AI-Driven Distribution: Pakistan’s Textile Next Edge

پاکستان کے ٹیکسٹائل اور گارمنٹس سیکٹر میں زیادہ تر AI گفتگو ابھی تک فیکٹری فلور پر اٹکی ہوئی ہے—کپڑے کی انسپیکشن، لائن بیلنسنگ، یا آٹومیٹڈ QC۔ مگر اصل منافع (اور بہت سا نقصان) اکثر فیکٹری کے باہر ہوتا ہے: ڈسٹری بیوشن، ڈیلر نیٹ ورک، اور انوینٹری کی غلط پلاننگ میں۔ یہی وہ جگہ ہے جہاں بھارت کی ایک حالیہ مثال—Asian Footwears کی in-house AI (AsianGPT)—پاکستانی برانڈز اور ایکسپورٹرز کے لیے عملی سبق بن سکتی ہے۔

Asian Footwears کے مطابق اُن کے AI ٹول کی ابتدائی اپن adoption سے کچھ ڈیلرز کی ریونیو 25–30% تک بڑھی، جس کی وجہ بہتر پروڈکٹ سیلیکشن، تیز inventory turnover، اور working capital cycle میں بہتری بتائی گئی۔ میں اسے صرف “ٹیک نیوز” نہیں سمجھتا—یہ ایک سیدھا اشارہ ہے کہ AI اب سیلز اور سپلائی چین کی روزمرہ فیصلہ سازی میں جا چکی ہے، اور جو کمپنیاں اسے نظرانداز کریں گی اُن کی لاگت بھی بڑھے گی اور سروس لیول بھی گرے گا۔

یہ پوسٹ ہماری سیریز “پاکستان میں ٹیکسٹائل اور گارمنٹس کی صنعت کو مصنوعی ذہانت کیسے تبدیل کر رہی ہے” کے اسی زاویے کو آگے بڑھاتی ہے: AI صرف پیداوار نہیں سنبھال رہا، ڈسٹری بیوشن اور ڈیلر ریونیو بھی optimize کر رہا ہے—اور یہی پاکستان کی عالمی competitiveness کے لیے اگلا practical میدان ہے۔

AsianGPT کی کہانی: AI کا سب سے کم glam مگر سب سے زیادہ profitable استعمال

Asian Footwears نے AsianGPT نامی in-house AI انجن لانچ کیا جو 20+ سال کے سیلز ڈیٹا کی بنیاد پر demand forecast کرتا ہے—یعنی کس لوکیشن میں کون سا پروڈکٹ، کس quantity میں، کب زیادہ بکے گا۔ پھر یہی insights ڈیلرز کو inventory align کرنے میں مدد دیتے ہیں تاکہ slow-moving stock کم ہو اور availability بہتر ہو۔

اس کیس میں دو چیزیں خاص طور پر قابلِ تقلید ہیں:

• Dealer-level ROI: AI کا فائدہ head office کی رپورٹنگ تک محدود نہیں رہا، بلکہ فرنٹ لائن—ڈیلرز/ریٹیلرز—کی کمائی میں نظر آیا۔
• Granular demand signals: کیٹیگری، ڈیزائن، رنگ، gender-wise demand اور regional trends تک patterns track کیے گئے۔

پاکستانی گارمنٹس اور ہوزری بزنسز میں یہی granularity اکثر دستیاب تو ہوتی ہے (ERP، POS، invoices، returns)، مگر اسے action میں نہیں بدلا جاتا۔ نتیجہ؟ لاہور میں جو sizes چلتے ہیں وہی فیصل آباد میں push ہو رہے ہوتے ہیں، اور کراچی کی رنگ preference کا burden سialkot کے گودام پر پڑ رہا ہوتا ہے۔

پاکستان کے ٹیکسٹائل/گارمنٹس میں مسئلہ کہاں ہے؟ Forecast نہیں، “غلط Forecast”

پاکستان میں apparel value chain کے کئی حصے AI سے فائدہ اٹھا سکتے ہیں، مگر distribution میں سب سے بڑا pain point یہ ہے کہ:

• Forecast اکثر single average پر چلتا ہے (country-level یا season-level)
• Dealer/region کی سطح پر demand signals capture نہیں ہوتے
• Returns اور markdowns کو decision-making میں سنجیدگی سے شامل نہیں کیا جاتا
• Working capital planning “gut feeling” اور پچھلے سال کے ایک دو مہینوں کی memory پر ہوتی ہے

دسمبر 2025 کا timing بھی اہم ہے۔ سردیوں میں demand volatility بڑھتی ہے—خاص طور پر knitwear، jackets، thermals، socks، اور school uniform segments میں۔ اگر mild winter یا regional temperature swings ہوں تو stock imbalance اور بھی costly ہو جاتا ہے۔ ایسے موسموں میں AI-based demand sensing (ہفتہ وار/روزانہ سطح پر) بہت واضح فرق ڈالتی ہے۔

AI distribution میں کیا کرتا ہے؟ سادہ الفاظ میں: Right product, right place, right time

AI-driven distribution کا کام صرف “forecast” دینا نہیں۔ اچھا سسٹم تین outcomes deliver کرتا ہے:

1. Assortment optimization: ہر شہر/زون کے لیے mix مختلف ہوگا (sizes، colors، fits، price bands)
2. Inventory allocation: گودام سے کس dealer کو کیا allocate کرنا ہے تاکہ fill rate بڑھے اور dead stock کم ہو
3. Replenishment timing: کب دوبارہ بھیجنا ہے تاکہ نہ overstock ہو نہ stockout

AsianGPT کے کیس میں بھی یہی نظر آتا ہے: demand by location/quantity forecast، inventory turnover بہتر، working capital cycle بہتر۔ یہ تینوں چیزیں پاکستانی exporters کے لیے خاص طور پر ضروری ہیں کیونکہ:

• Buyers OTIF (On Time In Full) performance دیکھتے ہیں
• Cashflow constraints عام ہیں
• Warehousing cost اور finance cost دونوں high رہتے ہیں

پاکستان کے لیے “Dealer revenue” کا مطلب کیا ہے؟

پاکستان میں ہر بزنس “dealer network” نہیں کہلاتا، مگر equivalent موجود ہے:

• Regional distributors (hosiery/innerwear)
• Multi-brand retailers
• Own retail outlets
• E-commerce fulfilment hubs
• Export buyers کے لیے finished goods staging warehouses

AI اگر ان nodes پر demand sensing اور allocation بہتر کر دے، تو effect ویسا ہی ہوگا: کم stockouts، کم returns، کم markdowns، اور زیادہ repeat purchase۔

Footwear کی مثال ٹیکسٹائل کے لیے کیوں relevant ہے؟ کیونکہ mechanics ایک ہی ہیں

کچھ لوگ کہیں گے: “یہ تو footwear ہے، ہماری knitwear/denim/garments سے کیا تعلق؟”

یہ سوچ غلط ہے۔ Footwear اور apparel دونوں میں:

• SKU complexity بہت زیادہ ہوتی ہے (sizes/colors/styles)
• Seasonal demand sharp ہوتی ہے
• Fit/size issues returns بڑھاتے ہیں
• Dealer network کی execution ہی revenue بناتی ہے

اسی لیے Asian Footwears کی مثال پاکستان کے ٹیکسٹائل اور گارمنٹس سیکٹر کے لیے ایک صاف signal ہے: AI کو صرف QC یا cutting میں محدود رکھنا ایک ادھورا strategy ہے۔ اگر distribution blind ہے تو فیکٹری efficiency کا فائدہ بھی market میں ضائع ہو جاتا ہے۔

پاکستان میں AI adoption کی practical roadmap (90 دن کا قابلِ عمل پلان)

اگر آپ ایک textile mill، garment manufacturer، یا apparel brand ہیں اور AI distribution میں لانا چاہتے ہیں، تو میں نے جو approaches سب سے زیادہ کام کرتے دیکھی ہیں وہ “بگ بینگ” نہیں ہوتیں۔ چھوٹے pilot سے شروع کریں۔

Step 1: Data inventory (Week 1–2)

آپ کو سب سے پہلے یہ واضح کرنا ہوگا کہ data کہاں ہے:

• Sales invoices / POS (SKU, quantity, price, date)
• Returns and reasons (size issue, defect, color mismatch)
• Inventory on-hand by location
• Lead times (production + dispatch)
• Dealer attributes (city, channel type, shelf space)

Rule: اگر SKU master خراب ہے تو AI بھی خراب output دے گا۔

Step 2: One region pilot (Week 3–6)

ایک شہر یا 1–2 zones منتخب کریں:

• 200–500 top SKUs
• 20–50 outlets/dealers
• 12–18 ماہ کا historical data

Goal یہ نہیں کہ “perfect forecast” آ جائے۔ Goal یہ ہے کہ:

• Stockout rate کم ہو
• Slow movers کم ہوں
• Replenishment cycle واضح ہو

Step 3: Action layer بنائیں (Week 7–10)

Forecast PDF بن کر رہ جائے تو کچھ نہیں بدلتا۔ Action layer میں:

• Suggested order quantities per dealer
• Suggested assortment mix per dealer
• Exception alerts (stockout risk, overstock risk)

Step 4: Commercial rules + human override (Week 11–13)

Pakistan میں ground reality strong ہے۔ AI کے ساتھ rules بھی ضروری ہیں:

• Minimum order quantities
• Cash-and-carry vs credit dealers
• Promotional periods
• Fabric/trim constraints

اور ہاں: human override ہونا چاہیے—مگر reason logging کے ساتھ، تاکہ model سیکھے۔

AI کے ساتھ عام غلطیاں (اور آپ کیسے بچیں)

Most companies get this wrong: وہ AI کو “software purchase” سمجھ لیتے ہیں۔ حقیقت میں یہ operating system change ہے۔

یہ چار غلطیاں بار بار سامنے آتی ہیں:

1. Data clean کیے بغیر model training: outputs “confidently wrong” آتے ہیں
2. KPIs define نہیں کرتے: forecast accuracy نہیں، business KPIs دیکھیں (fill rate، inventory turns، returns)
3. One-size-fits-all allocation: کراچی اور پشاور کو ایک جیسا سمجھنا مہنگا پڑتا ہے
4. Change management ignore کرنا: sales teams کو لگتا ہے AI ان کی autonomy لے رہا ہے

Best practice یہ ہے کہ AI کو “copilot” بنائیں۔ فیصلے انسان کرے، مگر AI decision کو بہتر evidence دے۔

“In-house AI” کیوں matter کرتا ہے؟ پاکستان کے لیے یہ ایک competitiveness signal ہے

Asian Footwears نے اپنا proprietary AI engine in-house بنایا۔ یہ ہر کمپنی کے لیے ضروری نہیں، لیکن یہ ایک strong signal ہے کہ:

• Domain knowledge (آپ کے SKUs، آپ کی seasonality، آپ کی channels) generic tools سے بہتر handle ہو سکتا ہے
• Data ownership اور privacy بہتر رہتی ہے
• Competitive advantage copy کرنا مشکل ہوتا ہے

پاکستانی textile اور garments میں بھی بہت سی firms کے پاس capability موجود ہے: ERP teams، data analysts، اور process engineers۔ مسئلہ capability کا کم اور focus کا زیادہ ہے۔ اگر management distribution کو strategic سمجھے تو in-house یا hybrid approach دونوں ممکن ہیں۔

AI distribution کا ایک سیدھا business case: 3 numbers جو آپ کو track کرنے چاہئیں

اگر آپ lead generation کے بجائے operational فیصلے چاہتے ہیں تو ان تین metrics سے شروع کریں:

1. Inventory turns (ماہانہ/سہ ماہی): stock کتنی تیزی سے cash میں بدل رہا ہے
2. Fill rate / service level: کتنے orders مکمل fulfill ہوئے
3. Returns + markdown rate: کتنی sale واپس آئی یا discount پر گئی

Asian Footwears کے بیان کردہ 25–30% dealer revenue uplift اسی طرح کے mechanics سے آتا ہے: صحیح assortment، کم dead stock، تیز replenishment۔

اگلا قدم: پاکستان کے ٹیکسٹائل اور گارمنٹس میں AI کو factory سے باہر نکالیں

پاکستان کی export economy میں margins تنگ ہیں، اور buyers کی expectations سخت۔ اس ماحول میں AI کا فائدہ تب مکمل ہوتا ہے جب وہ:

• QC اور compliance reporting کے ساتھ ساتھ
• demand forecasting، inventory allocation، اور distribution efficiency میں بھی داخل ہو

اگر آپ اس سیریز کو follow کر رہے ہیں تو آپ نے دیکھا ہوگا کہ AI فیکٹری میں defects کم کرتا ہے۔ اب اگلا logical step یہ ہے کہ AI مارکیٹ میں waste کم کرے—وہ waste جو غلط stock، غلط allocation، اور slow-moving inventory کی شکل میں cash پھنساتا ہے۔

اگر آپ اپنی کمپنی میں AI-driven distribution pilot شروع کرنا چاہتے ہیں، تو میں آپ کو ایک سادہ سا سوال چھوڑتا ہوں: آپ کے ٹاپ 200 SKUs میں سے کون سے 20 SKUs ہر مہینے “غلط جگہ” پڑے ہوتے ہیں؟ اسی list سے آپ کا AI business case تیار ہو جاتا ہے۔