پاکستانی ٹیکسٹائل کیلئے AI: سبسڈی پر کم، کارکردگی پر زیادہ

دسمبر 2025 کی ایک خبر نے پورے ریجن کی ٹیکسٹائل انڈسٹری کا موڈ واضح کر دیا: بنگلہ دیش کی Bangladesh Textile Mills Association (BTMA) نے حکومت سے ایکسپورٹ کیش اِن سینٹیوز میں 3 سال کی توسیع مانگی ہے—کیوں کہ کرنسی دباؤ، توانائی کی قلت، خام مال کی مہنگائی اور عالمی غیر یقینی صورتحال نے مارجنز کو دبا دیا ہے۔ خبر میں ایک اور سخت حقیقت بھی ہے: کاٹن امپورٹ سے لے کر ایکسپورٹ پروسیڈز آنے تک 270–300 دن لگتے ہیں، جبکہ کئی مالی سہولتیں 180 دن کے چکر پر چل رہی ہیں۔

یہ بنگلہ دیش کا مسئلہ نہیں؛ یہ پاکستان کا بھی روزمرہ ہے۔ اگر آپ کراچی، فیصل آباد، لاہور یا سیالکوٹ کے کسی اسپننگ، ویونگ، ڈائینگ یا گارمنٹس یونٹ سے بات کریں تو ایک ہی لائن ملتی ہے: “ہمیں آرڈر چاہیے، مگر کیش فلو اور کاسٹ کنٹرول نے سانس روکی ہوئی ہے۔”

اس سیریز “پاکستان میں ٹیکسٹائل اور گارمنٹس کی صنعت کو مصنوعی ذہانت کیسے تبدیل کر رہی ہے” میں میرا واضح موقف یہی ہے: پالیسی سپورٹ مدد دیتی ہے، مگر اس پر انحصار خطرناک ہے۔ جو کمپنیاں 2026 میں نکلیں گی، وہ وہی ہوں گی جو AI اور ڈیٹا کے ذریعے اپنی فیکٹری کو خود اپنے پیروں پر کھڑا کریں گی—کم ویسٹ، کم ریجیکشن، کم ڈاؤن ٹائم، اور زیادہ آن ٹائم ڈیلیوری کے ساتھ۔

خبر کا اشارہ واضح ہے: سبسڈی غیر یقینی، کاسٹ یقینی

BTMA کی اپیل کے پیچھے میکینکس سیدھی ہے: جب کرنسی ڈیپریسی ایٹ ہو، گیس/بجلی محدود ہو، لیبر کاسٹ اوپر جائے، اور عالمی مانگ سست ہو تو کیش اِن سینٹیو “آکسیجن” بن جاتا ہے۔ خبر میں BTMA نے کچھ کلیدی پوائنٹس دئیے:

• FE سرکلر کے تحت کیش اِن سینٹیو 31 دسمبر 2025 تک تھا، اسے دسمبر 2028 تک بڑھانے کی بات
• توانائی کی قلت نے ملز کی capacity utilisation گرائی
• یارن انوینٹری بڑھ رہی ہے، پروڈکشن کٹ بیکس ہو رہے ہیں
• انڈسٹری میں US$ 23 بلین کے قریب سرمایہ کاری کا ذکر
• ٹیکسٹائل سیکٹر RMG کو تقریباً 70% را میٹیریل سپلائی کرتا ہے

پاکستانی تناظر میں پڑھیں تو مطلب یہ نکلتا ہے:

جب آپ کا کاروبار پالیسی کے سہارے “بری طرح” چل رہا ہو تو آپ کی پروسیس ایفیشنسی پہلے ہی کمزور ہوتی ہے۔ پالیسی ہٹتے ہی کمزوری سامنے آ جاتی ہے۔

AI یہاں “اضافی چیز” نہیں—یہ وہ آپریٹنگ سسٹم ہے جو مارجن کی حفاظت کرتا ہے، چاہے سبسڈی ہو یا نہ ہو۔

AI کن جگہوں پر فوراً کاسٹ کم کرتا ہے (اور یہی لیڈز بناتا ہے)

اگر آپ کسی پاکستانی ایکسپورٹر یا مل اونر سے AI پر بات کریں تو پہلا سوال یہی ہوتا ہے: “ROI کب آئے گا؟” میرا جواب ہمیشہ ایک جیسا ہے: AI کو وہاں لگائیں جہاں ڈیٹا پہلے سے موجود ہو اور نقصان روزانہ ہو رہا ہو۔

1) فیبرک QC میں کمپیوٹر وژن: ریجیکشن اور کلیمز کم

فیبرک/گرے/ڈائڈ فیبرک میں ڈِفیکٹس—ہولز، سلیبز، شیڈ ویری ایشن، ریپیٹ ڈِفیکٹ—بعد میں گارمنٹ میں جا کر بہت مہنگے پڑتے ہیں۔ AI-based vision QC:

• رول-ٹو-رول ڈِفیکٹ میپ بناتا ہے
• ڈِفیکٹ کی قسم/شدت کے مطابق گریڈنگ تجویز کرتا ہے
• “ریپیٹ ڈِفیکٹ” کو فوراً الرٹ کرتا ہے تاکہ مشین سیٹنگ یا پروسیس روکا جا سکے

عملی فائدہ: ریجیکشن کم، ری ورک کم، آن ٹائم شپمنٹ بہتر۔ 2026 میں عالمی بائرز کی tolerance کم ہو رہی ہے—خاص طور پر جب وہ ڈلیوری اور consistency کو pricing سے بھی اوپر رکھیں۔

2) کٹنگ روم میں مارکر/لی آؤٹ آپٹیمائزیشن: ویسٹ کم

پاکستان میں بہت سی گارمنٹس فیکٹریوں میں “کٹنگ ویسٹ” کو روایتی طریقے سے manage کیا جاتا ہے۔ AI-driven fabric optimisation:

• سائز مکس اور فیبرک وِڈتھ کے حساب سے بہتر مارکر بناتا ہے
• فیبرک کے known defects کو avoid کرنے کیلئے placement suggest کرتا ہے
• ریئل ٹائم میں yield compare کر کے بہتر پلان منتخب کرتا ہے

یہاں AI کی خوبصورتی یہ ہے کہ یہ ہر دن کے فیصلے بہتر کرتا ہے، صرف ایک دفعہ کا پروجیکٹ نہیں ہوتا۔

3) پلاننگ + لائن بیلنسنگ: ڈاؤن ٹائم اور اوورٹائم کم

BTMA کی خبر میں capacity utilisation گرنے کی بات ہے۔ پاکستان میں capacity utilisation صرف بجلی/گیس سے نہیں گرتا—یہ پلاننگ کی غلطیوں سے بھی گرتا ہے:

• غلط SMV assumptions
• style changeovers کا غلط sequencing
• bottlenecks کی دیر سے شناخت

AI-assisted production planning:

• ہسٹری سے style-level cycle times بہتر انداز میں predict کرتا ہے
• لائن پر work content کو balance کرنے کیلئے سفارشات دیتا ہے
• late-risk orders کیلئے early warning alerts دیتا ہے

نتیجہ: کم فائر فائیٹنگ، کم اوورٹائم، بہتر OTIF (On-time in-full)۔

4) انرجی مینجمنٹ: جب یونٹس مہنگے ہوں تو ہر kWh اہم ہے

توانائی کا مسئلہ ریجن بھر میں مشترک ہے۔ AI-based energy analytics:

• peak/off-peak usage patterns پکڑتا ہے n- کمپریسر لیکج یا inefficient loads detect کرتا ہے
• لوڈ شیڈنگ کی صورت میں “best production sequence” suggest کرتا ہے

بعض فیکٹریوں میں صرف کمپریسڈ ایئر کی بہتری سے قابلِ ذکر بچت نکلتی ہے—کیوں کہ یہ خاموشی سے بجٹ کھا جاتا ہے۔

کیش فلو چیلنج: 270–300 دن کے سائیکل میں AI کیسے مدد دیتا ہے

خبر کے مطابق بنگلہ دیش میں کاٹن امپورٹ سے ایکسپورٹ پروسیڈز تک 270–300 دن لگتے ہیں۔ پاکستان میں بھی جب LC، شپنگ، پروڈکشن، inspection، اور بائر کا payment cycle جڑتے ہیں تو صورتحال ملتی جلتی بنتی ہے۔

AI یہاں دو طریقوں سے فرق ڈالتا ہے:

1) Working capital کم پھنسے گا اگر آپ کا S&OP مضبوط ہو

AI-demand sensing اور S&OP analytics:

• order pipeline اور historical conversion سے “probable demand” estimate کرتے ہیں
• raw material purchasing کو زیادہ درست بناتے ہیں
• slow moving inventory پہلے identify کر دیتے ہیں

کامیاب فیکٹریاں 2026 میں وہ ہوں گی جو انوینٹری کو asset نہیں، liability سمجھتی ہیں۔

2) “Time-to-cash” کم کرنے کیلئے ایک جگہ کی غلطی بھی مہنگی ہے

AI سے آپ:

• shipment readiness کی earlier visibility لے آتے ہیں
• quality holds اور compliance gaps پہلے پکڑ لیتے ہیں
• documentation errors کم کرتے ہیں (ERP + AI checks)

یہی وہ جگہ ہے جہاں “صرف ایک غلط invoice/packing list” پورا payment cycle delay کر دیتا ہے۔

کمپلائنس اور ٹریس ایبلٹی: 2026 میں بائرز کا مزاج سخت ہے

پاکستانی ایکسپورٹرز کیلئے ایک uncomfortable حقیقت: عالمی بائرز اب صرف قیمت نہیں دیکھتے، وہ risk دیکھتے ہیں۔

AI-driven compliance reporting:

• SOP adherence کے signals اکٹھے کرتا ہے (audit trails)
• CAPA tracking میں delays highlight کرتا ہے
• chemical management/lot traceability کو مضبوط کرتا ہے

اور اگر آپ EU market کے ساتھ کام کرتے ہیں تو ڈیجیٹل ٹریس ایبلٹی کی سمت بڑھتی expectations آپ کو ویسے بھی اسی طرف لے جائیں گی۔ بہتر ہے کہ آپ proactive رہیں۔

ایک سادہ 90 دن کا AI روڈ میپ (پاکستانی فیکٹری کیلئے)

زیادہ تر کمپنیاں AI کو “بڑا پروگرام” سمجھ کر postpone کر دیتی ہیں۔ حقیقت یہ ہے کہ آپ 90 دن میں واضح نتائج نکال سکتے ہیں، اگر scope درست ہو۔

1. Week 1–2: Baseline بنائیں
   • fabric defects per 100 meters، cutting yield، DHU، OTIF، energy per unit، rework hours
2. Week 3–6: ایک use case منتخب کریں
   • سب سے پہلے: Fabric QC یا Cutting optimisation (جلدی ROI)
3. Week 7–10: Data pipeline + SOP
   • کیمرہ/سینسر/ERP integration، operator training، exception handling
4. Week 11–13: ROI review اور scale plan
   • کیا بہتر ہوا؟ کہاں friction ہے؟ next line/next process میں کیسے پھیلانا ہے؟

میری رائے: اگر آپ پہلی deployment کو “perfect” بنانے میں لگ گئے تو آپ 2026 کی ریس ہار جائیں گے۔ پہلے “working” بنائیں، پھر “perfect” کریں۔

پاکستان کیلئے سبق: پالیسی پر امید رکھیں، مگر پلان AI پر بنائیں

BTMA کی اپیل ایک منطقی demand ہے—جب کاسٹ بڑھ رہی ہو تو انڈسٹری سہارا مانگتی ہے۔ مگر بزنس کے طور پر آپ کے ہاتھ میں دو ہی چیزیں واقعی ہیں: اپنی productivity اور اپنی predictability۔ اور ان دونوں کے پیچھے اب AI ہے، خواہ آپ اسے پسند کریں یا نہ کریں۔

اسی سیریز کے بڑے تھیم کے مطابق، پاکستان کی ٹیکسٹائل اور گارمنٹس انڈسٹری میں AI کا بہترین استعمال وہ ہے جو:

• روزانہ کے فیصلے بہتر کرے (quality, planning, cutting)
• ویسٹ اور ری ورک کم کرے
• بائر کے سامنے آپ کو “reliable supplier” ثابت کرے
• compliance اور reporting کا بوجھ کم کرے

اگر آپ 2026 میں اپنی فیکٹری کیلئے AI readiness assessment چاہتے ہیں—یعنی کون سا use case پہلے، کتنا ڈیٹا چاہیے، کتنی لاگت، اور کتنے دن میں اثر—تو اسی سوچ کے ساتھ آگے بڑھیں: سبسڈی آپ کے کنٹرول میں نہیں، مگر ایفیشنسی ہے۔

آپ کی فیکٹری میں آج سب سے مہنگا مسئلہ کون سا ہے: فیبرک ریجیکشن، کٹنگ ویسٹ، یا لیٹ ڈلیوری؟