INTELLIGENZA ARTIFICIALE, BLOCKCHAIN E DIGITAL TWIN NEL FASHION TECH: NUOVE FRONTIERE PER LA TRACCIABILITÀ, L'EFFICIENZA LOGISTICA E L'OTTIMIZZAZIONE DELLA PRODUZIONE.

The fashion and manufacturing industry is facing a profound transition, driven by the need to mitigate environmental impact and resolve historical inefficiencies linked to overproduction and inventory buildup. In this context, the present thesis focuses on the optimization of the entire supply chain and of logistical and production processes through the investigation of three core enabling technologies: Artificial Intelligence, Blockchain, and Digital Twins. Simultaneously, the research offers an overview of the perspectives and advantages introduced by on-demand production models. Firstly, the study analyzes the role of Artificial Intelligence in supporting strategic and operational decisions: particular attention is devoted to algorithms for demand forecasting and production optimization, as well as to size recommendation systems, which serve as key tools to enable a profound personalization of the user's shopping experience. Secondly, the employment of Blockchain architecture and smart contracts is examined, analyzing them as necessary systems to ensure secure and transparent end-to-end traceability throughout the entire product lifecycle, from order to delivery. Finally, the thesis explores the implementation of Digital Twins, evaluating how virtual representation supports not only the accurate monitoring of manufacturing processes, but also virtual prototyping and the advanced customization of garments. In summary, the thesis demonstrates how the synergistic integration of these solutions represents not merely a technological evolution, but constitutes the fundamental pillar for building a more resilient, efficient, and sustainably oriented Fashion Tech ecosystem.

Il settore della moda e della manifattura sta affrontando una profonda transizione, spinta dalla necessità di mitigare l'impatto ambientale e risolvere le inefficienze storiche legate alla sovrapproduzione e all'accumulo di magazzino. In questo contesto, il presente elaborato si concentra sull'ottimizzazione dell'intera supply chain e dei processi logistici e produttivi attraverso l'indagine di tre tecnologie abilitanti fondamentali: Intelligenza Artificiale, Blockchain e Digital Twin. Parallelamente, la ricerca offre una panoramica sulle prospettive e i vantaggi introdotti dai modelli di produzione su richiesta (on-demand). Lo studio analizza innanzitutto il ruolo dell'Intelligenza Artificiale a supporto delle decisioni strategiche e operative: particolare attenzione è dedicata agli algoritmi per la previsione della domanda e l’ottimizzazione della produzione, nonché ai sistemi di raccomandazione taglia, strumenti chiave per abilitare una profonda personalizzazione dell'esperienza di acquisto dell'utente. In secondo luogo, viene approfondito l'impiego dell'architettura Blockchain e degli smart contract, analizzati come sistemi necessari per garantire una tracciabilità end-to-end sicura e trasparente lungo l'intero ciclo di vita del prodotto, dall'ordine alla consegna. Infine, la tesi esplora l'implementazione dei Digital Twin, valutando come la rappresentazione virtuale supporti non solo il monitoraggio accurato dei processi manifatturieri, ma anche la prototipazione e la personalizzazione avanzata dei capi d'abbigliamento. In sintesi, l'elaborato dimostra come l'integrazione sinergica di queste soluzioni non rappresenti unicamente un'evoluzione tecnologica, ma costituisca il pilastro fondamentale per la costruzione di un ecosistema Fashion Tech più resiliente, efficiente e orientato alla sostenibilità ecologica e aziendale.