پاکستانی گارمنٹس میں AI سے پیداوار کیسے بڑھے گی

4.19% کی اوسط سالانہ پیداواری بڑھوتری کوئی معمولی بات نہیں—خاص طور پر جب یہ ایک ایسی صنعت میں ہو جہاں منٹوں کی بچت بھی لاکھوں ٹکڑوں پر اثر ڈالتی ہے۔ بنگلہ دیش کے ایک بڑے مطالعے کے مطابق 2014 سے 2023 کے دوران گارمنٹ سیکٹر میں اوسط سالانہ productivity growth 4.19% رہی، اور اس کا بڑا سبب automation اور تکنیکی اپ گریڈز تھے۔

پاکستان کے لیے اس خبر میں ایک سیدھا پیغام ہے: اگر ہم ٹیکسٹائل اور گارمنٹس کی عالمی مسابقت میں سنجیدہ ہیں تو AI اور automation کو “future plan” نہیں، today’s operating model بنانا ہوگا۔ میں نے اکثر دیکھا ہے کہ فیکٹریاں “مشین” خرید لیتی ہیں مگر “سسٹم” نہیں بناتیں—نتیجہ یہ کہ ERP لگا ہوتا ہے مگر planning پھر بھی Excel میں چلتی ہے، اور quality کا فیصلہ پھر بھی صرف انسانی نظر پر رہتا ہے۔

یہ پوسٹ ہماری سیریز “پاکستان میں ٹیکسٹائل اور گارمنٹس کی صنعت کو مصنوعی ذہانت کیسے تبدیل کر رہی ہے” کا حصہ ہے۔ یہاں ہم بنگلہ دیش کے automation کے نتائج کو بطور comparative evidence استعمال کرتے ہوئے یہ سمجھیں گے کہ پاکستان میں AI in textile industry اور AI in garment manufacturing کہاں فوری فرق ڈال سکتے ہیں، کس ترتیب سے سرمایہ کاری کرنی چاہیے، اور لیڈرشپ کو کن غلطیوں سے بچنا ہوگا۔

بنگلہ دیش کا سبق: productivity وہاں بڑھی جہاں automation گہری تھی

بنگلہ دیش کے BIDS مطالعے میں ایک pattern بالکل واضح تھا: automation-intensive processes میں productivity زیادہ تیزی سے بڑھی۔ مثال کے طور پر:

• Cutting: سالانہ productivity growth 11.13%
• Knitting: 9.85%
• Wet processing: 6.11%
• Sewing: صرف 3.57% (کیونکہ یہ ابھی بھی سب سے زیادہ labour-intensive ہے)

یعنی جہاں data، مشین کنٹرول، اور workflow standardization زیادہ تھا وہاں output اور accuracy دونوں بہتر ہوئیں۔

یہ بات پاکستان کے لیے خاص طور پر relevant ہے کیونکہ ہمارے ہاں بھی اکثر فیکٹریاں cutting/printing/embroidery جیسی جگہوں پر مشینیں تو لگا دیتی ہیں، لیکن end-to-end flow (order → fabric → cutting → sewing → finishing → packing → shipment) میں data کا تسلسل نہیں بناتیں۔ AI کی اصل طاقت یہی ہے کہ وہ اسی تسلسل میں “دماغ” کا کردار ادا کرے—planning بہتر، wastage کم، اور delays کم۔

ایک عددی مثال جو ذہن میں رہتی ہے

مطالعہ میں بتایا گیا کہ پہلے manual cutting میں 10–12 workers روزانہ 4,000–5,000 pieces کاٹتے تھے۔ آج CAD/CNC/ERP/RFID اور auto spreaders کے ساتھ صرف 2–3 operators روزانہ 8,000–10,000 pieces کاٹ لیتے ہیں—یعنی 3 سے 5 گنا تیز اور زیادہ accurate۔

پاکستانی فیکٹری کے مالک کے لیے اس میں ROI کا سیدھا مطلب ہے: کم rework، کم fabric waste، اور بہتر on-time delivery۔

پاکستان میں AI اور automation: کہاں سے شروع کریں تاکہ ROI جلد آئے

پاکستان میں “AI transformation” کا مطلب یہ نہیں کہ آپ کل سے humanoid robots لگا دیں۔ بہتر طریقہ یہ ہے کہ آپ high-volume, high-variance جگہوں پر پہلے AI لگائیں جہاں چھوٹی بہتری بھی بڑا مالی اثر رکھتی ہے۔

1) AI-driven production planning (PPC) اور line balancing

سب سے پہلے مسئلہ عام طور پر capacity planning کا ہوتا ہے: لائنیں غلط assign ہو جاتی ہیں، style changes کی وجہ سے efficiency گرتی ہے، اور overtime بڑھ جاتا ہے۔

AI-based planning یہاں تین کام فوری طور پر بہتر کرتی ہے:

• order priority اور due dates کے حساب سے smart sequencing
• skill matrix + SMV + real-time efficiency سے line balancing
• bottleneck prediction (مثلاً ایک critical operation پر WIP پھنس رہا ہے)

نتیجہ: کم changeover losses، کم late shipments، اور زیادہ stable output۔

2) Computer vision for fabric & garment quality control

بنگلہ دیش کے مطالعے میں “digital quality tools” کا ذکر اس بات کی طرف اشارہ کرتا ہے کہ QC اب صرف آخری مرحلے کی activity نہیں رہی۔ پاکستان میں بھی computer vision-based fabric inspection اور inline garment defect detection تیزی سے practical ہو رہا ہے۔

AI QC سے آپ:

• defect classification standardize کرتے ہیں (operator-to-operator variability کم ہوتی ہے)
• early stage پر defects پکڑتے ہیں (cutting کے بعد نہیں، fabric stage پر)
• buyer claims اور returns کم کرتے ہیں

اگر آپ کی factory buyer audits اور claims سے پریشان رہتی ہے، تو یہ عام طور پر سب سے بہتر lead-generating investment بنتی ہے کیونکہ buyers کو measurable improvement دکھتی ہے۔

3) Cutting room optimization: marker making + fabric utilisation

Pakistan کی exports میں fabric cost کا حصہ بڑا ہے۔ AI/optimization tools cutting room میں:

• marker efficiency بڑھاتے ہیں
• fabric utilisation بہتر کرتے ہیں
• shade/lot management میں مدد دیتے ہیں

یہ وہ جگہ ہے جہاں بنگلہ دیش نے واضح productivity gains دکھائیں، اور پاکستان کے لیے بھی یہ “low drama, high impact” زون ہے۔

4) Sewing میں حقیقت پسندانہ automation: assistive AI

Sewing مکمل automate کرنا مشکل ہے، اسی لیے وہاں growth کم رہی۔ مگر اس کا مطلب یہ نہیں کہ sewing میں AI کا فائدہ نہیں۔ فائدہ assistive AI میں ہے:

• operation-wise real-time efficiency tracking
• defect hotspots mapping (کس operation پر زیادہ defects آ رہے ہیں)
• predictive maintenance (machine downtime کم)
• training recommendations (کس operator کو کس operation پر shift کرنا بہتر ہے)

یہ approach پاکستان جیسے labour-intensive setups میں زیادہ practical ہے کیونکہ آپ human workforce کو replace نہیں کرتے، support کرتے ہیں—اور output بہتر ہوتا ہے۔

مصنوعات کی سطح پر فرق: کون سی categories automation سے زیادہ فائدہ اٹھاتی ہیں

BIDS کے مطابق بنگلہ دیش میں کچھ products میں productivity زیادہ بڑھی:

• Jackets: 6.59%
• Knit lingerie: 6.43%
• Sweaters: 6.05%
• Home textiles: 5.58%
• T-shirts: 4.39%

جبکہ woven shirts، woven trousers اور denim میں growth کم رہی (automation کم ہونے کی وجہ سے)۔

پاکستانی exporters اس سے ایک سادہ strategy نکال سکتے ہیں:

• اگر آپ knit-heavy ہیں تو automation + AI سے gains جلد ملیں گے (planning، knitting، cutting، QC)
• اگر آپ woven/denim-heavy ہیں تو process standardization + digital QC + finishing tech پر پہلے زور دیں

Finishing میں نئی دوڑ: laser/ozone اور sustainability data

مطالعے میں laser اور ozone finishing، auto-dosing (dyeing) اور energy/water saving tech کا ذکر بھی آیا۔ 2025 کے بعد buyers صرف “compliance certificate” نہیں دیکھتے—وہ increasingly proof of process control مانگتے ہیں۔

پاکستان میں AI کا ایک practical استعمال یہ ہے کہ آپ:

• utility consumption (steam, gas, electricity, water) کو line/process کے ساتھ map کریں
• deviations پر alerts بنائیں
• compliance reporting کو audit-ready رکھیں

یہ کام “one more report” نہیں، بلکہ cost control ہے۔ اور ہاں—یہی وہ چیز ہے جو price negotiations میں آپ کو مضبوط بناتی ہے۔

SME فیکٹریوں کی رکاوٹیں: مسئلہ ٹیک نہیں، financing اور adoption ہے

بنگلہ دیش میں industry representatives نے ایک حقیقت واضح کی: large factories automation آسانی سے کرتی ہیں کیونکہ انہیں banks اور buyers کی support مل جاتی ہے، جبکہ small اور medium units کے لیے یہ مشکل ہے۔ پاکستان میں بھی یہی gap ہے۔

میری رائے میں SME کے لیے “full automation” کا خواب بیچنے کے بجائے، انہیں modular upgrades بیچنے چاہئیں:

1. پہلے data capture: barcode/RFID (جہاں ممکن ہو)، یا کم از کم disciplined scanning
2. پھر ERP/MES کا core: order tracking، WIP، basic costing
3. پھر AI layer: planning recommendations، QC vision، anomaly detection

اگر foundation نہیں ہوگا تو AI صرف demo میں اچھی لگے گی، فیکٹری میں نہیں۔

Labour displacement کا خوف: اسے ignore نہیں کرنا چاہیے

Automation کچھ کام کم کرے گی، یہ حقیقت ہے۔ مگر بہتر حکمت عملی یہ ہے کہ:

• operators کو “multi-skill” اور “machine-assist” roles میں upskill کریں
• quality/data roles بنائیں (inline auditors، data supervisors)
• incentive structures کو “pieces” سے “quality + on-time + efficiency” پر منتقل کریں

جو فیکٹری یہ transition responsibly کرتی ہے، وہ talent بھی رکھتی ہے اور productivity بھی بڑھاتی ہے۔

پاکستان کے لیے 90 دن کا عملی روڈمیپ (جو واقعی چلتا ہے)

اگر آپ 2026 کے buying season سے پہلے AI adoption دکھانا چاہتے ہیں تو یہ 90 دن کا sequence حقیقت پسندانہ ہے:

1. Week 1–2: Baseline diagnostics

   • top 5 loss areas: rework, defects, downtime, changeover, fabric waste
   • data availability: کون سا data ہے، کون سا “زبانی” ہے

2. Week 3–6: Quick-win pilot

   • ایک لائن یا ایک پروڈکٹ پر AI planning / inline QC کا pilot
   • KPI set کریں: defect rate، output/day، overtime hours، rework minutes

3. Week 7–10: Scale + SOPs

   • SOPs لکھیں، scanning discipline enforce کریں
   • supervisors کو dashboard habits دیں (روزانہ 10 منٹ)

4. Week 11–13: Buyer-facing evidence pack

   • before/after numbers
   • process control proof (screenshots, audit logs)
   • corrective actions اور training records

یہی وہ material ہے جو leads اور buyer confidence بناتا ہے۔

ایک لائن یاد رکھیں: “AI تب فائدہ دیتی ہے جب آپ اسے decisions کے ساتھ باندھ دیتے ہیں، صرف dashboards کے ساتھ نہیں۔”

آپ کے لیے اگلا قدم: AI readiness audit سے آغاز کریں

پاکستان کی ٹیکسٹائل اور گارمنٹس industry پہلے ہی cost pressure، compliance demands، اور delivery expectations کے درمیان پھنسی ہوئی ہے۔ بنگلہ دیش کی productivity story دکھاتی ہے کہ automation-driven discipline کیسے measurable gains دیتی ہے—اور AI اس discipline کو scale کرنے کا سب سے تیز راستہ ہے۔

اگر آپ اپنی mill یا garment unit میں AI لانے کا سوچ رہے ہیں تو میں ایک بات پر مضبوطی سے قائم ہوں: پہلے process اور data readiness چیک کریں، پھر tools لیں۔ غلط ترتیب میں سرمایہ کاری اکثر “expensive software” اور “same old problems” تک محدود رہتی ہے۔

آپ کی فیکٹری میں اگر کل سے AI adoption شروع ہو تو سب سے پہلے کون سا pain point ختم ہونا چاہیے—late deliveries، defects، یا fabric wastage؟