DATIpilot Modul 1 Innovationssprints: Optimierung der virtuellen Kleidungsanprobe durch KI-gestützte Bilderkennung und personalisierte Produktvorschläge basierend auf individuellen Körperformen - mAImuse; A: Virtuelle Kleidungsanprobe durch KI-gestützte Bilderkennung (Koordination); B: Virtuelle Kleidungsanprobe durch KI-gestützte, personalisierte Produktvorschläge

Abstract

Unser Ziel ist es, die fachliche Expertise des COREs im Bereich der Anforderungsanalyse und Bilderkennung zu nutzen und mit der 3D-KörperscanTechnologie von Scannery zur Größenempfehlung und Schnittmuster-optimierung für die Kleidungsberatung zu kombinieren. Die mAImuse-API ermöglicht endlose Kombinationsmöglichkeiten von Kleidung und reduziert Retouren, was wiederum die Umweltbelastung durch Transportwege verringert. Durch das Rückspielen von Daten an Shops und Produzenten können neue Kollektionen entwickelt werden, die individuelle Passformen und Stile der Kundengruppen abbilden. Beitrag des Teilprojekts A: KI-Ansatz für eine personalisierte virtuelle Anprobe: Auf der Basis der bestehenden wissenschaftlichen Expertise des COREs soll ein geeigneter KI- Ansatz für eine personalisierte, virtuelle Anprobe und Beratung implementiert werden. Dieser Beratungsprozess soll Kleidungsstücke basierend auf individuellen Stilpräferenzen, Körpertypen und Farbtypen empfehlen, um das Einkaufserlebnis zu individualisieren und zu verbessern. Erweiterung der bestehenden API von Scannery: Die zu entwickelnde virtuelle Anprobe soll in die bestehende API von Scannery integriert werden, um eine umfangreiche Evaluation in der Praxis zu ermöglichen. Nachhaltige Kaufentscheidungen fördern: Durch personalisierte Kleidungsund Stilberatung mittels Bilderkennungsalgorithmus sollen Fehlkäufe und Retouren minimiert werden. Reduzierung der Umweltbelastungen: Die erfolgreiche Integration der wissenschaftlichen Methoden in die API von Scannery soll zu einer signifikanten Verringerung der durch die Textilindustrie verursachten Umweltbelastungen beitragen, was angesichts der Klimakrise von hoher gesellschaftlicher Relevanz ist. Beitrag des Teilprojekts B: Als Business-Modell kann die mAImuse-API-Schnittstelle für Online-Shops angeboten werden, um diesen die Integration von KI-gestützter Bilderkennung und virtueller Kleidungsanprobe in ihre Plattformen zu ermöglichen. Die API würde es den Online-Shops ermöglichen, personalisierte Produktvorschläge basierend auf den individuellen Körpermaßen und Vorlieben der Kunden zu generieren. Vertriebskanäle für die mAImuse-API könnten sein: Direktvertrieb: Das Unternehmen könnte die API direkt an Online-Shops verkaufen, entweder über eine monatliche Abonnementgebühr oder eine einmalige Lizenz-gebühr. Partnerprogramme: Durch Partnerschaften mit E-Commerce-Plattformen oder Softwareanbietern könnten diese die mAImuse-API als Teil ihres Angebots integrieren und an ihre Kunden weiterverkaufen. Online-Marktplätze: Die mAImuse-API könnte auch auf Online-Marktplätzen für Softwarelösungen angeboten werden, um eine breitere Reichweite und Sichtbarkeit zu erzielen. Direktmarketing: Durch gezieltes Marketing und Werbung könnte das Unternehmen potenzielle Kunden direkt ansprechen und sie von den Vorteilen der mAImuse-API überzeugen. Durch die Bereitstellung einer benutzerfreundlichen und leistungsstarken API-Schnittstelle für Online-Shops kann mAImuse einen Mehrwert für Unternehmen schaffen und neue Umsatzmöglichkeiten durch virtuelle Kleidungsanprobe durch KI-gestützte Bilderkennung und personalisierte Produktvorschläge erschließen.