پاکستانی گارمنٹس میں AI: بنگلہ دیش سے سبق

2025 میں بنگلہ دیش کی گارمنٹ انڈسٹری نے ایک سادہ حقیقت دوبارہ ثابت کی: برآمدی ٹیکسٹائل میں مسئلہ “آرڈر کم” نہیں ہوتا، مسئلہ “غیر یقینی” ہوتا ہے۔ جب امریکہ میں ٹیرف اپریل میں اچانک بڑھیں اور اگست میں جا کر کچھ حد تک مستحکم ہوئے، تب تک آرڈر پلاننگ، مارجن اور پروڈکشن شیڈولنگ سب ہل چکے تھے۔ اوپر سے بینک انٹرسٹ ریٹس، گیس و بجلی کی سپلائی، لاجسٹکس رگڑ، اور لیبر ریگولیشنز—یہ سب ایک ساتھ آئے۔

یہی وجہ ہے کہ پاکستان کی ٹیکسٹائل اور گارمنٹس انڈسٹری کے لیے یہ خبر محض پڑوسی ملک کی اپ ڈیٹ نہیں—یہ ایک وارننگ سائن ہے۔ پاکستان بھی اسی گلوبل مارکیٹ میں کھیل رہا ہے: وہی بائرز، وہی کمپلائنس پریشر، وہی لاگت کے جھٹکے، اور وہی “ڈلیوری آن ٹائم” کی سختی۔ فرق یہ ہونا چاہیے کہ پاکستان 2026 اور اس کے بعد کی غیر یقینی کو ڈیٹا اور آٹومیشن کے ذریعے ہینڈل کرے، نہ کہ مینوئل فائر فائٹنگ سے۔

میری رائے واضح ہے: AI کو پاکستان میں “فینسی آئیڈیا” سمجھنا مہنگا پڑے گا۔ درست جگہوں پر AI لگانے سے ٹیکسٹائل ملز اور گارمنٹ فیکٹریاں اسی طرح کے جھٹکوں کے باوجود زیادہ مستحکم رہ سکتی ہیں—کیونکہ AI کا اصل فائدہ “اسپیڈ” نہیں، پریڈکٹ ایبلٹی ہے۔

بنگلہ دیش کے 2025 کے جھٹکے: مسئلہ کہاں تھا؟

بنگلہ دیش کی کہانی کا مرکزی نکتہ یہ ہے کہ ایک ساتھ کئی رسک فیکٹرز ایکسپورٹر کو کچل دیتے ہیں—اور پھر کمپنی لمبی مدت کی بہتری کے بجائے شارٹ ٹرم بچاؤ میں لگ جاتی ہے۔ آرٹیکل کے مطابق 2025 میں یہ بڑے دباؤ سامنے آئے:

• US ٹیرف میں غیر یقینی: اپریل میں اضافہ، اگست میں نئی سطح پر استحکام—لیکن پہلے سے بلند۔
• ورکنگ کیپیٹل دباؤ: بلند بینک انٹرسٹ ریٹس نے کیش فلو کو سخت کیا۔
• یوٹیلیٹی ڈسٹرپشن: گیس اور بجلی کی عدم استحکام نے پلاننگ توڑی۔
• لاجسٹکس اور سرحدی رکاوٹیں: بھارت کے ساتھ ٹریڈ فرکشن، ٹرانس شپمنٹ میں تبدیلیاں، لینڈ پورٹس پر پابندیاں۔
• آپریشنل شاک: اکتوبر میں ڈھاکا ایئرپورٹ فائر سے سیمپلز اور میٹیریل کا نقصان۔
• کمپلائنس اور لیبر ریگولیشنز: سال کے آخر میں مزید دباؤ۔
• 2026 LDC گریجویشن: ترجیحی مارکیٹ ایکسس ختم ہونے کا پریشر۔

کچھ میٹرکس پھر بھی بڑھیں۔ مثال کے طور پر، جنوری تا اگست US کی اپیرل امپورٹس 3.32% بڑھیں اور اسی مدت میں بنگلہ دیش کی US کو ایکسپورٹس 19.82% بڑھ کر US$ 5.64bn ہوئیں۔ مگر مجموعی تصویر “آرام” کی نہیں تھی—کیونکہ لاگت اور غیر یقینی نے مارجن کھا لیے، اور پلاننگ بکھر گئی۔

پاکستان کے لیے سبق: صرف “ایکسپورٹ گروتھ” دیکھ کر مطمئن نہ ہوں۔ گروتھ کے ساتھ پلاننگ کی کوالٹی اور مارجن کی حفاظت اصل جنگ ہے۔

پاکستان میں AI کہاں فرق ڈالتی ہے؟ (Answer-first)

پاکستانی ٹیکسٹائل اور گارمنٹس میں AI کا سب سے بڑا فائدہ یہ ہے کہ وہ غیر یقینی کو قابلِ انتظام بناتی ہے—آرڈر، لاگت، کوالٹی اور کمپلائنس کے فیصلے “گٹ فیل” کے بجائے ڈیٹا پر آ جاتے ہیں۔

یہاں 5 ایسے AI یوز کیسز ہیں جو پاکستان کو بنگلہ دیش جیسے دباؤ میں بھی زیادہ کنٹرول دے سکتے ہیں۔

1) AI-driven demand & order planning: ٹیرف/بائر شفٹس کے باوجود پلاننگ

جب مارکیٹ میں ٹیرف یا بائر پالیسی بدلتی ہے تو فیکٹری کو دو چیزیں فوراً چاہییں: متبادل منظرنامے (scenarios) اور فوری ری پلاننگ۔

AI/Advanced analytics آپ کو یہ کرنے دیتی ہیں:

• آرڈر بک کو probability-based بنانا (کون سا آرڈر کتنے امکان سے کنفرم ہوگا)
• مختلف ٹیرف/فریٹ/لیڈ ٹائم کے ساتھ margin simulation
• لائن پلان اور کیپیسٹی کا auto-rebalance

اس کا سیدھا مطلب: آپ “آخری ہفتے کی بھاگ دوڑ” کم کرتے ہیں، اوورٹائم اور ایئر شپمنٹ جیسے مہنگے فیصلوں سے بچتے ہیں۔

2) Computer vision quality control: ری ورک کم، ریجیکشن کم

بنگلہ دیش میں 2025 کی کہانی مارجن کے دباؤ کی بھی ہے۔ مارجن بچانے کا تیز ترین راستہ اکثر defect cost کم کرنا ہوتا ہے۔

پاکستانی فیکٹریوں میں computer vision:

• فیبرک/گارمنٹ ڈیفیکٹس کی ابتدائی شناخت
• 4-point سسٹم کے ساتھ زیادہ consistent grading
• ری ورک اور ریجیکشن کے “root cause” پیٹرن

میرا تجربہ یہ کہتا ہے کہ QC کے مسائل اکثر “کوالٹی ٹیم” نہیں بلکہ فیڈ بیک لوپ کا مسئلہ ہوتے ہیں۔ AI اسی لوپ کو تیز اور درست کرتی ہے۔

3) Energy & utilities optimization: بجلی/گیس کے جھٹکوں میں پیداوار بچانا

جب یوٹیلیٹی unreliable ہو تو پلاننگ کا مطلب بدل جاتا ہے۔ AI یہاں “جادو” نہیں کرتی، مگر آپریشنل ڈسپلن بڑھا دیتی ہے:

• لوڈ/پاور پروفائل کی پیشن گوئی
• مشین/لائن لیول پر energy anomaly detection
• شیڈولنگ کو “energy-aware” بنانا (کون سی پروسسنگ کب بہتر ہے)

پاکستان میں جہاں توانائی لاگت اور دستیابی دونوں مسئلہ ہیں، یہ یوز کیس براہِ راست EBITDA پر اثر ڈالتا ہے۔

4) Compliance automation: DPP اور ٹریس ایبلٹی کا “paperwork” کم کرنا

2026 کے بعد ریگولیٹری اور بائر کمپلائنس مزید سخت ہو رہی ہے (خاص طور پر EU سائیڈ پر ڈیٹا اور ٹریس ایبلٹی کے مطالبات)۔ یہاں AI کا بہترین استعمال:

• انوائس/پیکنگ لسٹ/COO/ٹیسٹ رپورٹس سے data extraction
• سپلائر/لاٹ/بیچ ڈیٹا کی auto reconciliation
• کمپلائنس gaps کے لیے alerting

جو فیکٹریاں کمپلائنس کو “مہینے کے آخر کا کام” سمجھتی ہیں، وہی فیکٹریاں سب سے زیادہ پھنستی ہیں۔ بہتر طریقہ یہ ہے کہ کمپلائنس کو روزمرہ آپریشن میں embed کیا جائے۔

5) Sampling & product development digitization: ایئرپورٹ فائر جیسے رسک کا عملی حل

ڈھاکا ایئرپورٹ فائر میں سیمپلز اور میٹیریل کا جل جانا ایک harsh reminder ہے کہ فزیکل سیمپلز پر مکمل انحصار خطرناک ہے۔

پاکستان میں 3D/AI-assisted product development:

• ڈیجیٹل سیمپلز اور ورچوئل فٹنگ سے sample iterations کم
• بائر اپروول تیز، ٹائم لائن short
• “knowledge” فائلوں اور سینٹرل ریپوزٹری میں محفوظ

یہ صرف speed نہیں—یہ resilience ہے۔

پاکستان کے لیے 90 دن کا AI adoption پلان (جو واقعی چلتا ہے)

زیادہ تر کمپنیاں AI کو یا تو بہت بڑا IT پروجیکٹ بنا دیتی ہیں یا پھر ایک ڈیمو تک محدود رکھتی ہیں۔ بہتر راستہ یہ ہے کہ 90 دن میں “value proof” دکھایا جائے۔

مرحلہ 1: پہلے 2 ہفتے — مسئلہ چنو، ڈیٹا میپ کرو

• ایک “ہائی پین” منتخب کریں: QC defects, line efficiency, یا compliance documentation
• ڈیٹا سورسز لکھیں: ERP, MES, QC sheets, utility meters, buyer specs
• KPI فائنل کریں: مثال کے طور پر rework rate, AQL pass rate, minutes lost, doc cycle time

مرحلہ 2: دن 15 تا 45 — پائلٹ بناؤ، آپریشن میں لگاؤ

• چھوٹا scope: 1 لائن یا 1 پروڈکٹ فیملی
• مینوئل اور AI رزلٹ ساتھ ساتھ چلائیں
• روزانہ 15 منٹ کا “review huddle”

مرحلہ 3: دن 46 تا 90 — ROI ثابت کرو، پھر اسکیل کرو

• KPI میں واضح فرق دکھائیں
• SOP اپڈیٹ کریں (صرف ٹول نہیں، طریقہ بدلیں)
• رول آؤٹ پلان: مزید لائنیں، مزید اسٹائلز، مزید یونٹس

سنہری اصول: AI پروجیکٹ نہیں، آپریشنل تبدیلی ہے۔ اگر سپروائزر اور لائن لیڈرز کے ہاتھ میں value نہیں آتی تو ماڈل اچھا ہو کر بھی ناکام ہوگا۔

عام سوالات (جو ہر فیکٹری پوچھتی ہے)

کیا AI صرف بڑی ملز کے لیے ہے؟

نہیں۔ اگر آپ کے پاس ERP نہیں بھی ہے تو بھی AI پائلٹ ہو سکتا ہے—بس مسئلہ narrow رکھیں، ڈیٹا صاف رکھیں، اور ایک KPI پر فوکس کریں۔ چھوٹی یونٹس کے لیے سب سے آسان آغاز document automation اور QC vision pilot ہوتے ہیں۔

AI لگانے سے نوکریاں جائیں گی؟

کچھ کام بدلیں گے، مگر زیادہ حقیقت یہ ہے کہ AI غلطیوں اور وقت کے ضیاع کو کم کرتی ہے۔ اچھی فیکٹریاں AI کو headcount cutting کے بجائے capacity unlocking کے لیے استعمال کرتی ہیں—یعنی وہی ٹیم زیادہ اور بہتر آؤٹ پٹ دے۔

سب سے بڑا رسک کیا ہے؟

سب سے بڑا رسک “غلط AI” نہیں، غلط توقعات ہیں۔ اگر آپ AI سے ایک ہی ہفتے میں مکمل تبدیلی چاہتے ہیں، آپ مایوس ہوں گے۔ اگر آپ 90 دن میں واضح KPI improvement چاہتے ہیں، آپ کامیاب ہوں گے۔

پاکستان اگر 2026 میں برتری چاہتا ہے تو 2025 کے آخر میں فیصلہ کرنا ہوگا

بنگلہ دیش کی 2025 کی turbulence ایک واضح پیغام دیتی ہے: گلوبل اپیرل سپلائی چین میں جھٹکے اب نارمل ہیں۔ ٹیرف، لاجسٹکس، یوٹیلیٹیز، کمپلائنس—کچھ بھی “سیدھا” نہیں رہے گا۔

پاکستان کے پاس موقع یہ ہے کہ وہ انہی دباؤ کے باوجود بہتر نتائج دے، بشرطیکہ وہ AI کو تین جگہوں پر سنجیدگی سے لے آئے: پلاننگ، کوالٹی، اور کمپلائنس۔ یہ وہی ستون ہیں جو مارجن بھی بچاتے ہیں اور بائر ٹرسٹ بھی بڑھاتے ہیں۔

اگر آپ اس سیریز “پاکستان میں ٹیکسٹائل اور گارمنٹس کی صنعت کو مصنوعی ذہانت کیسے تبدیل کر رہی ہے” کو فالو کر رہے ہیں تو اگلا منطقی قدم یہ ہے کہ آپ اپنی فیکٹری میں ایک پائلٹ منتخب کریں—اور 90 دن میں ثابت کریں کہ AI شور نہیں، سپورٹ سسٹم ہے۔

آپ کی فیکٹری میں آج سب سے بڑا “غیر یقینی” کون سا ہے—آرڈر پلاننگ، کوالٹی، یا کمپلائنس؟