BEST-BEFORE utvecklar en AI-baserad metodik för prediktiv analys baserad på nedbrytningsmönstret för olika hållbarhetsegenskaper över tid. Detta kommer att sätta optimala bäst före datum för hållbar livslängd inom klädindustrin.

BEST-BEFORE bidrar till:

1. minskad energi- och materialanvändning och utsläpp kopplade till kläders produktutveckling
2. minskad avloppsföroreningar av t.ex. mikroplaster, orsakade av tvätt
3. kunskap inom eco-design för en nytänkande klädindustri

Förväntade effekter och resultat

De viktigaste resultaten för BEST-BEFORE är: (i) hållbarhetsanalys för plagg, baserad på riskanalys, (ii) AI-baserad metod för att förutbestämma slitstyrka och (iii) utvärdering av tekniskt genomförbarhet. Genom denna insikt kan BEST-BEFORE ersätta den generiska, resurskrävande produktutvecklingen inom klädindustrin med hjälp av en prediktiv metod. Dessutom kan avloppsföroreningar av t.ex. mikroplaster minskas i användarfasen genom att optimera livslängden och ge värdefull kunskap för eco-design.

Planerat upplägg och genomförande

BEST-BEFORE är uppdelad i fem aktiviteter. Aktivitet 1 fastställer omfattningen och de viktigaste kraven med tanke på klädernas brister i hållbarhet samt orsak och verkan. Aktivitet 2 testar utvalda hållbarhetsegenskaper och bedöma dessas succesiva nedbrytning. Aktivitet 3 utvecklar prediktiva metoder baserad på insamlad data. Aktivitet 4 utvärderar den tekniska genomförbarheten att kunna sätta kravnivåer för olika hållbarhetsegenskaperna. Aktivitet 5 handlar om övergripande projektledning.