Best Practices - Moda & Tessile
Linee guida operative per sviluppatori che costruiscono applicazioni AI/RAG, e-commerce, PLM o sistemi di raccomandazione nel settore moda e tessile.
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Modellare la gerarchia prodotto con almeno 5 livelli
Implementare la struttura: Brand → Stagione → Collezione → Stile/Modello → Variante (colore) → SKU (taglia). Non appiattire i livelli: perdere la distinzione tra stile e SKU causa problemi gravi nell'inventory e nel reporting. Ogni livello ha attributi propri (il modello ha un design, la variante ha un colore, lo SKU ha uno stock).
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Utilizzare codici SKU immutabili e univoci
Lo SKU è il codice atomico di inventory. Non cambiarlo mai dopo la creazione: ogni modifica rompe la cronologia di vendita e i sistemi integrati. Usare schemi strutturati (es. MODELLO-COLORE-TAGLIA) per consentire parsing automatico e ricerca rapida. Gestire gli SKU obsoleti con uno stato "discontinued" anziché la cancellazione fisica.
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Gestire le taglie come dati, non come costanti nel codice
I sistemi di taglia variano per brand, paese, categoria e stagione. Non hardcodare le taglie nel codice: caricarle da configurazione (tabelle dimensionali). Mantenere tabelle di conversione internazionale. Per le applicazioni con utenti globali, mostrare sempre la taglia nel sistema locale dell'utente.
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Separare i canali di vendita a livello di dati
Wholesale, retail, e-commerce, outlet e duty-free hanno regole di prezzo, stock e visibilità separate. Modellare il canale come entità distinta nel dominio, non come flag sul prodotto. Un capo può avere prezzi diversi per canale (prezzo wholesale ≠ prezzo retail) e stock allocati separatamente.
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Implementare il time-to-live del catalogo stagionale
I prodotti moda hanno vita commerciale limitata. Implementare date di attivazione e scadenza per ogni articolo. Usare processi batch notturni per attivare/disattivare articoli in base alla data corrente e alla stagione. Non eliminare fisicamente i prodotti scaduti: archiviarli per mantenere la cronologia ordini e resi.
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Progettare il motore di markdown con regole configurabili
Il markdown (riduzione prezzo) segue regole aziendali precise: % di riduzione per anzianità del capo, livello di sell-through, stagione. Non hardcodare queste regole. Implementare un motore di pricing rule che applichi le riduzioni automaticamente mantenendo la cronologia dei prezzi per ogni SKU.
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Tracciare il sell-through a tutti i livelli della gerarchia
Monitorare il sell-through (% venduto/acquistato) non solo sul totale ma a cascata: per stagione, collezione, categoria, modello, colore, taglia. I colli di bottiglia sono spesso su specifiche taglie o colori. Dashboard aggregati che nascondono questa granularità portano a decisioni di buy errate.
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Implementare la gestione dell'eccedenza produttiva
La produzione genera sempre una percentuale di capi eccedenti (3-5%) per coprire i difetti. I sistemi devono tracciare: quantità ordinata, quantità prodotta, quantità QC-passata, quantità spedita. L'eccedenza non è un errore ma una prassi del settore; non marcarla come anomalia nei report.
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Validare la composizione tessile con espressioni regolari
La composizione delle fibre deve sommare al 100%. Validare sempre: la somma delle percentuali dichiarate deve essere esattamente 100 (tolleranza: ±1% per arrotondamenti). Implementare anche la validazione formale: le fibre devono essere denominate con la terminologia del Regolamento UE 1007/2011.
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Usare sistemi di versioning per le schede tecniche
Le schede tecniche si evolvono durante lo sviluppo. Implementare versioning (v1, v2, draft, approved) con autore e data di ogni modifica. La versione "approved" è quella in produzione; le precedenti sono audit trail. Non sovrascrivere mai la versione approvata: creare una nuova versione.
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Gestire i lead time come distribuzione probabilistica
Il lead time dichiarato dal fornitore è spesso ideale. Nei sistemi di pianificazione, usare distribuzioni storiche (media ± deviazione standard) anziché valori fissi. Aggiungere buffer per eventi noti: festività cinesi, picchi di domanda, problemi logistici stagionali. Calcolare le date "worst case" per la pianificazione della distribuzione.
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Implementare la tracciabilità di filiera con hash dei documenti
Per la compliance (CSDDD, certificazioni GOTS/Oeko-Tex), conservare i documenti di filiera (certificati, dichiarazioni di conformità, audit report) con hash crittografico per garantire l'immutabilità. Strutturare i dati per consentire query tipo "mostrami tutti i fornitori di livello 2 con certificato GOTS attivo".