AI + NASA-අනුභවිත තාප පුරවීම්: Sri Lanka තවදුරටත් ඉදිරියට

Heimtextil 2026 (Frankfurt, ජනවාරි 13–16) තුළ Outlast Technologies එක ගෙන එන Aersulate® Wadding ගැන අහලා ඉවරයි නම්, මේක “නව නිෂ්පාදනයක්” විතරක් නෙවෙයි. මේක අපට කියන එකම කතාව මෙන්න: අද ගෝලීය ඇඳුම්/වස්ත්‍ර වෙළඳපොලේ තරඟය ජයගන්න තියෙන්නේ ලාභයයි වේගයයි විතරක් නෙවෙයි—ද්‍රව්‍ය විද්‍යාව + දත්ත (AI) එකට ගැළපීමයි.

Aersulate කියන්නේ NASA-අනුභවිත තාක්ෂණයකින් එන aerogel (ලෝකයේ ඉතාමත් ලාඛූ “solid” එකක්—99%ක් පමණ වාතය) viscose fiber ඇතුළට පරිමාවෙන් 50%ක් embed කරලා තනාගත් තාප-පුරවීමක්. සරලව කියනවා නම්: කඩනෑම-උඳුනනෑම-කුටිල වැඩ (quilting/processing) අතරතුර තාප කාර්යක්ෂමතාව අඩුවෙන එක නතර කරලා, ඉතාමත් ලාඛූ උණුසුමක් දෙන්න උත්සාහ කරන නිර්මාණයක්.

මෙම ලිපිය “ශ්‍රී ලංකාවේ වස්ත්‍ර හා ඇඳුම් කර්මාන්තය කෘත්‍රිම බුද්ධිය මඟින් කෙසේ වෙනස් වෙමින් තිබේද” සිරීස් එකේ කොටසක් ලෙස, Sri Lanka manufacturers සහ exporters සඳහා ප්‍රයෝජනවත්ම ප්‍රශ්නයකට සෘජු පිළිතුරක් දෙන්නයි: මෙවැනි smart insulation ද්‍රව්‍ය adopt කරද්දී AI භාවිතයෙන් ගුණාත්මකභාවය, sustainability, සහ ලාභදායීතාව වැඩිකරගන්නේ කොහොමද?

Aersulate Wadding එකේ සැබෑ නවත්වය මොකක්ද?

පිළිතුර: Aersulate එකේ වටිනාකම තියෙන්නේ “තවත් fill එකක්” ලෙස නෙවෙයි—compression සහ humidity පරිසර වලට අධික ප්‍රතිරෝධී තාප-රඳවීමක් ලෙස.

Source article එකේ සඳහන් ප්‍රධාන තත්ත්ව ලක්ෂණ කිහිපයක් මෙන්න:

• Aerogel: 99%ක් පමණ වාතයෙන්出来ව ඇති ලාඛූ solid.
• Fiber තුළ Aerogel 50% (by volume) embed කිරීම.
• සාමාන්‍ය insulation වලට වඩා RCT values 35% වැඩි (Resistance to Dry Heat Transfer—insulation performance indicator).
• Quilting දී fibers compress වෙද්දී සාමාන්‍ය wadding වල වාතය නිකුත් වෙලා insulation අඩුවෙයි. Aersulate fiber structure එක තුළ වාතය “lock” කරලා තබන නිසා processing පසුවත් performance තියාගන්නවා.
• Moisture එකටත් වැඩියෙන් ප්‍රතිරෝධී: සාමාන්‍ය waddings humidity ඇවිත්ම performance drop වෙන තැන, මෙහි structural design එකෙන් efficiency maintain කරනවා.

මෙහි ප්‍රායෝගික අර්ථකථනය:

• Winter quilt එකක් summer-like lightness එක්ක ගන්න පුළුවන්.
• Sleeping bags වගේ compress වෙන products වලටත් thermal performance තියාගන්න පුළුවන්.

Sri Lanka එකට මෙයින් ලැබෙන “වෙළඳපොළ” ඉඟිය

පිළිතුර: අපේ industry එකේ අනාගත margin තියෙන්නේ basic cut-and-sew වලට වඩා technical textiles සහ performance-driven categories වල.

EU/UK buyers බොහෝ වෙලාවට අද බලන්නේ:

• material performance consistency
• traceability
• animal-free alternatives
• lighter logistics footprint (weight අඩුවීම)

Aersulate වගේ insulation එකක් “නව” උනාට, ඒකෙන් පෙන්වන්නේ ගෝලීය ඉල්ලුම ගමන් කරන දිශාව. Sri Lanka factories—විශේෂයෙන් export-oriented—ට මේක trend එකක් නෙවෙයි. Roadmap signal එකක්.

AI එක නැතුව technical textiles scale කරන්න බෑ (මගේ stance එක)

පිළිතුර: smart materials adopt කරනකොට අමාරුම දේ “single prototype” එකක් හදන එක නෙවෙයි—100,000 pcs දීත් එකම performance පවත්වාගෙන යාම. ඒකට AI/analytics අත්‍යවශ්‍ය.

Aersulate වගේ insulation materials වල performance drop වෙන තැන් සාමාන්‍යයෙන් මෙන්න:

• quilting pattern changes
• needle density/penetration
• layer compression
• humidity exposure
• finishing temperatures

ඔය variables සෑහෙන්න. ඒවා manual SOP එකෙන් control කරනකොට drift වෙනවා. AI-driven process optimization එකෙන් එය measurable කරලා predictable කරනවා.

AI භාවිතයෙන් “RCT performance” පාලනය කරන practical stack එක

පිළිතුර: sensors + production data + ML models එකතු කරලා process window එක lock කරන එක.

Factory එකකට realistic starting point එකක්:

1. Data capture: quilting machine speed, needle cycles/min, tension, wadding gsm, ambient humidity, line temperature, batch IDs.
2. Quality signals: thermal resistance spot checks (lab schedule), thickness recovery tests, weight per unit area, compressibility tests.
3. Modeling:
   • simple regression models to predict RCT from process parameters
   • anomaly detection to catch “drift” batches early
4. Decision loop: model එකෙන් alert එකක් ආවොත් operator SOP adjustment suggestions.

“Technical textile එකක නියම තරඟ වාසිය තියෙන්නේ, ඔබේ lab report එක නෙවෙයි—ඔබේ consistency curve එක.”

Aersulate වගේ ද්‍රව්‍ය Sri Lanka portfolio එකට ගැළපෙන්නේ කොහෙද?

පිළිතුර: Sri Lanka exporters වලට ඉතාමත්ම practical use-cases 3ක් තියෙනවා—home textiles, outdoor/sleep systems, සහ performance apparel accessories.

1) Home textiles: quilts/duvets (Heimtextil angle එකටම)

Home textile buyers (EU) ට big pain point එකක් තියෙනවා: warmth vs weight. Down alternative එකක් දෙන්න පුළුවන් නම්—animal-free + renewable viscose story එකත් එක්ක—positioning එක ලස්සනයි.

AI එකෙන් මෙහි වාසිය:

• demand forecasting (seasonality: Dec–Feb peak) + inventory planning
• defect detection (quilting pattern deviation) computer vision මගින්

2) Sleeping bags & travel gear

Sleeping bag එකේ real-world performance එක compress වෙන තැන කඩා වැටෙන්නේ නම් brand එක fail. Aersulate වගේ wadding එකක් body weight compression යටතේත් thermal performance තියාගන්න කියන claim එක, product spec/validation strategy එකට අලුත් dimension එකක්.

AI එකෙන් මෙහි වාසිය:

• prototype iteration acceleration: test results දත්ත එකතු කරලා next sampling cycle එකට parameter recommendations

3) Workwear / PPE / cold-chain adjacent products

Sri Lanka එකේ apparel strength එක තියෙන්නේ compliance-heavy manufacturing වල. Cold-room workwear, logistics jackets, industrial quilts වගේ segments වල performance spec එකට fit වෙන insulation solutions වලට buyer interest ඉහළ.

AI එකෙන් මෙහි වාසිය:

• compliance documentation automation (batch traceability, material ledger)
• customer communication: tech pack summaries, spec comparisons auto-generated (but human-checked)

“Sustainability” කියන වචනයෙන් එහාට: මොන දේ මැනලා පෙන්වන්නද?

පිළිතුර: Buyers ට අද sustainability කියන එක marketing line එකක් නෙවෙයි—measurable proof එකක්.

Aersulate Wadding ගැන source එකේ sustainability hooks දෙකක් තියෙනවා:

• aerogel quartz sand-based
• viscose wood-based renewable
• animal-free down alternative

Sri Lanka manufacturer කෙනෙක් මෙවැනි material story එකක් adopt කරනවා නම්, pitch එක stronger වෙන්න ඕනේ මෙහෙම:

• Weight reduction per product (e.g., same warmth target එකට grams saved)
• Shipping impact: container load efficiency (weight/volume)
• Durability: performance retention after quilting + humidity exposure (reduced returns)

AI-driven analytics එකෙන් මෙවා dashboard එකක් කරලා buyer review meeting වලදි “තර්ක” ලෙස පෙන්වන්න පුළුවන්.

People also ask: “Aerogel embed fiber එක costly නේද?”

පිළිතුර: unit cost එක ඉහළ යා හැක. නමුත් premium category එකකට move වෙද්දී margin logic එක වෙනස්.

Cost justification framework එක:

• same warmth target → less material thickness/weight
• lower return rates (performance doesn’t collapse after processing)
• premium positioning → ASP increase

ඒක කියලා “ඔක්කොටම fit” කියන්න බෑ. නමුත් AI එකෙන් product-market fit test කිරීම ඉතා වේගවත්: small pilot + data + buyer feedback loop.

Sri Lanka factory එකකට 90 දවසක adoption plan එක (නැතුව කියවලා යන්න එපා)

පිළිතුර: Pilot එකක් විදිහට ගෙන ගිහිල්ලා data-first approach එකක් දාගත්තොත්, technical textiles journey එක පාලනය කරගන්න පුළුවන්.

සතිය 1–2: Product hypothesis + buyer shortlist

• target: quilt line එකක්ද? sleeping bag insert එකක්ද?
• buyer requirements: RCT targets, gsm limits, hand-feel, wash durability

සතිය 3–6: Sampling + measurement design

• quilting patterns 2–3
• humidity exposure test plan
• measurement cadence: every batch or every X meters

සතිය 7–10: AI/analytics baseline (simple එකෙන් පටන් ගන්න)

• Excel/BI dashboard + anomaly flags
• process parameter correlation mapping

සතිය 11–13: Buyer demo + performance story deck

• “before/after” weight and thickness
• thermal performance retention claims—lab data supported
• sustainability proof points (animal-free, renewable inputs) with traceability outline

මම දැකපු common mistake එක: pilot එක කරලා නවතින එක. Pilot එකක් කියන්නේ data pipeline එක setup කරන හොඳම වෙලාව.

මේක “space tech” එකක් කියලා අහක දාන්න එපා

පිළිතුර: Aersulate වගේ innovations අපට වැදගත් වෙන්නේ brand story එකට වඩා manufacturing discipline එක නිසා. Smart materials scale වෙන තැන, AI එක තමා quality insurance policy එක.

“ශ්‍රී ලංකාවේ වස්ත්‍ර හා ඇඳුම් කර්මාන්තය කෘත්‍රිම බුද්ධිය මඟින් කෙසේ වෙනස් වෙමින් තිබේද” කියන සිරීස් එකේ ලොකු තේමාව එකයි: කර්මාන්තයේ දත්ත ශිල්පය වැඩි කරලා, ඉහළ අගය (high-value) categories වලට යාම. Technical insulation market එක ඒකට හොඳ entry point එකක්.

ඔබ වැඩ කරන factory/brand එකට අදම කරන්න පුළුවන් next step එකක් තියෙනවා: ඔබේ වඩාත්ම “drift” වෙන process එකක් තෝරලා (quilting/finishing), data capture එක අරඹන්න. Material innovation එකක් ආවම, ඒකට ගැළපෙන AI muscle එක already ඔබගෙ කාර්මික ශරීරේ තියෙයි.

ඔබගේ product line එක technical textiles දිශාවට හරවන්න බලාගෙනද? එහෙනම් ඔබට ඇත්තටම අභියෝගය වෙන එක මොකක්ද: material sourcing ද? process consistency ද? buyer proof ද?