AI Demand Forecasting: Pakistan Apparel’s Winter Fix

شمالی بھارت میں اس سال سردی وقت سے پہلے آگئی—مگر ٹھنڈ پڑی نہیں۔ نتیجہ؟ ریٹیلرز کے مطابق سردیوں کی فروخت کچھ کیسز میں 25% تک کم رہی، اور جیکٹس/سویٹرز/سویٹ شرٹس کا اسٹاک دکانوں اور گوداموں میں پھنس گیا۔ جب ایک سیزن بعض ریٹیل بزنسز کی سالانہ آمدن کا 40% تک بن جاتا ہو، تو ایسی “مائلڈ ونٹر” صرف موسم کی خبر نہیں رہتی—یہ کیش فلو، ورکنگ کیپیٹل، اور اگلے سیزن کی پلاننگ کا بحران بن جاتی ہے۔

پاکستان کے ٹیکسٹائل اور گارمنٹس ایکسپورٹرز اور برانڈز کو یہ خبر محض پڑوسی ملک کی کہانی نہیں سمجھنی چاہیے۔ میرے خیال میں یہ ایک صاف وارننگ ہے: کلائمیٹ والیٹیلیٹی اب نئی نارمل ہے، اور روایتی سیزنل پلاننگ (پچھلے سال کے سیلز + تھوڑا سا گٹ فیل) بار بار مہنگی ثابت ہوگی۔

یہاں بہتر راستہ موجود ہے: مصنوعی ذہانت (AI) کے ذریعے demand forecasting، انوینٹری آپٹیمائزیشن، اور ریئل ٹائم سیلز سگنلز پر مبنی تیز فیصلے۔ اس پوسٹ میں ہم دیکھیں گے کہ مائلڈ ونٹر جیسی صورتحال سے پاکستان کی ٹیکسٹائل ملز، گارمنٹ فیکٹریز، اور ریٹیل آپریشنز کیسے بہتر طریقے سے نمٹ سکتے ہیں—اور کہاں سے شروع کرنا واقعی منطقی ہے۔

Mild winter کا اصل نقصان: سیلز نہیں، پلاننگ کا فیل ہونا

مائلڈ ونٹر میں نقصان صرف یہ نہیں کہ جیکٹس کم بکتی ہیں۔ اصل مسئلہ یہ ہے کہ ساری ویلیو چین—یعنی yarn/fabric سے لے کر stitching، packing، اور retail تک—ایک مفروضے پر چلتی ہے کہ سردی “حسبِ روایت” آئے گی۔ جب وہ مفروضہ غلط ہو جائے تو تین جگہوں پر ضرب لگتی ہے۔

1) انوینٹری اور ورکنگ کیپیٹل پھنس جاتا ہے

سردیوں کے کپڑوں کی یونٹ کاسٹ عموماً زیادہ ہوتی ہے (زیادہ فیبرک، trims، padding، اور sometimes پیچیدہ construction)۔ جب demand نہیں بنتی تو:

• اسٹاک aging بڑھتا ہے
• markdowns لگتے ہیں
• کیش فلو رک جاتا ہے
• اگلی procurement اور production فیصلوں پر دباؤ آتا ہے

یہی وہ پوائنٹ ہے جس نے شمالی بھارت کے ریٹیلرز کو بھی دبا دیا: early winter کے باوجود temperature drop نہ ہوا، اور inventory build-up ہو گیا۔

2) سیزن کے آخر میں “panic discounting” برانڈ ویلیو کم کرتا ہے

اگر آپ جنوری کے آخر یا فروری میں heavy discount دیتے ہیں تو آپ صرف margin قربان نہیں کرتے؛ آپ customer کو یہ بھی سکھاتے ہیں کہ “میں اسی برانڈ سے later cheap میں لے لوں گا”۔ یہ habit اگلے سال بھی demand کو distort کرتی ہے۔

3) فیکٹری کی لائن پلاننگ اور capacity utilization متاثر ہوتی ہے

پاکستان میں بہت سی گارمنٹ یونٹس سیزنل styles (hoodies, sweatshirts, jackets, thermals) کے لیے line setup، trims، اور operations balancing کرتی ہیں۔ اچانک demand shift ہو تو:

• لائنیں re-balance کرنے میں وقت لگتا ہے
• WIP بڑھ جاتا ہے
• efficiency اور OT cost متاثر ہوتی ہے

یہی وہ جگہ ہے جہاں AI صرف “forecast” نہیں دیتا، بلکہ اگلا best action بھی suggest کر سکتا ہے۔

AI demand forecasting: صرف sales prediction نہیں—ایک operational سسٹم

AI demand forecasting کا سیدھا مطلب یہ ہے: آپ demand کو ایک نمبر کی طرح نہیں، ایک probability distribution کی طرح دیکھتے ہیں۔ یعنی “کتنا بکے گا” کے ساتھ “کتنی uncertainty ہے” بھی measure ہوتی ہے۔ مائلڈ ونٹر جیسے سیزن میں یہی uncertainty اصل چیز ہے۔

پاکستان کی ٹیکسٹائل اور گارمنٹس انڈسٹری کے لیے AI forecasting تین سطحوں پر کام آتا ہے:

1) Weather + calendar + price signals کو اکٹھا کرنا

روایتی forecasting اکثر صرف historical sales پر چلتی ہے۔ AI کا فائدہ یہ ہے کہ یہ متعدد سگنلز کو ساتھ incorporate کر سکتا ہے، مثلاً:

• روزانہ/ہفتہ وار temperature trends (daytime vs nighttime)
• holiday calendar (Diwali/Eid/New Year effects—پاکستان میں Eid spikes)
• price changes اور promotions
• اسٹور/ریجن specific patterns (Lahore vs Karachi vs Peshawar)

شمالی بھارت کے کیس میں ایک clear insight تھی: راتیں ٹھنڈی تھیں مگر دن گرم رہے، اس لیے “strong need” create نہ ہوئی۔ AI ایسے patterns کو early detect کر کے buy اور production plans adjust کروا سکتا ہے۔

2) SKU-level forecasting (style, color, size) تاکہ inventory صحیح جگہ ہو

پاکستان میں بہت سے کاروبار category level پر سوچتے ہیں: “winter wear total”۔ مسئلہ یہ ہے کہ winter wear کے اندر بھی winners/losers ہوتے ہیں۔ AI SKU-level پر بتا سکتا ہے:

• کون سا وزن/فر (light fleece vs heavy padded) زیادہ چلے گا
• کون سے رنگ mild winter میں بہتر perform کرتے ہیں
• sizes کی distribution کیسے shift ہوتی ہے

اس کا نتیجہ؟ آپ “سردیوں کا اسٹاک” نہیں بناتے، آپ weather-appropriate winter assortment بناتے ہیں۔

3) Scenario planning: اگر جنوری بھی mild رہا تو کیا کرنا ہے؟

AI models کے ساتھ آپ scenarios بنا سکتے ہیں:

• Base case: normal winter
• Warm case: mild winter (جیسا شمالی بھارت میں)
• Cold wave case: sudden drop

ہر scenario کے ساتھ آپ action triggers define کرتے ہیں:

• اگر 7 دن کا temperature forecast X سے اوپر رہے تو heavy jackets کی replenishment بند
• اگر sell-through Y سے کم ہو تو promotion بدلیں
• اگر online search trends “hoodie” اوپر جائیں تو certain SKUs push

یہ planning spreadsheet میں بھی ہو سکتی ہے، مگر AI اسے fast اور data-driven بناتا ہے۔

پاکستان کے لیے عملی سبق: “winter” کو product نہیں، risk سمجھیں

یہ stance میں واضح رکھوں گا: پاکستان میں بہت سی apparel businesses winter planning کو category planning سمجھتی ہیں، حالانکہ اب یہ risk management ہے۔ اور risk management کے لیے AI بہت fit ہے—کیونکہ یہ volatility handle کر سکتا ہے۔

Demand sensing: سیزن کے بیچ میں plan بدلنے کی صلاحیت

Demand sensing کا مطلب ہے کہ آپ ہفتہ وار (یا روزانہ) signals سے forecast update کریں:

• POS sales velocity
• e-commerce add-to-cart/abandonment
• returns اور size exchange rates
• social/marketplace signals (اگر available ہوں)

مائلڈ ونٹر میں early warning یہی ہوتی ہے: first two weeks کا sell-through “expected” سے نیچے جاتا ہے۔ AI اس deviation کو جلدی flag کر کے بتاتا ہے کہ آپ overstock کی طرف جا رہے ہیں۔

Production planning: چھوٹے batches اور تیز replenishment

AI تب ہی فائدہ دے گا جب آپ کا operating model لچکدار ہو۔ پاکستان کی بہت سی فیکٹریز large MOQs اور long runs کے عادی ہیں۔ مگر volatility کے دور میں بہتر approach یہ ہے:

• core styles کو bigger base run دیں
• fashion/temperature-sensitive styles کو smaller batches میں رکھیں
• replenishment cycle shorten کریں (خام مال، trims، اور line readiness)

یہاں AI آپ کو بتا سکتا ہے کہ کون سی SKUs “safe bet” ہیں اور کون سی “risky bet”۔

Inventory rebalancing: شہر اور چینل کے درمیان اسٹاک کی موومنٹ

اگر ایک ریجن میں mild winter ہے اور دوسرے میں demand بہتر ہے، تو winning move یہ ہوتا ہے کہ آپ stock کو reallocate کریں۔ AI-driven allocation systems اس میں مدد دیتے ہیں:

• store clustering (similar stores کا group)
• demand-based transfers
• markdown optimization (discount کہاں اور کب لگانا ہے)

یہی بات بھارتی ریٹیلرز نے بھی کہی کہ ملک کے دوسرے حصوں میں performance بہتر تھی۔ پاکستان میں بھی شمال/مرکز/ساحلی علاقوں کے temperature patterns مختلف ہوتے ہیں—آپ اس فرق کو اپنے حق میں استعمال کر سکتے ہیں۔

“AI لگائیں” سے پہلے یہ 6 چیزیں ٹھیک کریں (ورنہ disappointment ہوگا)

میں نے اکثر دیکھا ہے کہ کمپنیاں AI tool خرید لیتی ہیں مگر data اور process تیار نہیں ہوتے، پھر نتیجہ average آتا ہے اور AI کو blame کر دیا جاتا ہے۔ بہتر ہے آپ پہلے یہ foundation بنائیں:

1. Clean product hierarchy: category → subcategory → style → SKU واضح ہو
2. Accurate sales data: returns/cancellations کو properly net کریں
3. Inventory accuracy: warehouse + store stock mismatch کم کریں
4. Lead time mapping: fabric, trims, sewing, wash, finishing—ہر step کی lead time
5. Promotion calendar discipline: discount کب، کہاں، کتنی دیر—logged ہو
6. One owner for forecasting: ذمہ داری واضح ہو (merchandising + supply chain alignment)

یہ boring لگتا ہے، مگر یہی آپ کے AI کی accuracy کا اصل fuel ہے۔

Pakistan textile & garments میں AI use cases جو فوراً ROI دکھاتے ہیں

اگر آپ “lead generation” کے زاویے سے سوچیں تو سب سے اہم سوال یہی ہے: کون سے AI projects جلد value دیتے ہیں؟ پاکستان میں تین use cases عام طور پر تیزی سے ROI دیتے ہیں:

1) AI-based demand forecasting for winter wear

• ہدف: overstock اور markdown loss کم کرنا
• KPI: sell-through, inventory turns, gross margin retention

2) Fabric اور cutting optimisation (wastage reduction)

• ہدف: marker efficiency بہتر کرنا، waste کم کرنا
• KPI: fabric utilisation %, cost per garment

3) Quality control میں computer vision

• ہدف: defect leakage اور rework کم کرنا
• KPI: DHU/defect rate, rework hours, customer complaints

یہ پوسٹ چونکہ سیزن والیٹیلیٹی پر ہے، اس لیے پہلی use case آپ کی فوری ترجیح ہونی چاہیے—خاص طور پر اگر آپ retailers کو supply کرتے ہیں یا D2C چلا رہے ہیں۔

Quick Q&A: جو سوال ہر merchandiser پوچھتا ہے

کیا AI forecasting چھوٹے برانڈز کے لیے بھی ہے؟

ہاں—اگر آپ کے پاس کم از کم 12-24 ماہ کا sales data اور basic inventory tracking ہے۔ چھوٹے برانڈز کے لیے فائدہ یہ ہے کہ غلط buy کا shock زیادہ بڑا لگتا ہے، اس لیے accuracy کا فائدہ proportionally زیادہ ہوتا ہے۔

اگر data messy ہو تو کیا ہوگا؟

AI جادو نہیں۔ messy data میں output بھی messy ہوگا۔ لیکن آپ phased approach لے سکتے ہیں: پہلے top 50 SKUs پر forecasting کریں، پھر scale کریں۔

Mild winter میں سب سے پہلے کون سا فیصلہ AI سے کروائیں؟

Markdown timing اور allocation۔ یعنی “discount کب لگے” اور “stock کہاں move ہو”۔ یہ دو فیصلے margin بچاتے ہیں۔

آگے کیا کریں: ایک سیزن، ایک pilot، واضح KPIs

پاکستان میں ٹیکسٹائل اور گارمنٹس کی صنعت کو مصنوعی ذہانت کیسے تبدیل کر رہی ہے—اس سیریز میں میرا زور ہمیشہ ایک بات پر رہتا ہے: AI strategy slides میں نہیں، operating rhythm میں آتا ہے۔ مائلڈ ونٹر جیسی خبر اس بات کا ثبوت ہے کہ جو کاروبار جلد سیکھ کر adapt کرے گا وہ margin اور cash دونوں بچائے گا۔

اگر آپ 2026 کے winter season کے لیے ابھی سے بہتر control چاہتے ہیں، تو ایک سیدھا plan اپنائیں:

• ایک category منتخب کریں (مثلاً hoodies/sweatshirts)
• ایک region یا sales channel منتخب کریں
• AI demand forecasting pilot چلائیں
• KPIs پہلے سے lock کریں: forecast error, sell-through, markdown %, aging inventory

پھر اگلا سوال آپ کے سامنے خود آ جائے گا: کیا آپ اگلے سیزن کو “امید” پر چلانا چاہتے ہیں یا “ڈیٹا” پر؟