Технології

Ексклюзивні модні колекції створює польський дизайнер із непотребу (ФОТО)

Маріуш Пржибильський, один із найбільш відомих польських дизайнерів, реалізував проект, що поєднав високу моду і утилізацію використаного одягу.
0 коментар
:
 

Маріуш Пржибильський, один із найбільш відомих польських дизайнерів, реалізував проект, що поєднав високу моду і утилізацію використаного одягу.


Кореспонденти «Енерголайф.Інфо» на міжнародних екологічних торгах POL-ECO SYSTEM 2017 в Познані не тільки на власні очі побачили роботи модельєра, а й отримали в подарунок брендові еко-торби.

Співпраця Маріуша Пржибильського з «Group VIVE Textile Recycling»- лідером в області переробки текстильної продукції в Польщі та Європі - розпочалася ще у 2015 році. Перша колекція TRANSPLANTATIONS («Трансплантація») складалася з дюжини силуетів розкішного вбрання виготовленого із переробки вторинної сировини. 

Через рік був започаткований проект ADAPTATION ( «Адаптація») - серія сумок з нетканого матеріалу. Важливо, що виручку від їхнього продажу авторами було передано на екологічні програми в Польщі.

Ще одним спільним проектом Пржибильського та VIVE стала ексклюзивна колекція аксесуарів, які були зшиті з перероблених тканин.
А от виготовлення еко-торб партнери назвали соціальним проектом. Їх дарують тим, хто вживані речі приносить у спеціальні пункти для подальшого рециклювання.

- Щодня на підприємстві більше 990 працівників у 3 зміни переробляють майже 400 тонн відходів, сортуючи їх на 700 різних асортиментних груп. Під час багатоетапного виробничого процесу вживаний текстиль перетворюється на сировину, з якої виготовляються одяг, промислові серветки та інші вироби, - повідомила маркетолог компанії Евеліна Розпара.

Привернення уваги до проблеми обмеженості ресурсів, зниження вартості готової продукції за рахунок використання більш дешевої сировини, а також боротьба із забрудненням навколишнього середовища - головна мета партнерства, що була реалізована дизайнером і рециклінговою компанією – VIVE Textile Recycling.

 

 

Article Rating

Vote Data