پاکستانی ٹیکسٹائل میں AI: لیڈرشپ سے اوپریشنز تک

ریٹیل اور فیشن میں کامیابی اب صرف اچھے ڈیزائن کا نام نہیں رہی۔ جو برانڈز تیزی سے بڑھ رہے ہیں، وہ ایک چیز پر سختی سے فوکس کر رہے ہیں: ڈیجیٹل طریقے سے تیزی، معیار اور فیصلہ سازی۔ اسی لیے ہاؤس آف انیتا ڈونگرے کے صدر اور COO، یاش ڈونگرے کا ایک جملہ میرے لیے خاص طور پر قابلِ غور تھا: “AI ایک بڑا موقع ہے، مگر احتیاط کے ساتھ۔”

پاکستان کی ٹیکسٹائل اور گارمنٹس انڈسٹری کے لیے یہ بات محض ایک “ٹیک ٹرینڈ” نہیں—یہ برآمدی بقا کا سوال بنتی جا رہی ہے۔ خریدار اب صرف قیمت نہیں دیکھتے؛ وہ لیڈ ٹائم، کوالٹی کنسسٹنسی، کمپلائنس، ٹریس ایبلیٹی، اور کم کاربن فُٹ پرنٹ بھی مانگ رہے ہیں۔ اور سچ یہ ہے کہ یہ سب چیزیں ہاتھ سے چلنے والے سسٹمز میں مستقل طور پر مینج کرنا مشکل ہے۔

یہ پوسٹ ہماری سیریز “پاکستان میں ٹیکسٹائل اور گارمنٹس کی صنعت کو مصنوعی ذہانت کیسے تبدیل کر رہی ہے” کا حصہ ہے۔ میں یاش ڈونگرے کے ڈیجیٹل فرسٹ اور اومنی چینل سبق کو پاکستان کے ملز، ایکسپورٹرز اور گارمنٹ یونٹس کے تناظر میں رکھ کر دکھاؤں گا کہ AI کن جگہوں پر فوراً عملی فائدہ دیتا ہے—اور کہاں کمپنیاں عموماً غلطی کر بیٹھتی ہیں۔

سبق نمبر 1: اومنی چینل کا مطلب “ہر جگہ موجود” ہونا نہیں، “ایک ہی سچ” ہونا ہے

اومنی چینل کو اکثر لوگ صرف سیلز چینلز سمجھتے ہیں (آن لائن + اسٹور)۔ حقیقت میں اومنی چینل کا بنیادی مسئلہ ڈیٹا ہے: کسٹمر، آرڈر، انوینٹری، ریٹرن، سائز، اور ڈیمانڈ—سب ایک دوسرے سے جڑے ہوں۔ یاش ڈونگرے نے جس طرح ایک فیشن ہاؤس کو ڈیجیٹل فرسٹ بنایا، وہ پاکستان کے برآمدی ماڈل میں بھی اسی شکل میں نظر آتا ہے:

پاکستانی سپلائر کے لیے “اومنی چینل” کا مطلب ہے:

• ایک ہی وقت میں متعدد خریداروں (EU/UK/US/ME) کے معیار اور کمپلائنس تقاضے سنبھالنا
• تیز ریپلینشمنٹ سائیکلز کے لیے پلاننگ
• ڈیجیٹل پروڈکٹ انفارمیشن (specs، BOM، trims، shade، size sets) کی درستگی

یہاں AI کہاں کام کرتا ہے؟

AI کا سب سے بڑا فائدہ “ایک ہی سچ” (single source of truth) بنانے میں ہے—خاص طور پر جب آپ کے پاس بکھرا ہوا ڈیٹا ہو۔

پاکستانی فیکٹریز میں عام صورتحال یہ ہے:

• لائن پلاننگ ایک شیٹ میں
• کوالٹی ڈیٹا کاغذ/واٹس ایپ پر
• مرچنڈائزنگ علیحدہ سسٹم میں
• اسٹور/ویئرہاؤس ایک اور جگہ

AI/اینالیٹکس لیئر لگا کر آپ:

• آرڈر ڈیلیے کے ابتدائی سگنلز دیکھ سکتے ہیں (مثلاً trim delay + low line efficiency)
• سائز/اسٹائل کے حساب سے return-risk یا rework-risk اسکور بنا سکتے ہیں
• merchandiser کے فیصلوں کو “gut-feel” سے نکال کر probability-based بنا سکتے ہیں

ایک عملی معیار: اگر آپ کی ٹیم ہفتے میں 6–8 گھنٹے صرف “ڈیٹا اکٹھا” کرنے میں لگاتی ہے تو AI کا ROI اکثر 90 دن میں نظر آنا شروع ہو جاتا ہے—کیونکہ فیصلے جلد اور بہتر ہوتے ہیں۔

سبق نمبر 2: AI کا صحیح استعمال “اسپیڈ” نہیں—کم غلطی ہے

زیادہ تر کمپنیاں AI اس لیے لاتی ہیں کہ کام تیز ہو جائے۔ میں نے دیکھا ہے کہ ٹیکسٹائل میں اصل فائدہ غلطیوں کی قیمت کم کرنے سے آتا ہے۔ ایک shade mismatch، ایک غلط label، ایک miss-packed carton، یا ایک recurring defect—یہ سب

• ری ورک
• ایئر شپمنٹ
• کلیم/چارچ بیک
• اور اگلے سیزن کے آرڈر لاس

کا سبب بن سکتے ہیں۔

پاکستان میں High-Impact AI Use Cases (فوراً قابلِ عمل)

یہ وہ جگہیں ہیں جہاں AI واقعی “پیسہ بچاتا” ہے:

1. Fabric & Garment Quality Control (Computer Vision)

   • رولنگ کے دوران defect detection
   • stitching defects، stains، holes، shade variation کی خودکار شناخت

2. Line Efficiency Prediction

   • لائن کے bottlenecks (operator skill mismatch، machine downtime) کی پیش گوئی
   • style changeover کے دوران output dip کو کم کرنا

3. Cutting & Marker Optimisation

   • marker efficiency بڑھا کر fabric wastage کم کرنا
   • کم wastage = کم cost + بہتر sustainability score

4. Demand & Order Forecasting (for own brands / local retail)

   • سیزنل ڈیمانڈ، سائز curve، اور sell-through کی بہتر prediction
   • dead stock کم

5. Compliance & Audit Readiness

   • SOPs، training logs، chemical usage، worker welfare signals—سب کا structured ڈیٹا
   • audit کے دن “فائلیں ڈھونڈنے” کے بجائے “ڈیش بورڈ دکھانے” والی کیفیت

یہی وہ زاویہ ہے جس کی طرف یاش ڈونگرے نے اشارہ کیا: AI کو سustainability goals اور process acceleration کے لیے استعمال کریں—مگر ذمہ داری کے ساتھ۔

سبق نمبر 3: “کاربن فُٹ پرنٹ” کا سوال AI میں بھی آتا ہے—اور اس کا حل بھی ہے

فیشن اور ٹیکسٹائل میں 2026 کے قریب جاتے ہوئے خریدار sustainability پر مزید سخت ہو رہے ہیں۔ AI خود compute-heavy ہو سکتا ہے، اس لیے یاش ڈونگرے کی “cautiously optimistic” بات درست لگتی ہے۔

پاکستانی انڈسٹری میں اس کا مطلب یہ نہیں کہ AI چھوڑ دیں۔ مطلب یہ ہے کہ AI کو وہاں لگائیں جہاں یہ waste کم کرے:

• fabric waste کم = کم پانی/انرجی per garment
• rework کم = کم steam/press/transport
• returns کم = کم reverse logistics

Practical “Green AI” اصول (پاکستانی فیکٹری کے لیے)

• ہر مسئلے پر بڑی generative AI نہ لگائیں؛ computer vision + classical ML اکثر کافی ہوتا ہے
• cloud vs on-prem فیصلہ compute cost اور latency دیکھ کر کریں
• “ہر چیز ریکارڈ” نہیں؛ صرف وہ signals لیں جو decision بدلتے ہیں

یہ approach AI کو “شو کیس” کے بجائے آپریشنل discipline بناتی ہے۔

سبق نمبر 4: لیڈرشپ کا کردار—AI پروجیکٹ IT کا نہیں، بزنس کا ہے

یاش ڈونگرے نے کمپنی میں intern سے لے کر لیڈرشپ تک سفر کیا، اور پھر e-commerce اور omnichannel تبدیلی لیڈ کی۔ یہ بات پاکستان کے لیے بڑا سبق ہے:

AI adoption صرف vendor خریدنے سے نہیں ہوتی؛ اسے چلانے کے لیے اندرونی ownership چاہیے۔

Most companies get this wrong

وہ AI کو “IT initiative” بنا دیتے ہیں۔ پھر نتیجہ یہ نکلتا ہے:

• ڈیٹا گندہ رہتا ہے
• QA ٹیم اسے اپنا نہیں سمجھتی
• merchandisers اسے “extra work” سمجھتے ہیں
• dashboard چلتا ہے، فیصلہ نہیں بدلتا

بہتر طریقہ

AI کو تین business outcomes سے باندھیں:

1. Right-first-time quality % بڑھانی ہے
2. On-time delivery (OTD) بہتر کرنی ہے
3. Cost of poor quality (COPQ) کم کرنا ہے

پھر ہر outcome کے لیے:

• owner (ایک بزنس ہیڈ)
• 3 KPIs
• 6 ہفتوں کا pilot
• اور واضح “go/no-go”

یہی governance آپ کو “AI experiments” سے نکال کر AI operations تک لے جاتی ہے۔

سبق نمبر 5: نوجوان پروفیشنلز کے لیے “10,000 hours” والی بات اب بھی سچ ہے—بس skill set بدل گیا ہے

یاش ڈونگرے کی advice (“passion ڈھونڈنے میں جلدی نہ کرو، پھر mastery کے لیے 10,000 hours دو”) ٹیکسٹائل میں بھی فٹ بیٹھتی ہے، مگر نئی reality کے ساتھ:

پاکستانی گارمنٹس میں mastery اب صرف sewing یا merchandising نہیں۔ mastery میں شامل ہے:

• ڈیٹا سمجھنا (defect codes، downtime reasons، lead time drivers)
• process mapping
• buyer compliance logic
• اور AI tools کے ساتھ کام کرنے کی literacy

فیکٹری کے لیے ایک سادہ upskilling پلان

• لائن سپروائزرز کے لیے: defect taxonomy + basic dashboards
• QA کے لیے: image-based defect annotation (ایک ہفتے کی تربیت)
• merchandisers کے لیے: delay risk signals + vendor scorecards

اگر آپ training کو صرف HR کی فائل نہ رکھیں بلکہ production KPIs کے ساتھ جوڑ دیں، تو 3 ماہ میں فرق دکھائی دیتا ہے۔

Pakistan-focused Mini Playbook: 90 دن میں AI کی سمت درست کیسے کریں

پاکستانی مل/گارمنٹ یونٹ اگر 2026 کے بائر expectations کے ساتھ sync ہونا چاہتا ہے تو میرا پسندیدہ 90-day طریقہ یہ ہے:

1. Week 1–2: Problem Selection

   • ایک مسئلہ چنیں: “shade mismatch” یا “stitching defects” یا “late trims”

2. Week 3–4: Data Hygiene Sprint

   • defect codes standard کریں
   • inspection points fix کریں

3. Week 5–8: Pilot

   • ایک لائن/ایک style پر vision/QC pilot
   • baseline بنائیں: defects per 100 pcs، rework hours

4. Week 9–12: Scale Decision

   • اگر defects 15–25% کم ہوں تو scale کریں
   • اگر نہیں، تو data اور process fix کریں، tool نہیں بدلیں

یہ سادہ لگتا ہے، مگر اسی simplicity میں کامیابی ہے۔

آگے کیا؟ پاکستان کی انڈسٹری کے لیے سمت صاف ہے

پاکستان میں ٹیکسٹائل اور گارمنٹس کی صنعت کو مصنوعی ذہانت کے ذریعے بہتر بنانا کوئی “future project” نہیں رہا۔ یہ quality، delivery اور compliance کی بنیادی شرط بنتی جا رہی ہے—بالکل اسی طرح جیسے فیشن برانڈز میں ڈیجیٹل فرسٹ اور اومنی چینل اب optional نہیں رہے۔

یاش ڈونگرے کا زاویہ مجھے اس لیے پسند آیا کہ اس میں hype نہیں، احتیاط + مقصد ہے۔ AI وہی فائدہ دے گا جو آپ اسے واضح طور پر کہیں گے: waste کم کرو، consistency بڑھاؤ، فیصلے بہتر بناؤ۔ باقی سب شور ہے۔

اگر آپ اپنی مل یا گارمنٹ فیکٹری میں AI adoption کا آغاز کرنا چاہتے ہیں، تو ایک سوال اپنے آپ سے پوچھیں: آپ کے پلانٹ میں وہ کون سی “ایک غلطی” ہے جو ہر مہینے سب سے زیادہ پیسہ کھاتی ہے؟ اسی جگہ سے AI کا پائلٹ شروع کریں۔