktes hur AI används i dagsläget inom olika branscher, särskilt om och hur det används som hjälpmedel vid just materialval. Artiklar, rapporter och andra vetenskapliga texter användes först för att få en övergriplig bild av kunskapsläget. Senare genomfördes vidare litteraturstudier efter att samtliga respondenter intervjuats för att få en djupare och mer nyanserad förståelse. Databaserna DiVA, Google Scholar och Kungliga Tekniska Högskolans Bibliotek användes för att hitta litteraturen och några av sökorden som användes vid sökandet var “material selection”, “sustainable new product development” och “AI in material selection”.
3.2 Intervjustudie
Utöver litteraturstudien utfördes ett antal intervjuer på två olika företag för att samla in data samt öka kunskaperna till denna undersökning. Strukturen valdes till semistrukturerad då det ger möjlighet till mer av en konversation och samtalet kan leda till oväntade områden med mer information och kunskap som en mer strikt intervju inte gör. Intervjuerna följde en intervjuguide för att säkerställa att information som var nödvändig för att svara på undersökningens forskningsfrågor kom med, se Bilaga 1. För att effektivt kunna diskutera och ge respondenterna möjlighet att svara i en trygg miljö hölls intervjuerna fysiskt på företagens huvudkontor i Göteborg och Stockholm i fyra av fallen och en av intervjuerna tog plats i respondentens hem. Att ha fysiska intervjuer gav också respondenterna möjlighet att fylla ut sina svar med visuella hjälpmedel och rita vissa koncept som annars kan ha varit svåra att beskriva. Alla intervjuer dokumenterades med en ljudinspelning, samtidigt som vissa anteckningar gjordes under intervjuns gång.
3.3 Analys av intervjuer
Inspelningarna från intervjuerna transkriberades, innan författarna var för sig gick igenom de transkriberade intervjuerna. Båda författarna tog fram egna teman utifrån studiens syfte och sorterade in svar från de olika respondenterna under dessa teman. Dessa teman, tillsammans med de svar som sorterats in under dessa olika teman diskuterades sedan och jämfördes. Genom ett iterativt arbete utvecklades dessa teman gemensamt tills dess att båda författarna ansåg att de teman och svar som ansågs som mest relevanta tagits fram. Detta resulterade i följande fyra teman:
● Hållbarhetsmål ● Materialval
● Intuition- och erfarenhetsstyrda beslut utifrån ett faktaunderlag ● Syn på AI
9
3.4 Valda företag och respondenter
Företagen som valdes för intervjuer i detta arbete kommer kallas Företag A och Företag B för att säkerställa deras anonymitet. Det är två svenska klädföretag som är stora inom sina respektive områden. Företagen producerar egna kläder och jobbar aktivt med hållbarhet. Båda företagen ställs inför många val och måste fatta många beslut i sitt dagliga arbete, till exempel vilka material som ska användas i nästa kollektion eller vilka färger produkten de utvecklar ska ha. Därför är det mycket intressant att studera respektive företags produktutvecklingsprocess för att se hur dessa beslut grundas och fattas.
Företagen valdes för att de båda två är medvetna om sina material och hållbarhet är en viktig del av deras varumärke. Företag A uppmärksammar deras hållbarhetsarbete i hög utsträckning och visar att de är noga med att välja bra material. För de är det centralt att de arbetar med material som följer trender, men också att de uppfyller alla ekonomiska och ekologiska krav som sätts av företaget. Företag B skapar och säljer kläder och produkter till äventyraren som ska vandra, klättra eller liknande vilket gör att materialet i kläderna är kritiskt då det ska klara av många olika väderförhållanden och hålla under slitsamma omständigheter. De jobbar också aktivt med att hitta alternativ till materialbehandlingar som deras produkter kräver för att minska mängden kemikalier som används, tillsammans med andra mål inom ekologisk och ekonomisk hållbarhet.
Respondenter som sågs kunna bidra till att besvara forskningsfrågorna var personer med jobb nära produktutvecklingsprocessen och/eller hade inflytande över hur den processen såg ut. Då ett fokus i den här studien berörde beslut kring material var personer med en roll i utvecklingsprocessen men som också arbetar mycket med material intressanta. En mer detaljerad lista över de roller som till slut intervjuades kan ses i Tabell 1.
Tabell 1. Lista över respondenter och intervjudetaljer
Företag Respondentens roll Intervjuplats Tid Ljudinspelning
Företag A A1: Chef över design, inköp
och produktion Respondentens hem i Göteborg 54 min Ja Företag A A2: Materialchef Huvudkontoret i Göteborg 36 min Ja
Företag A A3: Designer Huvudkontoret i Göteborg 36 min Ja
Företag A A4: Inköpare Huvudkontoret i Göteborg 36 min Ja
10
3.4.1 Företag A
Företag A är ett svenskt modeföretag som finns på 18 marknader och säljer kläder online över hela världen. De jobbar mycket med hållbarhet inom många områden, bland annat med löner och arbetsförhållanden, val av leverantörer och fabriker men även med klimatet. De har sedan en tid tillbaka jobbat med att välja mer hållbara material, det vill säga material som har en mindre negativ påverkan på människor och miljö. Företaget har även stora mål inför framtiden. De vill göra skillnad för framtida generationer och har som mål att 100 procent av allt material de använder ska vara återvunnet eller komma från hållbara källor år 2025. Respondent A1 är chef över design, inköp och produktion och är ansvarig för allt inom planering, design, inköp och produktion av alla kommersiella varor på företaget. Personen sitter även i företagets ledningsgrupp. A2 är chef över material på företaget och arbetar tätt med team på huvudkontoret som jobbar med produktutveckling, men samarbetar också med de produktionskontor som företagen har på plats i närheten av material- och produktproducenter. Dessa kontor sköter kontakten med allt rörande material och respondenten fungerar som en länk mellan dessa produktionskontor och huvudkontoret. Respondent A3 är designer och tar fram trender, utvecklar och designar de produkter som företaget säljer. A4 jobbar som inköpare på företaget, och arbetar väldigt tätt med designern, men har mer ansvar för de ekonomiska aspekterna som kvantiteter och kostnader för produkter.
3.4.2 Företag B
Företag B har över 100 års erfarenhet av att producera och sälja produkter inom friluftsliv. Deras huvudkontor ligger i Stockholm men deras produkter säljs över hela världen. De är ett av de mest framgångsrika företagen i världen inom deras område och strävar efter att sälja kvalitativa och innovativa varor som passar i alla klimat. Företag B visar tydligt att de strävar efter så hållbara produkter som möjligt och har varit bluesign-certifierade i flera år. Deras mål är att alla produkter ska vara 100 procent miljövänliga om några år. Respondent B är materialexpert i företagets innovationsteam, och jobbar med utveckling av material men också med att titta på nya affärsområden.
3.5 Kvalitetsanalys
Båda företagen i studien har lång erfarenhet av att sälja egendesignade kläder på den svenska marknaden, Företag A av att sälja vardagskläder och Företag B inom friluftsbranschen. Företag A arbetar mycket med hållbarhet och har målsättningen att de material företaget använder i framtiden ska vara 100 procent hållbara, och i Företag B arbetar de mot målet att 100 procent av deras produkter ska vara hållbara. Deras ambitioner och deras hållbarhetsmål tillsammans med deras erfarenhet av klädbranschen är mycket relevanta för studien.
Då studien endast har genomförts med två företag är omfånget begränsat. Dessutom finns det fyra representanter från företag A samtidigt som det endast finns en för företag B. Respondenten från företag B bedöms dock ha mycket god uppfattning om hur företaget arbetar i allmänhet, även om
11
fokuset för dess kunskap ligger inom materialområdet. Det faktum att studien har med fyra olika respondenter med olika perspektiv utifrån sina egna roller stärker studiens inre validitet. Den underbyggs ytterligare då författarna är tydliga och transparenta med hur studien gått till och vad slutsatserna baseras på. Respondenternas svar på hur deras och företagets arbete ser ut är baserade på deras egna upplevelser och uppfattning av arbetssättet och ses därför mer som en fingervisning på hur ett svar på forskningsfrågorna ser ut, snarare än ett fastställt svar. Detta gör att exakt repeterbarhet är svårt vilket minskar reliabiliteten i studien, men då det är tydligt hur studien gått till, samt att författarna belyser svårigheterna att dra generella slutsatser ses studien ändå som reliabel.
12
4. Empiri
Nedan presenteras resultat från de intervjuer som genomförts i denna studie. Resultaten är uppdelade så att varje tema presenteras för sig, med resultat från intervjuerna med de olika företagen som underrubriker.
4.1 Hållbarhetsmål
Under denna rubrik presenteras övergripande vad de olika företagen har för hållbarhetsmål samt hur företagen jobbar för att uppnå dem.
4.1.1 Företag A
För Företag A är hållbarhet en viktig del av arbetet och de jobbar ständigt med att utveckla och förbättra sin organisation till ännu mer hållbar. Alla respondenter från Företag A beskriver att de arbetar mycket med social och ekologisk hållbarhet och har mål och krav som företaget satsar på att uppnå. Målen berör olika områden inom företaget men sträcker sig även till kundens användning av produkten; företaget vill att produkterna ska hålla länge så att kunden inte behöver köpa nytt allt för ofta.
Kundens garderob ska vara sustainable också så det är både liksom fibrer men även hela livsstilen. - Respondent A2 Inom ekologisk hållbarhet uppger Respondent A1 att de har olika typer av mål. Dels har de längre sådana, som till exempel att alla material de använder ska vara återvunna eller hållbara år 2025 och att alla deras egna operationer ska vara klimatneutrala år 2023, men även mål inför varje år som är mer specifika. Till exempel riktade företaget in sig extra på att endast använda hållbar viskos under 2019. Både Respondent A1 och A2 trycker även på att företaget arbetar mycket med certifikat för att säkerställa att material de köper in och företag de samarbetar med uppnår kraven och målen som Företag A har.
4.1.2 Företag B
Företag B har inom de senaste tio åren gjort stora förändringar vad gäller deras syn och tankar kring hållbarhet. Från att vara en lite mindre fråga inom företaget är det idag en av de viktigaste aspekterna i deras arbete menar Respondent B och inom alla delar av företaget jobbar de med hållbarhet, från marknadsföring till valet av material. Respondenten uttrycker även att det är ett kontinuerligt arbete och att hållbarhetskraven inom företaget blir hårdare och utvecklas varje år.
Det blir ju liksom högre och högre satta mål för varje år så att när vi sitter och väljer material för en kollektion så är det liksom (…) idag så ska det vara återvunnet eller ha en annan slags miljöprofil, alltid. - Respondent B Inom ekologisk hållbarhet har de krav på både val av leverantörer och själva materialet som plaggen består av. En av de viktigaste kraven är att en viss andel av varje kollektion ska vara
13
producerad med återvunna material och detta inkluderar spännen, dragkedjor och liknande. De kräver dessutom certifikat på att materialen de köper in är hållbara för att garantera att kraven är uppnådda. De jobbar med företag som själva har hållbarhetskrav och metoder för att producera bättre tyger och material. Respondent B betonar även att de vill minska resvägen för materialet och att plaggen ska produceras i närheten av fabrikerna som tillverkar materialen.
Köper vi tyget i Asien då vill vi producera i Asien. - Respondent B
4.2. Materialval
Under denna rubrik presenteras övergripande hur materialvalet går till på de två olika företagen.
4.2.1 Företag A
Generellt verkar det inte finnas några tydliga metoder som används vid val av ett material, men det finns distinkta riktlinjer om vad som ska vara uppfyllt av ett material innan ett val görs. Enligt respondent A4 så vet inköpare och designers vad som krävs av hela kollektionen, exempelvis att det ska finnas en viss andel hållbara fibrer i varje kollektion, vilket är ett sätt för företaget att uppnå sina hållbarhetsmål. Företaget har tydliga riktlinjer gällande vad som klassas som hållbart eller ej, så det är enkelt att följa upp och se till att rätt andel hållbara material uppnås. Det finns också riktlinjer gällande att en viss andel av kollektionen ska bestå av produkter som drar blicken till sig, och andra liknande krav som kan påverka materialvalet. Företaget måste också uppfylla vissa prisnivåer, vilket gör att urvalet som inköpare och designer kan välja från begränsas. Dessutom trycker flera av respondenterna från Företag A, respondent A2 , A3 och A4, på att företaget alltid försöker välja ekologiska eller hållbara alternativ.
I många fall kan det vara så att man har två alternativ där det ena inte är ekologiskt eller hållbart
och det andra är det och det är det som styr. - Respondent A2 Företaget syr även upp produktprover med material för att kunna känna på materialet och se hur det ser ut i produkten i verkligheten, då material kan vara väldigt olika på bild och i en produkt, och erfarenhet verkar sen avgöra om designern tycker materialet är rätt eller ej.
Jag tycker det handlar väldigt mycket om när man tar i tygerna, hur man greppar i det, just hur det kommer falla på själva plagget. Och det är nog säkert väldigt mycket erfarenhet. - Respondent A3 Vid intervjuerna har det framkommit att företaget har en toolbox, en samling av material som företagen jobbar extra mycket med. De kan liknas vid en katalog av material som designers kan bläddra i för inspiration eller hjälp när de tar fram en ny produkt. Materialen som finns i toolbox har företaget redan bestämt får användas till deras produkter, och som det ser ut idag tros ca 50 procent av alla material som används i företagets produkter tillhöra toolboxen. De har alla genomgått en materialvalsprocess som sett olika ut, men oftast har de valts dit för att många olika designers har använt samma eller liknande tyg oberoende av varandra, och företagen har då sett de
14
materialen som attraktiva att ha i deras samling. Eftersom dessa material används i många produkter försöker Företag A prioritera mer hållbara material i toolboxen eftersom det hjälper företaget att uppnå sina hållbarhetsmål.
4.2.2 Företag B
Varje produkt som ska utvecklas har medföljande specifikationer gällande vad som krävs av produkten och vad den ska uppfylla. Dessa krav är med produktutvecklare under hela utvecklingsprocessen och hjälper till exempel materialansvariga att välja vilket material som ska användas till produkten.
Företag B syr också upp produktprover för att kunna känna på materialet i produkten, och se hur det beter sig. Hur materialet känns är viktigt, och det krävs att människor känner och klämmer på produkten för att kunna avgöra om det är rätt material.
Det är också mycket med handkänsla när det kommer till material. Hur känns den i en produkt? - Respondent B Beslut över vilka material företaget använder tas av materialchefen, som i sin tur utgår från testresultat och siffror på materialegenskaper som exempelvis vattenresistans och vindtäthet. Respondenten från företag B nämner dock också att erfarenhet av gamla tyger och hur de presterat spelar in, och hur deras data ser ut jämfört med potentiella nya material som ska användas.
Det finns mycket gammal historisk data man kan titta på och jämföra med när man tar nya tyger, liksom för att jämföra tillbaka. - Respondent B Vissa produkter kräver specifika materialegenskaper, som exempelvis vattentålig, medan andra har en mindre strikt kravlista gällande sådana kvantitativa aspekter men där design och utseende är allt viktigare. Beroende på vad produkten är ämnad för påverkar det materialvalet och vad respondenten fattar för beslut.
Okej här får vi lite sämre andning men vi får ju faktiskt ett bättre miljöval här, vad är viktigast för den här produkten?
- Respondent B Utifrån erfarenhet och diskussioner avgörs sedan vilken aspekt hos materialet som ses som viktigast för just den produkten och vilket material man därför väljer.
4.3 Intuition- och erfarenhetsstyrda beslut utifrån ett faktaunderlag
I detta avsnitt presenteras resultat från de olika företagen gällande hur beslut tas med hjälp av intuition och erfarenhet utifrån respektive faktaunderlag som företagen har att tillgå.
15
4.3.1 Företag A
Vid diskussion om hur olika beslut kring materialval och produktbeslut lyfts avsaknaden av en tydlig modell som används i arbetet upp. Istället säger respondent A2 att man använder [Företag A]-modellen, på ett skämtsamt sätt, som vid vidare diskussion uttrycks som magkänsla.
Det är det man får när man har varit på [Företag A] länge. Det sitter i väggarna. - Respondent A2 Erfarenhet och intuition är alltså något som genomgående styr beslut, även om respondenterna från företag A också berättar att det finns analyser och annat som används, exempelvis skannas färgkartor.
Det är ju inte så att vi bara hittar på trender eller så, utan det är väldigt mycket analys där bakom också. Och lika mycket på de ekonomiska också.
- Respondent A3 Dessa analyser diskuteras, examineras och jämförs med varandra inför produktbeslut för att få en bra grund inför beslutsfattande. I slutändan är det dock mycket upp till känsla och erfarenhet när beslut tas av designers och inköpare gällande vilka produkter som de ska utveckla vidare och hur de ska se ut.
I slutändan så är det väl mycket känsla. - Respondent A3 Intuitionen kan vara att man känner vilka färger och material passar ihop, och erfarenheten att man vet sen tidigare kollektioner vilka färger som kunder velat ha, enligt Respondent A3. Även tekniska aspekter hos materialen, som att en del färg inte färgar vissa material lika väl som andra, kan komma från erfarenhet och påverka valet.
Det slutgiltiga beslutet gällande vilka produkter som företaget ska släppa i en viss kollektion tas av designers och inköpare, tillsammans med deras kollegor och högre chefer. Där diskuteras olika aspekter av produkter. Respondent A4 beskriver försäljningshistorik som en del av underlaget som styr beslutet.
Man kanske hade något liknande förra säsongen (…) det finns ju då en ekonomisk aspekt där också. Alltså hur bra gick det då? vilka färger sålde vi? Och vad är aktuellt för nästa säsong? - Respondent A4 Ingen av de tillfrågade respondenterna på Företag A verkade uppleva att det fanns någon metod vid detta beslutsfattande, men respondent A2 och A3 lyfte att olika kompetenser fick vara med och lyfta sina tankar om huruvida produkten uppfyller de krav som ställts på den, innan beslut fattas. Det används dock enligt respondent A2 en beslutsmetod när det kommer till val av leverantörer. För att jämföra och välja mellan olika leverantörer av material graderar företaget olika aspekter av en leverantör med siffror från 0 till 2, där två är bättre. Varje siffra kräver att vissa krav är uppnådda
16
och ger en möjlighet att jämföra olika leverantörer. Enligt modellen består en fjärdedel av poängen av kriterier gällande hållbarhet varav 45 procent från specifikt ekologiska, och resterande poäng kommer från en jämn fördelning av kvalitetsaspekter, ledtidsmål samt pris och samarbetsaspekter.
4.3.2 Företag B
De slutgiltiga besluten gällande olika produkter fattas enligt respondent B på ett så kallat proto-möte, där olika kompetenser är med och diskuterar allt från material till slutfinish på sömmar till hur hela produkten ser ut samt om de krav som har ställts på produkten från början uppfylls.
Då diskuterar vi, hur ser hela produkten ut, hur ser materialen ut, för att hitta och göra den bästa produkten för det ändamålet.
- Respondent B Denna grupp tar tillsammans beslutet, tillsammans med de chefer som är med på mötet. Mycket av diskussionen verkar handla om känsla och vad olika kompetenser tror är viktigt utifrån vad det är för sorts produkt. Det är dock inte ogrundade känslor som uttrycks på mötena, utan åsikter och diskussioner grundas på information om produkter och material där man kan jämföra olika aspekter.
Då har vi alla underlag, så vi har ju allt att titta på inför de här mötena. Så då har man ju faktabaserat att utgå ifrån. Ja men här står det ju det här versus det här liksom. - Respondent B Sedan väljs det alternativ som framkommer som det bästa under diskussionerna. Produkt- och materialspecifikationer med siffror över testresultat och liknande verkar dock inte vara det som tar störst plats i själva diskussionerna då produkten inte ens skulle diskuteras om den inte uppnått de resultat som Företag B kräver.
Alla som jobbar med produkterna fattar beslut kring de aspekter som gäller deras område under själva processens gång, men med granskning från högre chefer. Det verkar inte heller vara någon metod eller modell som följs vid beslutsfattande, utan man tittar på underlaget man har och fattar beslut utifrån vad det finns för krav på produkter och materialet.
Vi har gjort de fysikaliska testerna versus fälttest och tittar på båda aspekterna när vi gör ett val. - Respondent B I slutändan är detta val ett beslut som baseras på erfarenhet och en viss intuition krävs när beslutet fattas.
4.4 Syn på AI i produktutvecklingsprocessen
17
4.4.1 Företag A
Vid diskussion om AI uttryckte flera av respondenterna från Företag A att AI-hjälpmedel verkade spännande men att det kanske skulle ta deras jobb. Även om detta sagts skämtsamt så visar det på att AI inte används i någon utsträckning i deras områden, eller inte på ett sätt som de har märkt av. Vid uttrycklig fråga om AI-användning verkar det inte vara något som företaget använder utifrån vad respondenterna visste. Företaget uttrycker dock en vilja att använda nya digitala hjälpmedel, exempelvis i form av 3D-simuleringar och interaktiva system för att se hur tyg faller och känns utan att ha ett tygprov i fysisk form. Detta tror Respondent A2 både skulle kunna spara tid och minska miljöpåverkan vid utveckling av nya produkter.
4.4.2 Företag B
Vid frågan om eventuella digitala hjälpmedel används i arbetet med materialval och beslutsfattande svarar Respondent B att det inte gör det i dagsläget. Digitala system som används är katalogiseringsprogram för att hålla reda på företagets olika material och produkter, och för att kunna jämföra olika siffror mot varandra, men inget AI-system verkar användas i material och produktbesluts-arbetet. Företaget tittar på nya system som ska hjälpa med informationshantering och rapportgenerering, men nämner inget specifikt om AI-system.
18
5. Analys och diskussion
I detta avsnitt analyseras och jämförs resultaten från intervjuerna med varandra samt med litteraturstudien. Även en diskussion av analysen framförs.
5.1 Verktyg för beslutsfattande
I teoriavsnittet har Armstrong och LeHew’s (2015) syn lyfts, där de beskriver att verktyg för beslutsfattande krävs för att klädindustrin ska bli hållbar, vilket inte verkar vara något som förekommer inom företagen i dagsläget, förutom Företag A’s urvalsmetod för leverantörsval. Även om företagen har ett väldigt stort fokus och jobbar hårt för att nå sina hållbarhetsmål, skulle verktyg för beslutsfattande i produktutvecklingsarbetet kanske kunna stödja detta arbete ytterligare. Båda företag uppger att de inte använder några uttryckta metoder för att göra materialval eller fatta produktbeslut, men de bedriver diskussioner i grupp gällande olika aspekter när beslut ska fattas. Även kravutvärdering förekommer i dessa diskussioner. Detta tillvägagångssätt kan liknas vid det som Ashby (2013) beskriver som “cold logic” som lyfts i teoriavsnittet. Det är en ganska simpel metod som kan tänkas ganska självklar, och företagen kanske därför inte ser det arbetssättet som en metod, även om det verkar som att båda företag följer en liknande procedur. Detta kan vidare lyfta frågan om metoder som företagen ser som ett vanligt tillvägagångssätt snarare än en metod inte har tagits upp under intervjuerna då de inte setts av respondenterna som metoder. Dock har företagen tillfrågats om tillvägagångssätt och eventuella modeller som följs, men ändå ej lyft något liknande så det går inte att anta att så är fallet.
Vid jämförelser av flera olika aspekter hos material finns det MDCM-metoder som lyfts i teorin. Dessa ska vara relativt lätta att implementera men vissa kan vara svåra att använda om det finns tvetydigheter i resultaten då olika personer kan väga siffror olika. Den metod som Företag A använder för att välja leverantörer verkar vara en metod som liknar dessa MDCM-metoder vilket visar på att företaget inte är främmande för att använda metoder. Trots det verkar det inte användas något liknande för själva material- eller produktbeslutet. Flera av respondenterna från Företag A beskriver att i val mellan material med olika egenskaper så styrs valet av de egenskaper som är mer hållbara, men att detta inte är något val som följer en metod eller en modell. Båda företag vet i förväg ungefär vad som kommer krävas av materialen och produkterna, men det kan vara väldigt olika från produkt till produkt. Denna oregelbundenhet kanske har bidragit till att fastställda metoder inte används fast de lyfts fram som effektiva för att välja mellan olika kriterier, då det kan tyckas att metoder skulle kunna komplicera arbetet ytterligare.
5.2 Likheter och skillnader mellan företagens material- och
produktbeslut
Inom de två företagen finns det många likheter i hur de fattar beslut angående produkter och dess material. Till exempel bygger stor del av besluten inom både Företag A och B på diskussioner mellan anställda och högre uppsatta inom företagen. Där väger man bland annat olika krav och funktioner mot varandra och kommer fram till ett gemensamt beslut. Företagens kravspecifikationer skiljer sig dock från varandra. I Företag A handlar dessa krav främst om
19
plaggets utseende och känsla. Det är viktigt att hela kollektionen passar ihop men att den samtidigt innehåller olika typer av plagg som påverkar kunden på olika sätt, till exempel ska det finnas ett plagg som kundens blick dras mot i butiken. I Företag B består kravspecifikationen av mer kvantitativa krav där det krävs tester för att kontrollera att plagget uppfyller dem, till exempel hur vattentåligt eller vindtåligt plagget är. Denna skillnad kan främst bero på att Företag B har produkter som ska klara av att utsättas för extrema förhållanden som kyla, vind och vatten, vilket produkterna som Företag A skapar inte måste. Testerna som Företag B utför krävs då för att de ska veta att produkten uppnår kraven samt att rätt material är valt medan känslan och utseendet är viktigast hos Företag A och kan kontrolleras endast genom att titta, klämma och känna på plaggen. Dock är även känslan viktig hos Företag B och ingår i beslutet när material väljs men måste kombineras med de kvantitativa kraven. En likhet med de olika företagens kravspecifikationer är att de innehåller hållbarhetsmål som ska uppnås. Både Företag A och B trycker på att hållbarhet är viktigt och båda har som krav att en viss andel av varje kollektion ska vara gjord på hållbart material. Inom båda företagen förlitar de sig också mycket på de anställdas intuition och erfarenhet när beslut ska tas, någon som även i teorin framgår som en viktig faktor när det kommer till beslutstagande.
5.3 Intuition och erfarenhet är två avgörande komponenter i
beslutsprocessen
I teorin presenteras flera olika artiklar som belyser hur tidigare erfarenhet är viktigt inom beslutsfattande, inte minst för olika chefer. Att erfarenhet är viktigt inom beslutsfattande kan bekräftas av denna studie då båda företag utifrån intervjuerna verkar fatta många beslut utifrån erfarenhet i slutändan, även om det finns olika krav som måste vara uppfyllda. Samier (2018) lyfts i teorin där han tar upp att intuition är en del av företagets utveckling och framgångar. Dessutom lyfts att intuition förekommer i den tidiga produktutvecklingsprocessen, och detta är något som verkar bekräftas av båda företagen utifrån vad de beskriver om deras process. Det kan dock tyckas att intuitionen kanske hjälper mer för att bestämma om krav som redan tagits fram har uppnåtts, snarare än att intuitionen bidrar med att ta fram kraven. Detta då Företag A lyfter att mycket analyser ligger bakom arbetet, och att Företag B verkar ha en väldigt klar bild i början över vad som ska uppnås, vilket inte tros kräva intuition. Men vid senare skeden diskuterar båda företagen om krav som ställts på produkter har uppnåtts, och intuition och erfarenhet används då ofta för att avgöra om de har det eller ej. Krav på exempelvis vattentäthet ses som enkla att verifiera, då kvantitativa krav antingen uppnås eller ej, medan mer kvalitativa krav som utseende och komfort verkar verifieras med erfarenhet och intuition. Generellt verkar Företag B mest använda sig av testresultat som de jämför men erfarenhet av gamla material och hur de har presterat är viktigt. Företag A lyfter också fram erfarenhet, främst i materialvalet. [Företag A]-metoden skämtade respondent A2 om men det kan också påvisa vikten av intuition och erfarenhet för deras arbete då det kan beskriva magkänslan och den intuition som används som något som sitter i väggen. Den intuition som beskrivs av båda företagen verkar vara väldigt likt den intuition Patton (2003) beskriver, där intuitionen tar form från tidigare erfarenhet i form av relativt välgrundade tankar. Detta då erfarenheten i Företag B främst beskrivs som kunskap av hur material har fungerat i
20
tidigare produkter och Företag A lyfter fram att ha vetskapen om vilka materialegenskaper som är viktigast bygger på erfarenhet.
5.4 Implementation av AI-metoder i svenska klädföretags material- och
produktbeslutsarbete
Företagen verkar inte använda några AI-system idag i sitt arbete med material- och produktbeslut. Detta överensstämmer med den teori som finns över ämnet som beskriver andra användningsområden i klädindustrin men inte inom dessa områden, även om användningen ökar. Det går inte att säga att AI inte används alls av företagen då endast respondenter inom produktion- och designområdet intervjuats men AI-system verkar alltså fortfarande inte användas som ett hjälpmedel för material- och produktbeslut även om teorin säger att användningen av AI-system inom klädindustrin ökar. Det verkar dock inte vara helt främmande för företagen att använda AI-system som ett komplement till dagens arbetssätt. Utifrån vad Företag A lyft i diskussioner om digitala hjälpmedel, har företaget redan börjat fundera på att använda applikationer som liknar det Zhao et al (2018) har tagit fram, där AI-applikationer kan hjälpa till vid designarbetet och materialvalet då materialen fortfarande ses digitalt men mer reella i en verkligare miljö. Detta är dock inget som används än, men pekar starkt på att företaget är intresserade av att använda AI-applikationer i sitt arbete.
Utifrån teorin verkar det som att de flesta AI-system och metoder som används för materialbeslut är kvalitativa och därmed behöver utgå från givna data för att kunna avgöra vilket material som bäst lever upp till önskemålen. Då det i intervjuerna med de två olika företagen framkommit att många kvalitativa aspekter som utseende och känsla av materialet spelar stor roll så ses det som svårt att en sådan AI-metod som den ser ut idag skulle kunna appliceras på materialbeslutet när det kommer till val av tyger. Respondenter från båda företagen har lyft fram vikten av att fysiskt kunna känna på materialet och se hur det faller, vilket är aspekter som är svåra att bedöma kvantitativt. Det framgår dock i intervjuerna att det finns givna data för hur hållbara materialen är, som exempelvis hur stor andel av fibrerna som är hållbara eller att vissa certifikat uppnåtts. För jämförelser av olika hållbara material skulle därmed AI-metoder, så som de ser ut idag eventuellt kunna appliceras, men som det också framgår i teorin, är hållbara material inte alltid de mest önskvärda ur ett produktperspektiv, då egenskaper som bekvämlighet eller estetiskt uttryck blir mer begränsade (Brändström & Rosqvist, 2012). Dock lyfter Bevilacqua et al. (2007) i teorin att en hållbar profil numera är en konkurrenskraft. Under de åtta år som gått sedan Brändström och Rosqvist rapport publicerades har med all sannolikhet mycket hunnit hända, och hållbara material som produceras idag kan vara mer önskvärda än de varit tidigare. Ett AI-system kanske skulle kunna användas för att minska urvalet av material till Företag A’s toolbox exempelvis, för att stödja arbetet med att öka andelen hållbara material som återfinns där.
I teorin har också metoder för att göra val utifrån kvantitativa och kvalitativa aspekter lyfts, Khandekar & Chakraborty’s (2015) system kan ta mer kvalitativa beskrivningar som “bra” in i beaktning. Då detta system redan är framtaget för materialval, kanske det inte krävs så mycket för att ett liknande system skulle kunna anpassas för val av material till olika klädprodukter, där
21
aspekter som “utseende” och “komfort” kan tas i beaktning. Det tros dock, utifrån respondenternas beskrivning av vikten att kunna klämma och känna på olika material, att ett sådant system inte skulle helt kunna ersätta dagens arbetssätt. En kombination av ett AI-system för att jämföra mellan olika material i form av olika hållbarhetsaspekter och andra aspekter som anses viktiga tillsammans med den personliga erfarenheten och intuitionen som finns hos de personer som utvecklar produkter i de två företagen kanske vore det bästa av två världar för detta komplexa val.
22
6. Slutsats
I detta kapitel presenteras slutsatserna från denna studie samt vidare studier.
6.1 Slutsatser
Denna studie har bidragit till att skapa en djupare inblick i hur svenska klädföretag fattar beslut kring material och produkter idag, och om dessa företag i framtiden skulle kunna använda sig utav hjälpmedel i det arbetet. Vidare kan studien ses som ett bidrag till diskussioner gällande AI-användning i svenska klädföretag i framtiden.
Svenska klädföretag som intervjuats i denna studie använder idag generellt inte verktyg för att stödja deras beslutsfattande gällande material och produkter för att uppnå deras hållbarhetsmål. Båda företag jobbar dock mycket med hållbarhet, och arbetar med kvotsystem eller kravsättningar för att uppnå deras satta hållbarhetsmål. Beslut som tas grundas i stor del på att de krav som satts på materialen eller produkten har uppnåtts eller på analyser tillsammans med prisnivåer, men i slutändan verkar besluten tas utifrån erfarenhet och intuition efter diskussioner.
Vid material- och produktbeslut verkar inte några AI-system användas, och enligt teorin så används AI-system inom klädföretag men inte för material- och produktbeslut. Det finns en del metoder som ses som möjliga att använda inom material- och produktbeslut gällande kvantitativa aspekter, som att avgöra att ett material är tillräckligt vattentät, men känslan av materialet verkar vara viktigt för beslutet och människans upplevelse av detta är ännu inte något som ses som möjligt att ersätta med de AI-system som finns idag. En kombination av AI-system för att underlätta urvalet mellan olika hållbarhetsaspekter tillsammans med den erfarenhet som finns hos personer som arbetar med produktutvecklingsarbetet på företagen kanske skulle vara det bästa tillvägagångssättet för att fatta beslut gällande produkter och materialval.
6.2 Vidare studier
Vidare studier inom detta ämne är att undersöka fler svenska klädföretag, med olika variationer av storlek och inriktningar. Denna studie är baserad på kvalitativa intervjuer och en litteraturstudie, och en kvantitativ undersökning skulle ge mer insikt över huruvida material- och produktbeslut stöds av olika beslutsverktyg generellt bland svenska klädföretag, och om AI-system används eller skulle kunna användas i svenska klädföretags beslutsfattande gällande material och produkter. Även vidare studier gällande användande av AI-system generellt inom svenska klädföretag skulle vara givande för att undersöka den nuvarande förekomsten och möjligheten eller viljan att använda AI-applikationer bland svenska klädföretag i den globaliserade världens allt större konkurrens.
23
7. Referenser
Acne Studios. (2020). Acne Studios sustainability ambition.
https://www.acnestudios.com/se/en/about/csr.html (Hämtad 2020-02-15)
Armstrong, C. & LeHew, M.(2011) Sustainable Apparel Product Development: In Search of a New Dominant Social Paradigm for the Field Using Sustainable Approaches, Fashion Practice, 3:1, 29-62, DOI: 10.2752/175693811X12925927157018.
Ashby, M. (2013). Materials and the environment eco-informed material choice (2nd ed.). Waltham, MA: Butterworth-Heinemann. 227-273.
Baylerian, George M & Dent, A. (2005). Ultra Materials. Bradley Quinn, ed. Hoboken, NJ. John Wiley & Sons.
Bevilacqua, M., Ciarapica, F. E., & Giacchetta G. (2007) Development of a sustainable product lifecycle in manufacturing firms: a case study, International Journal of Production Research, 45:18-19, 4073-4098, DOI: 10.1080/00207540701439941
Brändström, C & Rosqvist, J., (2012). Hållbar utveckling i värdekedjan. Dissertation. University of Borås/Swedish School of Textiles.
Calabrese, A., Costa, R., Levialdi, N., & Menichini, T. (2016). A fuzzy analytic hierarchy process method to support materiality assessment in sustainability reporting. Journal of Cleaner
Production, 121, 248-264.
Dörfler, V. (2020). Artificial Intelligence, Editor(s): Steven Pritzker, Mark Runco, Encyclopedia of Creativity (Third Edition), Academic Press, Pages 57-64, ISBN 9780128156155.
Evans, S., Partidário, P. & Lambert, J. (2007). Industrialization as a key element of sustainable product-service solutions, International Journal of Production Research, 45:18-19, 4225-4246, DOI: 10.1080/00207540701449999.
Fields, A. (2001). A study of intuition in decision-making using organizational engineering methodology. Dissertation. Wayne Huizenga Graduate School of Business and
Entrepreneurship of Nova Southeastern University.
Fjällräven. (2020). Vårt ansvar. https://www.fjallraven.com/se/sv-se/om-oss/hallbarhet (Hämtad 2020-02-15)
Ghattas, J. , Soffer, P., Peleg, M., (2014). Improving business process decision making based on past experience, Decision Support Systems,Volume 59, 2014, Pages 93-107, ISSN 0167-9236.
24
Guo, Z., & Wong, W. (2013). 2 - Fundamentals of artificial intelligence techniques for apparel management applications. In Optimizing decision making in the apparel supply chain using artificial intelligence (AI) (pp. 13-40). Elsevier.
Guo, Z., Wong, W., Leung, S., & Li, M. (2011). Applications of artificial intelligence in the apparel industry: a review. Textile Research Journal, 81(18), 1871–1892.
H&M. (2020). Hållbarhet. https://www2.hm.com/sv_se/sustainability.html (Hämtad 2020-02-15) Kaplan, A. & Haenlein, M. (2019). Siri, Siri, in my hand: Who’s the fairest in the land? On the interpretations, illustrations, and implications of artificial intelligence, Business Horizons, Volume 62, Issue 1, Pages 15-25, ISSN 0007-6813.
Khandekar, A. & Chakraborty, S. (2015). Decision-making for materials selection using fuzzy axiomatic design principles. Int. J. of Industrial and Systems Engineering, 20(1), 117-138. Lindex. (2020). Hållbarhet på Lindex. https://about.lindex.com/sv/hallbarhet/ (Hämtad 2020-02-15)
Liu, L., Zhang, H., Ji, Y., & Jonathan Wu, Q. (2019). Toward AI fashion design: An Attribute-GAN model for clothing match. Neurocomputing, 341, 156-167.
Luce L. (2018) Basics of Artificial Intelligence. Artificial Intelligence for Fashion. Apress, Berkeley, CA.
Maxwell, D. & van der Vorst, R. (2003). Developing sustainable products and services, Journal of Cleaner Production, Volume 11, Issue 8, Pages 883-895, ISSN 0959-6526.
Merayo, D., Rodríguez-Prieto, A., Camacho, A.M. (2019). Comparative analysis of artificial intelligence techniques for material selection applied to manufacturing in Industry 4.0, Procedia Manufacturing, Volume 41, Pages 42-49, ISSN 2351-9789.
Mitra, A., Majumdar, A., Ghosh, A., Kumar Majumdar, P. & Bannerjee, D. (2015) Selection of Handloom Fabrics for Summer Clothing Using Multi-Criteria Decision Making Techniques, Journal of Natural Fibers, 12:1, 61-71, DOI: 10.1080/15440478.2014.892464.
Mousavi-Nasab, S., & Sotoudeh-Anvari, A. (2018). A new multi-criteria decision making approach for sustainable material selection problem: A critical study on rank reversal problem. Journal of Cleaner Production, 182, 466-484.
Nayak, R., Padhye, R. (2018) Artificial intelligence and its application in the apparel industry, In The Textile Institute Book Series, Automation in Garment Manufacturing,
25
Nilsson, L. (2015). Textile Influence: Exploring the relationship between textiles and products in the design process. Doctoral Thesis. University of Borås Studies in Artistic Research.
Nilsson, L. (2014). Textile influence: Exploring the role of textiles in the product design process. University of Borås Studies in Artistic Research
Patton, J. (2003), Intuition in decisions, Management Decision, Vol. 41 No. 10, pp. 989-996. Prasetiyo, B., & Baroroh, N. (2016). Fuzzy Simple Additive Weighting Method in the Decision Making of Human Resource Recruitment. Lontar Komputer, 174-181.
Robledo, A., Cabrera, R. & Wiklund, J. (2009). De la creatividad al lanzamiento de productos: el papel del conocimiento en los procesos de innovación e imitación (From Creativity to Product Launch: The Role of knowledge in the Innovation and Imitation Processes), Cuadernos de Economía y Dirección de la Empresa, Volume 12, Issue 38, Pages 95-118, ISSN 1138-5758. Samier, H. (2018). Intuition, creativity, innovation. Wiley-ISTE.
Scaturro, S. (2008) Eco-tech Fashion: Rationalizing Technology in Sustainable Fashion, Fashion Theory, 12:4, 469-488, DOI: 10.2752/175174108X346940.
Schröpfer, T., & Carpenter, J. (2011). Material design : Informing architecture by materiality. Basel: Birkhäuser.
Shahinur, S., Ullah, A., Noor-E-Alam, M., Haniu, H., & Kubo, A. (2017). A decision model for making decisions under epistemic uncertainty and its application to select materials. Artificial Intelligence for Engineering Design, Analysis and Manufacturing, 31(3), 298-312.
doi:10.1017/S0890060417000191
Walczak, S. (2016). Artificial Neural Networks and other AI Applications for Business Management Decision Support, International Journal of Sociotechnology and Knowledge Development (IJSKD), 8(4), 1-20.
Weber, C.A. (1996). A data envelopment analysis approach to measuring vendor
performance, International Journal of Supply Chain Management, Vol. 1, No. 1, pp.28–39. Zhang H, Peng Y, Tian G, Wang D, Xie P (2017) Green material selection for sustainability: A hybrid MCDM approach. PLOS ONE 12(5): e0177578.
Zhao, Z., & Ma, X. (2018). A Compensation Method of Two-Stage Image Generation for Human-AI Collaborated In-Situ Fashion Design in Augmented Reality Environment. 2018 IEEE
