Speaker presentations and panel discussions from AI - A Friend and Not an Enemy of the Textile Industry।।AI - टेक्सटाइल इंडस्ट्री का दोस्त, दुश्मन नहीं, स्पीकर प्रेजेंटेशन और पैनल डिस्कशन

 

कोयंबटूर : 2026/10/25: ITAMMA और SITRA ने SITRA ऑडिटोरियम कोयंबटूर में ‘AI - टेक्सटाइल इंडस्ट्री का दोस्त, दुश्मन नहीं’ विषय पर स्पीकर प्रेजेंटेशन और पैनल डिस्कशन ऑर्गनाइज़ किए।

 

ओपनिंग एड्रेस और इंस्टीट्यूशनल प्रेजेंटेशन

ओम प्रकाश मंत्री

| वेलकम एड्रेस

ITAMMA प्रेसिडेंट ने कॉन्फ्रेंस की थीम को टूटी हुई टेक्सटाइल सप्लाई चेन की समस्याओं के ज़रिए इंट्रोड्यूस किया। उन्होंने ट्रेसेबिलिटी, मार्केट की जानकारी के साथ प्लानिंग, वेस्ट कम करने और लोगों और टेक्नोलॉजी के बीच कोऑपरेशन पर चर्चा की। उनके एड्रेस ने AI को इंडस्ट्री एसोसिएशन और सरकारी इनिशिएटिव के सपोर्ट से कॉम्पिटिटिवनेस और सस्टेनेबिलिटी को बेहतर बनाने के एक तरीके के तौर पर पेश किया।

विशाल मसंद

| ITAMMA ओवरव्यू

ITAMMA वाइस प्रेसिडेंट ने टेक्सटाइल मशीनरी और एक्सेसरी मैन्युफैक्चरर्स को एसोसिएशन की सर्विसेज़ के बारे में बताया। इनमें नॉलेज शेयरिंग, डिजिटल जानकारी, रिसर्च और डेवलपमेंट, लीन मैन्युफैक्चरिंग और क्वालिटी इनिशिएटिव, इंडस्ट्री-एकेडमिक कनेक्शन, एग्जीबिशन और एक्सपोर्ट के मौके शामिल थे। उन्होंने ITAMMA को एक ऐसे रास्ते के तौर पर बताया जिससे छोटी कंपनियां एक्सपर्टीज़ और कलेक्टिव सपोर्ट पा सकती हैं।

जे श्रीनिवासन

| SITRA की क्षमताएं

SITRA के हेड ऑफ़ लाइज़न एंड कंसल्टेंसी ने रिसर्च, टेस्टिंग, कंसल्टेंसी और ट्रेनिंग सर्विसेज़ के बारे में बताया। प्रेजेंटेशन में स्पिनिंग, वीविंग, निटिंग, फिजिकल और केमिकल टेस्टिंग, प्रोडक्टिविटी और कॉस्ट की तुलना, मशीनरी कैलिब्रेशन, यूटिलिटी ऑडिट और मेडिकल टेक्सटाइल शामिल थे। प्रैक्टिकल बात यह थी कि मिलें सॉल्यूशन में इन्वेस्ट करने से पहले समस्याओं का पता लगाने के लिए रिसर्च और टेस्टिंग इंफ्रास्ट्रक्चर का इस्तेमाल कर सकती हैं।

राजेश्वरन सुंदरराज

| कॉन्फ्रेंस प्रोग्राम

ITAMMA के ऑनरेरी ट्रेज़रर और नरेन ग्रुप ऑफ़ कंपनीज़ के मैनेजिंग डायरेक्टर ने दिन के स्ट्रक्चर के बारे में बताया। उन्होंने कीनोट और सरकारी भाषण से लेकर इंटरनेशनल टेक्नोलॉजी के नज़रिए, इंडियन इंडस्ट्री के अनुभव, स्पिनिंग एप्लीकेशन, एकेडमिक चर्चा और ITAMMA के डिजिटल ट्रांसफॉर्मेशन के काम तक की प्रगति के बारे में बताया।

डॉ. प्रकाश वासुदेवन

| उद्घाटन के आखिरी भाषण

SITRA डायरेक्टर ने ज़ोर दिया कि असरदार AI अपनाने के लिए ट्रेंड लोगों, अच्छे डेटा और सहयोग की ज़रूरत होती है। उन्होंने थीम को फोरकास्टिंग, इन्वेंट्री और सप्लाई-चेन मैनेजमेंट, सस्टेनेबिलिटी और रिसोर्स एफिशिएंसी से जोड़ा। उनकी बातों ने काम करने के तरीकों को बदलते समय अच्छे फैसले लेने की ज़रूरत पर ज़ोर दिया।

सेरेमोनियल में हिस्सा लेना: एस. सेंथिल कुमार को खास लोगों के बीच इंट्रोड्यूस किया गया। रिव्यू किए गए मटीरियल में उनकी कोई अलग खास प्रेजेंटेशन नहीं बताई गई। मास्टर ऑफ़ सेरेमनी ने इंट्रोडक्शन और क्लोजिंग अनाउंसमेंट को कोऑर्डिनेट किया; उनका नाम भरोसेमंद तरीके से पता नहीं चल पाया।

कीनोट और सरकारी भाषण

श्रीधर चित्राजू

| टेक्सटाइल वैल्यू चेन में AI

किंड्रिल में CTO सेंटर ऑफ़ एक्सीलेंस के डायरेक्टर और चीफ़ टेक्नोलॉजी ऑफ़िसर के तौर पर इंट्रोड्यूस हुए चित्राजू ने खेती और फ़ाइबर से लेकर फ़ैक्ट्रियों, फ़ैशन और विदेशी बाज़ारों तक के मौकों के बारे में बताया। उन्होंने AI को पेस्ट और सिंचाई के फ़ैसलों, फ़ाइबर ग्रेडिंग और ब्लेंडिंग, प्रोसेस कंट्रोल, मेंटेनेंस, क्वालिटी इंस्पेक्शन, डाई रेसिपी और डिमांड-लेड प्रोडक्ट डेवलपमेंट से जोड़ा।

उनके उदाहरणों ने कई टूल्स को अलग किया, जिनमें मशीन लर्निंग, कंप्यूटर विज़न, जेनरेटिव AI और ऐसे सिस्टम शामिल हैं जो एक्शन रिकमेंड या कोऑर्डिनेट करते हैं। आम ज़रूरत मशीनों, लैबोरेटरी और ऑपरेटर से इस्तेमाल होने वाली जानकारी थी। मिल स्केल पर एक छोटा सा बचा जा सकने वाला नुकसान भी बड़ा हो सकता है, इसलिए किसी प्रोजेक्ट का मूल्यांकन उसकी नई चीज़ के बजाय उसके ऑपरेशनल असर से किया जाना चाहिए। उन्होंने एक प्रोसेस या प्रोडक्शन लाइन से शुरू करने, बेसलाइन को मापने और स्केलिंग से पहले एक फोकस्ड पायलट चलाने की वकालत की। उन्होंने मिलों, टेक्नोलॉजी प्रोवाइडर्स, ITAMMA और SITRA के बीच मिलकर काम करने का भी प्रस्ताव रखा ताकि शेयर्ड एक्सपर्टीज़ और ज़रूरी डेटासेट डेवलप किए जा सकें। अनुभवी लोग रिकमेंडेशन का आकलन करने और उन पर एक्शन लेने के लिए ज़िम्मेदार बने रहेंगे।

मर्सी एपाओ

| टेक्सटाइल और MSME इकोसिस्टम के लिए सरकारी सपोर्ट

MSME मिनिस्ट्री में SME की जॉइंट सेक्रेटरी ने फॉर्मलाइज़ेशन, फाइनेंस तक पहुँच, क्वालिटी में सुधार, इनोवेशन, स्किल्स और एक्सपोर्ट पर चर्चा की। उनके भाषण ने टेक्नोलॉजी अपनाने को बड़े बिज़नेस डेवलपमेंट और सरकारी सपोर्ट प्रोग्राम में भागीदारी से जोड़ा।

जिन प्रोग्राम का ज़िक्र किया गया उनमें उद्यम और उद्यम असिस्ट, ZED, इनक्यूबेशन और डिज़ाइन सपोर्ट, इंटेलेक्चुअल प्रॉपर्टी असिस्टेंस, क्रेडिट गारंटी, प्रोक्योरमेंट और मार्केटिंग असिस्टेंस, इंटरनेशनल कोऑपरेशन, टेक्नोलॉजी सेंटर और RAMP के तहत पहल शामिल थे। उन्होंने महिलाओं और पिछड़े एंटरप्रेन्योर ग्रुप्स को शामिल करने पर भी चर्चा की।

प्रैक्टिकल मैसेज यह था कि मॉडर्नाइज़ेशन को अलग-थलग करने के बजाय उपलब्ध इंस्टीट्यूशनल सपोर्ट का इस्तेमाल किया जाए। यह रिपोर्ट भाषण के थीम को रिकॉर्ड करती है; किसी बिज़नेस को स्कीम की रकम, शर्तें, लिमिट और एप्लीकेशन की तारीखों पर भरोसा करने से पहले, ज़िम्मेदार मंत्रालय से कन्फर्म कर लेना चाहिए।

ग्लोबल टेक्नोलॉजी प्रेजेंटेशन

जे एम बालाजी

| मॉडरेटर इंट्रोडक्शन

LRT रिप्रेजेंटेटिव ने ग्लोबल सेशन को मॉडरेट किया। उन्होंने लोगों, मशीनों और भरोसेमंद डेटा के आस-पास एडॉप्शन को फ्रेम किया, मिलों से एक खास ऑपरेशनल प्रॉब्लम को डिफाइन करने और एक्सपीरियंस्ड एम्प्लॉइज के पास मौजूद नॉलेज को सेव करने को कहा।

जोसेप टोरेंट

| मॉनिटरिंग से लेकर इंटेलिजेंट स्पिनिंग मिल्स तक

पिंटर के इंडियन ऑपरेशंस के मैनेजिंग डायरेक्टर ने मशीन मॉनिटरिंग को ज़्यादा इंटेलिजेंट प्रोडक्शन डिसीजन के लिए फाउंडेशन बताया। उन्होंने एक फिक्स्ड-रूल अलार्म या ऑर्डिनरी ऑटोमेशन को ऐसे सिस्टम से अलग किया जो डेटा से सीखता है या कोई एक्शन रिकमेंड करता है। एग्जांपल में प्रोडक्शन सीक्वेंसिंग, क्वालिटी और डिलीवरी ट्रेड-ऑफ, मशीन अवेलेबिलिटी, मिल-डेटा क्वेरी और स्पीड ऑप्टिमाइजेशन शामिल थे। कुछ एप्लिकेशन्स को यूनिवर्सली डिप्लॉय्ड कैपेबिलिटीज के बजाय डेवलपमेंट डायरेक्शन के तौर पर प्रेजेंट किया गया।

वासिलियोस आर्कोंटोपोलोस

| एक कनेक्टेड और इंटेलिजेंट टेक्सटाइल वैल्यू चेन

उस्टर टेक्नोलॉजीज के रिप्रेजेंटेटिव ने मौके के पांच एरिया पर डिस्कस किया: मटेरियल इंटेलिजेंस, प्रोडक्ट पासपोर्ट वेरिफिकेशन, फैक्ट्री असिस्टेंस, सप्लाई-चेन कोऑर्डिनेशन और सर्कुलरिटी। उन्होंने रॉ-मटेरियल डिसीजन और फैक्ट्री परफॉर्मेंस पर खास जोर दिया, जो यूजफुल स्टार्टिंग पॉइंट्स थे। कनेक्टेड क्वालिटी जानकारी, खराबी की शुरुआत को पहचानने और उन्हें दोबारा होने से रोकने में मदद कर सकती है, न कि सिर्फ़ फ़ाइनल स्टेज पर उनका पता लगाने में।

Uster टूल्स पर उनकी चर्चा ने स्ट्रक्चर्ड प्रोसेस और क्वालिटी डेटा को डिसीजन सपोर्ट से जोड़ा। सवालों के दौरान, उन्होंने ज़ोर दिया कि मॉडल्स को मिल और ऑपरेटिंग कंडीशन के हिसाब से कैलिब्रेशन की ज़रूरत होती है। मशीनों, मटीरियल या प्रोसेस में बदलाव के लिए एडजस्टमेंट या रीट्रेनिंग की ज़रूरत हो सकती है; एक मॉडल अपने आप हर जगह एक जैसा रिज़ल्ट नहीं देता।

जयवर्धन तिरुपति

| AI वाला ऑटोमेशन और ट्रेसेबिलिटी

काउंटAI और इंडो टेक्सनोलॉजी स्पीकर ने प्रेजेंटेशन के दौरान हर्षवर्धन तिरुपति की जगह ली। उन्होंने हेडकाउंट कम करने के अलावा ऑटोमेशन पर भी चर्चा की: लगातार हैंडलिंग, पैकिंग रिकॉर्ड, ट्रेसेबिलिटी और मिक्स-अप से बचाव। लॉट, कोन, बैग, इमेज और वज़न के डिजिटल रिकॉर्ड प्रोडक्शन और डिस्पैच को जोड़ने में मदद कर सकते हैं। उन्होंने निटिंग और वीविंग में मशीन-विज़न इंस्पेक्शन पर भी चर्चा की। कंपनी प्रोफ़ाइल में जयवर्धन को को-फ़ाउंडर और कस्टमर सक्सेस ऑफ़िसर बताया गया है; सरनेम कन्फ़र्म नहीं किया गया था।

एंटरप्राइज़ इंटेलिजेंस और ग्लोबल चर्चा

गणेश राजगोपाल

| एंटरप्राइज़ के फ़ैसलों के लिए AI

Sambuq.com के फ़ाउंडर, प्रेसिडेंट और CEO ने चर्चा को अलग-अलग मशीनों से आगे बढ़ाकर ऑर्गनाइज़ेशन तक पहुँचाया। उन्होंने प्रोडक्शन की जानकारी को फ़ाइनेंस, प्रोक्योरमेंट, मार्केट, पॉलिसी और रिसर्च से जोड़ने के बारे में बताया। उनका OPERA सीक्वेंस—ऑब्ज़र्व, प्रेडिक्ट, इनेबल, रिकमेंड और एक्ट—जानकारी को फ़ैसलों में बदलने का एक फ्रेमवर्क था।

उन्होंने यह मानने के बजाय कि हर एंटरप्राइज़ को अपना ERP बदलना होगा, मौजूदा सिस्टम में काम की इंटेलिजेंस जोड़ने की सलाह दी। एक मैनेजेबल पहली प्रॉब्लम, स्टाफ़ ट्रेनिंग और फ़ैसलों की साफ़ ओनरशिप इस अप्रोच के सेंटर थे। उन्होंने इन आइडियाज़ को ITAMMA के डिजिटलाइज़ेशन के काम और स्मार्ट डेटा क्लिनिक से जोड़ा।

हर्षवर्धन तिरुपति

प्रश्नों के दौरान | एआई के लिए व्यावहारिक प्रवेश बिंदु

यद्यपि जय ने कंपनी का प्रारंभिक प्रस्तुतीकरण दिया, वहीं हर्षवर्धन ने चर्चा में अपना योगदान दिया। उन्होंने तर्क दिया कि किसी कंपनी को अपने पूरे कारखाने के डिजिटलीकरण तक प्रतीक्षा करने की आवश्यकता नहीं है: मौजूदा उत्पादन, वित्त या बिक्री रिकॉर्ड प्रारंभिक परियोजना का समर्थन कर सकते हैं। उन्होंने किसी तकनीक को पहले चुनने और उसके उपयोग की खोज करने के बजाय समस्या-आधारित परीक्षणों और मापने योग्य परिणामों की अनुशंसा की।

वैश्विक पैनल चर्चा

पैनल ने निवेश पर प्रतिफल, कच्चे माल की लागत, दोष पहचान, पूर्वानुमानित रखरखाव और कार्य पद्धतियों में बदलाव की कठिनाई पर फिर से चर्चा की। वक्ताओं ने स्पष्ट आधार रेखा वाले लक्षित अनुप्रयोगों का समर्थन किया, साथ ही यह भी स्वीकार किया कि कर्मचारी विश्वास और प्रबंधन की प्रतिबद्धता यह निर्धारित करती है कि कोई उपकरण दैनिक कार्य का हिस्सा बनेगा या नहीं।

चर्चा में यह स्थापित नहीं हुआ कि प्रत्येक मिल को पूरी तरह से स्वायत्त हो जाना चाहिए। इसने स्वचालन को वस्त्र विशेषज्ञता के साथ संयोजित करने, अनुशंसाओं की जाँच करने और अनुप्रयोगों के मूल्य सिद्ध होने पर निरंतर डेटा निर्माण का समर्थन किया। स्थिरता और पता लगाने की क्षमता पर व्यावसायिक क्षमताओं के साथ-साथ संसाधन-प्रबंधन संबंधी चिंताओं के रूप में चर्चा की गई।

वस्त्र व्यवसाय के लिए व्याख्या

अंतर्राष्ट्रीय उदाहरण एक चरणबद्ध दृष्टिकोण का सुझाव देते हैं: एक महंगी आवर्ती समस्या की पहचान करें; पहले से उपलब्ध जानकारी का निर्धारण करें; एक सीमित अनुप्रयोग का परीक्षण करें; सामान्य अभ्यास के विरुद्ध प्रदर्शन की तुलना करें; और तय करें कि क्या परिणाम विस्तार को उचित ठहराता है। यह चर्चा का सारांश है, औपचारिक रूप से स्वीकृत सम्मेलन प्रस्ताव नहीं।

राष्ट्रीय उद्योग पैनल

ये प्रस्तुतियाँ एक संचालित चर्चा का हिस्सा थीं; नीचे दिए गए विषय शीर्षक अलग-अलग औपचारिक प्रस्तुति शीर्षकों के बजाय प्रत्येक व्यक्ति के योगदान का वर्णन करते हैं।

सूर्यदेब मुखर्जी

और संचालन | वस्त्र संचालन में एआई अनुप्रयोग

घेरज़ी कंसल्टिंग इंजीनियर्स के प्रतिनिधि ने फाइबर मिश्रण, कताई, बुनाई निरीक्षण, रखरखाव, रंगाई विधि, डिज़ाइन, मांग पूर्वानुमान, इन्वेंट्री और पुनर्चक्रण में अनुप्रयोगों का परिचय दिया। उन्होंने लागत दबाव, छोटे उत्पाद चक्र, कौशल और स्थिरता पर प्रकाश डाला। उनके उदाहरणों ने यह भी दिखाया कि विज़न सिस्टम का मूल्यांकन करते समय प्रकाश व्यवस्था, डेटा गुणवत्ता, गलत पहचान और दोहराव क्यों मायने रखते हैं।

संजय जैन

प्रथम प्रस्तुति | वाणिज्यिक मूल्य और कार्यबल कौशल

टीटी लिमिटेड के प्रबंध निदेशक ने उन सीमित लाभों पर जोर दिया जिनके भीतर वस्त्र कंपनियाँ निवेश करती हैं। उन्होंने डिज़ाइन, उत्पाद इमेजरी, स्प्रेडशीट, बिक्री और स्टॉक नियोजन में व्यावहारिक उपयोगों पर चर्चा की, जबकि अस्पष्ट प्रतिफल वाले महंगे समाधानों पर सवाल उठाए। AI आउटपुट को एक उपयोगी व्यावसायिक निर्णय में बदलने के लिए डोमेन नॉलेज (विषय की समझ), अच्छे सवाल पूछने की क्षमता और स्टाफ की ट्रेनिंग जरूरी है।

श्रीनिवास नाइक

पहला योगदान | जल, ऊर्जा और सस्टेनेबिलिटी (स्थिरता)

अरविंद (Arvind) के सस्टेनेबिलिटी प्रतिनिधि ने सेंसर और रेसिपी डेटा को शेड्यूलिंग, क्वालिटी और संसाधनों के उपयोग से जोड़ा। प्लानिंग करते समय पानी और स्टीम की क्षमता के साथ-साथ तय तारीखों (ड्यू डेट्स) का भी ध्यान रखना चाहिए। उन्होंने ट्रेसेबिलिटी, सर्कुलर डिज़ाइन, रीसाइक्लिंग और सस्टेनेबिलिटी रिपोर्टिंग के बारे में भी बात की। उन्होंने चेतावनी दी कि AI इंफ्रास्ट्रक्चर के ऊर्जा और जल फुटप्रिंट को भी पर्यावरणीय लाभ के समग्र मूल्यांकन में शामिल किया जाना चाहिए।

जयंत डागा

पहला योगदान | एक्सपोर्ट रिसर्च और डिजिटल मार्केटिंग

क्रियोस ग्लोबल (Krios Global) के प्रतिनिधि ने छोटे निर्यातकों के लिए किफायती ऐप्लिकेशन्स के बारे में बताया: जैसे कि बाजारों और खरीदारों की रिसर्च करना, उत्पादों की जानकारी तैयार करना, ग्राहकों के हिसाब से पिच (प्रस्ताव) तैयार करना, और कपड़ों से गारमेंट के मॉक-अप या कैंपेन का मटेरियल बनाना। ये ऐप्लिकेशन्स तैयारी के समय को कम कर सकते हैं, लेकिन इनके लिए भी यूजर द्वारा सही सवाल पूछना और काम की समीक्षा करना जरूरी है।

लक्ष्मीकांत राठी

पहला योगदान | मशीन इंटीग्रेशन और टेक्निकल टेक्सटाइल्स

ICC पुणे के प्रतिनिधि ने बताया कि 'क्लोज्ड मशीन इंटरफेस' (बंद मशीन सिस्टम) पूरी मिल में जानकारी को एक साथ जोड़ने में एक बाधा है। उन्होंने सलाह दी कि उपकरण खरीदते समय इस बात का ध्यान रखें कि डेटा आसानी से उपलब्ध हो (एक्सेसिबल हो)। उन्होंने कंटामिनेशन कंट्रोल (प्रदूषण/अशुद्धि नियंत्रण) और टेक्निकल टेक्सटाइल्स के मल्टी-प्रॉपर्टी डिज़ाइन की चुनौतियों पर भी चर्चा की, जहाँ थर्मल (ताप), एकॉस्टिक (ध्वनि), फ्लेम (आग), स्ट्रेच (खिंचाव) या नमी से जुड़ी जरूरतों को एक साथ ध्यान में रखना पड़ता है।

स्पिनिंग (सूत कताई) में ऑपरेशनल एक्सीलेंस (परिचालन उत्कृष्टता)

देवदास धमोदरस्वामी

| ऑपरेशनल एक्सीलेंस को बेहतर बनाने में AI का इस्तेमाल

टेक्सकॉम्स वर्ल्डवाइड के प्रेसिडेंट डायरेक्टर ने स्पिनिंग के फैसलों के लिए ERP जानकारी का इस्तेमाल करने का एक स्ट्रक्चर्ड तरीका बताया। बताया गया प्रेजेंटेशन का टाइटल यहां रखा गया है। इस तरीके में डेटा कलेक्शन, बेसलाइन मेज़रमेंट, मॉडलिंग, रैंक की गई सिफारिशें, फाइनेंशियल इवैल्यूएशन और मैनेजर की मंज़ूरी शामिल थी, जिसके बाद नतीजे पर फीडबैक दिया गया।

उनके उदाहरणों में आर्थिक रूप से ज़रूरी तीन एरिया पर बात की गई: रॉ-मटीरियल कॉस्ट, मशीन प्रोडक्टिविटी और एनर्जी। प्रेजेंटेशन में बताया गया कि मौजूदा रिकॉर्ड का इस्तेमाल करके डेविएशन का पता लगाया जाए और रोज़ाना के कामों को ज़्यादा खास बनाया जाए, न कि सिर्फ़ डैशबोर्ड को एक पूरा हुआ सुधार प्रोजेक्ट माना जाए।

स्पीकर द्वारा बताए गए उदाहरण

रॉ-मटीरियल कॉस्ट: एक मिल के उदाहरण में बेसलाइन Rs 159.77 प्रति kg, अनुमानित लेवल Rs 158.62 और हासिल लेवल Rs 158.94 बताया गया। इसलिए हासिल हुई कमी Rs 0.83 प्रति kg थी। ये प्रेजेंटेशन में बताए गए आंकड़े हैं, न कि इंडिपेंडेंट रूप से ऑडिट की गई बचत। प्रोडक्टिविटी: एक बड़े स्पिनिंग-मिल के उदाहरण में प्रोडक्शन और स्टॉपेज की जानकारी का इस्तेमाल उन फ्रेम को प्रायोरिटी देने के लिए किया गया जिन पर ध्यान देने की ज़रूरत थी। रिपोर्ट में कोई न्यूमेरिकल सुधार नहीं बताया गया है क्योंकि उपलब्ध मटीरियल से कोई साफ़ आंकड़ा नहीं मिला।

एनर्जी: एक उदाहरण में लगभग 0.827 से 0.820 kWh प्रति kg की कमी बताई गई, और इसी के साथ लागत में लगभग Rs 6.72 से Rs 6.66 प्रति kg का बदलाव हुआ। कमर्शियल मतलब मिल के प्रोडक्शन वॉल्यूम, टैरिफ़ और लगातार परफॉर्मेंस पर निर्भर करता है।

लागू करने का तरीका

प्रस्तावित रोलआउट ऑपरेशनल पेन पॉइंट पर सहमत होने और पुराने ERP रिकॉर्ड इकट्ठा करने से शुरू हुआ। इसके बाद के काम में डेटा को साफ़ करना, स्टाफ़ के साथ मॉडल को कैलिब्रेट करना, सुझाए गए बदलावों को मंज़ूरी देना और फ़ैसलों और नतीजों का रिकॉर्ड बनाए रखना शामिल था। उन्होंने एक छोटा शुरुआती लागू करने का समय बताया; इसे उनके प्रस्तावित तरीके के तौर पर समझा जाना चाहिए, न कि हर मिल के लिए गारंटीड डिप्लॉयमेंट टाइमटेबल के तौर पर।

सेशन टेक्सटाइल प्रोफ़ेशनल नेटवर्किंग प्लेटफ़ॉर्म के तौर पर अलादीन365 के ज़िक्र के साथ खत्म हुआ। इस रिपोर्ट में प्रोडक्ट और सर्विस के ज़िक्र बताते हैं कि किस पर चर्चा हुई और ये एंडोर्समेंट नहीं हैं। एकेडमिक पैनल और वर्कफोर्स डेवलपमेंट

यह साफ़ तौर पर बिना किसी अलग स्लाइड प्रेजेंटेशन के एक चर्चा थी।

पी टी मुरलीधरन

मॉडरेटर की बातें | इंडस्ट्री और एकेडेमिया को जोड़ना

वेताल के प्रतिनिधि ने प्रैक्टिकल रिसर्च, इंडस्ट्रियल समस्याओं और स्किल्स के बारे में सेशन को मॉडरेट किया। उन्होंने ऐसे प्रोजेक्ट्स को बढ़ावा दिया जो मौजूदा मशीनरी को बेहतर बना सकें और युवा इंजीनियरों को डेवलप कर सकें, साथ ही टेक्नोलॉजी के इस्तेमाल के लिए इंसानी ज़िम्मेदारी भी बनी रहे।

डॉ. आर गुरुप्रसाद

पहला जवाब | टेक्सटाइल रिसर्च टेस्टिंग और मेडिकल टेक्सटाइल

SITRA मेडिकल-टेक्सटाइल प्रतिनिधि ने AI को पहले के कम्प्यूटेशनल तरीकों, टेस्टिंग डेटा और मटीरियल प्रॉपर्टीज़ के अनुमान से जोड़ा। उन्होंने सेंसर-इंटीग्रेटेड टेक्सटाइल संभावनाओं और कमियों और संभावित कारणों की पहचान के लिए लैबोरेटरी आर्काइव्ज़ की वैल्यू पर चर्चा की। उनका प्रस्तावित प्रोग्रेस एक सस्ता ऑफ़लाइन टूल डेवलप करना और फिर ऑनलाइन इंडस्ट्रियल इस्तेमाल की दिशा में काम करना था।

डॉ. एम सरवनन

पहला जवाब | इंटरडिसिप्लिनरी एजुकेशन और इंडस्ट्री प्रोजेक्ट्स

कुमारगुरु कॉलेज ऑफ़ टेक्नोलॉजी में टेक्सटाइल टेक्नोलॉजी के हेड ने लैबोरेटरी सुविधाओं, इंटर्नशिप और प्रोजेक्ट्स के बारे में बताया जो टेक्सटाइल स्टूडेंट्स को कंप्यूटिंग, इलेक्ट्रॉनिक्स और मेक्ट्रोनिक्स के साथ जोड़ते हैं। उन्होंने डिजिटल डिज़ाइन और एनालिटिक्स को काम की स्किल्स बताया, साथ ही इंडस्ट्री में मेंटरशिप और ज़िम्मेदार फ़ैसले पर ज़ोर दिया।

ललिता लक्ष्मी

एक सवाल का इंट्रोडक्शन | डिजिटल डिज़ाइन क्रिएटिविटी और टेक्सटाइल हेरिटेज

SVPITM के रिप्रेज़ेंटेटिव से डिजिटल प्रोटोटाइपिंग और सैंपलिंग वेस्ट कम करने के बारे में पूछा गया था। एक कैप्शन गैप उस पहले जवाब में रुकावट डालता है, इसलिए इसका डिटेल्ड कंटेंट यहाँ दोबारा नहीं बताया गया है। बाद के कंट्रीब्यूशन में, उन्होंने इंडियन टेक्सटाइल हेरिटेज और डिज़ाइन के पोटेंशियल पर चर्चा की, और चेतावनी दी कि जेनरेटेड असाइनमेंट पर डिपेंडेंस स्टूडेंट की समझ और क्रिएटिविटी को कमज़ोर कर सकती है।

डॉ. बी. विनोद

पहला जवाब | रोबोटिक्स मॉनिटरिंग और ज़िम्मेदार ऑटोमेशन

PSG कॉलेज ऑफ़ टेक्नोलॉजी में रोबोटिक्स और ऑटोमेशन इंजीनियरिंग के हेड ने मैन्युअल रिकॉर्ड से सेंसर-बेस्ड मॉनिटरिंग की ओर बढ़ने पर चर्चा की, जिसमें टेम्परेचर, वाइब्रेशन और अकूस्टिक जानकारी शामिल है। सिमुलेशन और डिजिटल ट्विन्स को बॉटलनेक को समझने के तरीकों के तौर पर पेश किया गया। उनकी बाद की बातों ने डिपेंडेंस और ऑटोनॉमस फ़िज़िकल सिस्टम के बारे में चिंताएँ जताईं; इन्हें भविष्य के इस्तेमाल के बारे में चिंता के तौर पर बताया गया, न कि टेक्सटाइल डिप्लॉयमेंट के तय नतीजों के बारे में।

क्लोजिंग सेशन और मुख्य निष्कर्ष

एन. डी. म्हात्रे

| ITAMMA डिजिटल ट्रांसफॉर्मेशन

ITAMMA के डायरेक्टर जनरल टेक्निकल ने 2022 से एसोसिएशन के डिजिटल सफर के बारे में बताया। उन्होंने फिजिकल इवेंट्स और प्रिंटेड जानकारी की पहुंच की तुलना में मेंबर्स, टेक्नोलॉजी प्रोवाइडर्स और बड़े टेक्सटाइल इकोसिस्टम के बीच चल रहे डिजिटल कनेक्शन के बारे में बताया।

गणेश राजगोपाल

| स्मार्ट डेटा क्लिनिक और मेंबर इंटेलिजेंस

संयुक्त समापन प्रस्तुति को आगे बढ़ाते हुए, राजगोपाल ने ज्ञान तक मोबाइल पहुंच, और उद्योग संबंधी जानकारी के संग्रह, प्रबंधन और विश्लेषण के बारे में बताया। प्रदर्शन में सदस्यों की भौगोलिक स्थिति और व्यापार संबंधी जानकारी शामिल थी, जो किसी विशेष उद्यम (एंटरप्राइज) के लिए उपयोगी इंटेलिजेंस (जानकारी) प्रदान करने की दिशा में थी। चर्चा में भविष्य के लिए नियोजित कुछ नए फीचर्स का भी जिक्र था; इसे इस रूप में न समझें कि बताए गए सभी डैशबोर्ड या डेटा स्रोत पहले से ही चालू (ऑपरेशनल) हैं।

धंडायुधपाणि चिदंबरम

| धन्यवाद ज्ञापन

MAG Solvics के प्रबंध निदेशक और ITAMMA समिति के सदस्य के रूप में पेश किए गए धंडायुधपाणि चिदंबरम ने प्रायोजक, सहयोगी संघ, नॉलेज पार्टनर, मीडिया पार्टनर, मॉडरेटर, वक्ताओं और प्रतिभागियों को धन्यवाद दिया। ऑटोमैटिक कैप्शन में उनके नाम और कंपनी के नाम की स्पेलिंग गलत छप गई थी; यहाँ दी गई स्पेलिंग उनके सार्वजनिक प्रोफेशनल प्रोफाइल और प्रकाशित साक्षात्कार के अनुसार सही है।

मुख्य निष्कर्ष

•       किसी ऐसी समस्या से शुरुआत करें जिसे मापा जा सके—चाहे वह परिचालन (ऑपरेशनल) संबंधी हो या व्यावसायिक। केवल तकनीक खरीद लेने भर से कोई सुधार नहीं हो जाता।

•       मौजूदा डेटा का उपयोग करें, लेकिन उसकी सटीकता और प्रासंगिकता की जांच जरूर कर लें। मशीनों से मिलने वाली जानकारी और अलग-अलग प्रणालियों के आपस में जुड़कर काम करने की क्षमता (इंटरऑपरेबिलिटी) यह तय करती है कि आप क्या हासिल कर सकते हैं।

•       लागत और लाभ दोनों का मूल्यांकन करें। गुणवत्ता, कच्चा माल, डाउनटाइम (काम रुकने का समय), संसाधन, इन्वेंट्री और बाजार की प्रतिक्रिया—ये सभी मूल्य (वैल्यू) मापने के अलग-अलग तरीके हैं।

•       टेक्सटाइल (कपड़ा उद्योग) के विशेषज्ञों को इसमें शामिल रखें। ऑपरेटरों, प्रबंधकों, शोधकर्ताओं और छात्रों के पास ऐसे कौशल होने चाहिए जिससे वे परिणामों का आकलन कर सकें, गलतियों को पहचान सकें और जिम्मेदारी से काम कर सकें।

•       उपयोगी एप्लिकेशन विकसित करने के लिए उद्योग और शैक्षणिक संस्थानों के बीच सहयोग का लाभ उठाएं। सम्मेलन में बार-बार इस बात पर जोर दिया गया कि व्यावहारिक रूप से तकनीक को अपनाने के लिए आपसी सीख और पायलट प्रोजेक्ट्स बहुत महत्वपूर्ण हैं।

 

Speaker presentations and panel discussions from AI - A Friend and Not an Enemy of the Textile Industry

 

Coimbatore : 2026/10/25:  ITAMMA and SITRA organized ‘Speaker presentations and panel discussions from AI - A Friend and Not an Enemy of the Textile Industry’ at SITRA Auditorium Coimbatore.  

 

Opening addresses and institutional presentations

Om Prakash Mantry

| Welcome address

The ITAMMA President introduced the conference theme through the problems of a fragmented textile supply chain. He discussed traceability, planning with market information, waste reduction and cooperation between people and technology. His address positioned AI as a means to improve competitiveness and sustainability, supported by industry associations and government initiatives.

Vishal Masand

| ITAMMA overview

The ITAMMA Vice President described the association’s services to textile machinery and accessory manufacturers. These included knowledge sharing, digital information, research and development, lean manufacturing and quality initiatives, industry–academic connections, exhibitions and export opportunities. He presented ITAMMA as a route through which smaller companies can access expertise and collective support.

J Sreenivasan

| SITRA capabilities

SITRA’s Head of Liaison and Consultancy outlined research, testing, consultancy and training services. The presentation covered spinning, weaving, knitting, physical and chemical testing, productivity and cost comparisons, machinery calibration, utility audits and medical textiles. The practical point was that mills can use research and testing infrastructure to diagnose problems before investing in solutions.

Rajeswaran Sundarraj

| Conference programme

ITAMMA’s Honorary Treasurer and Managing Director of Naren Group of Companies explained the day’s structure. He introduced the progression from the keynote and government address to international technology perspectives, Indian industry experience, spinning applications, academic discussion and ITAMMA’s digital transformation work.

Dr Prakash Vasudevan

| Inaugural concluding remarks

The SITRA Director stressed that effective AI adoption requires trained people, sound data and collaboration. He connected the theme to forecasting, inventory and supply-chain management, sustainability and resource efficiency. His remarks reinforced the need to retain skilled judgment while adapting working methods.

Ceremonial participation: S. Senthil Kumar was introduced among the dignitaries. No separate substantive presentation by him was identified in the reviewed material. The master of ceremonies coordinated introductions and closing announcements; her name was not reliably established.

Keynote and government address

Sridhar Chitraju

| AI across the textile value chain

Introduced as Director and Chief Technology Officer for the CTO Centre of Excellence at Kyndryl, Chitraju described opportunities from farming and fibre to factories, fashion and overseas markets. He connected AI to pest and irrigation decisions, fibre grading and blending, process control, maintenance, quality inspection, dye recipes and demand-led product development.

His examples distinguished several tools, including machine learning, computer vision, generative AI and systems that recommend or coordinate actions. The common requirement was usable information from machines, laboratories and operators. Even a small avoidable loss can become significant at mill scale, so a project should be evaluated through its operational effect rather than its novelty.

He advocated starting with one process or production line, measuring the baseline and running a focused pilot before scaling. He also proposed collaboration among mills, technology providers, ITAMMA and SITRA to develop shared expertise and relevant datasets. Experienced personnel remain responsible for assessing recommendations and acting on them.

Mercy Epao

| Government support for the textile and MSME ecosystem

The Joint Secretary for SME in the Ministry of MSME discussed formalisation, access to finance, quality improvement, innovation, skills and exports. Her address connected technology adoption to broader business development and participation in government support programmes.

Programmes mentioned included Udyam and Udyam Assist, ZED, incubation and design support, intellectual property assistance, credit guarantees, procurement and marketing assistance, international cooperation, technology centres and initiatives under RAMP. She also discussed inclusion of women and disadvantaged entrepreneur groups.

The practical message was to make use of available institutional support rather than approach modernisation in isolation. This report records the themes of the address; scheme amounts, conditions, thresholds and application dates should be confirmed from the responsible ministry before a business relies on them.

Global technology presentations

J M Balaji

| Moderator introduction

The LRT representative moderated the global session. He framed adoption around people, machines and trustworthy data, urging mills to define a specific operational problem and preserve the knowledge held by experienced employees.

Josep Torrent

| From monitoring to intelligent spinning mills

The Managing Director of Pinter’s Indian operations described machine monitoring as the foundation for more intelligent production decisions. He distinguished a fixed-rule alarm or ordinary automation from a system that learns from data or recommends an action. Examples included production sequencing, quality and delivery trade-offs, machine availability, mill-data queries and speed optimisation. Some applications were presented as development directions rather than universally deployed capabilities.

Vasileios Archontopoulos

| A connected and intelligent textile value chain

The Uster Technologies representative discussed five areas of opportunity: material intelligence, product passport verification, factory assistance, supply-chain coordination and circularity. He placed particular emphasis on raw-material decisions and factory performance as useful starting points. Connected quality information can help identify the origin of defects and prevent their repetition rather than merely detect them at the final stage.

His discussion of Uster tools linked structured process and quality data to decision support. During questions, he stressed that models need calibration to the mill and operating conditions. Changes to machines, materials or processes may require adjustment or retraining; one model does not automatically deliver the same result everywhere.

Jaivardhan Thirupathi

| AI enabled automation and traceability

The CountAI and Indo Texnology speaker substituted for Harshavardhan Thirupathi during the presentation. He discussed automation beyond reducing headcount: consistent handling, packing records, traceability and prevention of mix-ups. Digital records of lots, cones, bags, images and weights can help connect production and dispatch. He also discussed machine-vision inspection in knitting and weaving. The company profile identifies Jaivardhan as Co-Founder and Customer Success Officer; a surname was not confirmed.

Enterprise intelligence and global discussion

Ganesh Rajagopal

| AI for enterprise decisions

The Founder, President and CEO of Sambuq.com broadened the discussion from individual machines to the organisation. He described connecting production information with finance, procurement, markets, policy and research. His OPERA sequence—Observe, Predict, Enable, Recommend and Act—was a framework for turning information into decisions.

He recommended adding useful intelligence to existing systems rather than assuming every enterprise must replace its ERP. A manageable first problem, staff training and clear ownership of decisions were central to the approach. He connected these ideas to ITAMMA’s digitalisation work and Smart Data Clinic.

Harshavardhan Thirupathi

During questions | Practical entry points for AI

Although Jai delivered the earlier company presentation, Harshavardhan contributed to the discussion. He argued that a company need not wait until its entire factory is digitised: existing production, finance or sales records can support an initial project. He recommended problem-led trials and measurable results instead of choosing a technology first and searching for a use for it.

Global panel discussion

The panel returned to return on investment, the cost of raw materials, defect detection, predictive maintenance and the difficulty of changing working practices. The speakers favoured targeted applications with a clear baseline, while recognising that employee confidence and management commitment determine whether a tool becomes part of daily work.

The discussion did not establish that every mill should become fully autonomous. It supported combining automation with textile expertise, checking recommendations and building data continuously as applications prove their value. Sustainability and traceability were discussed as commercial capabilities as well as resource-management concerns.

Interpretation for a textile business

The international examples suggest a staged approach: identify a costly recurring problem; determine what information is already available; test a narrow application; compare performance against normal practice; and decide whether the result justifies expansion. This is a synthesis of the discussion, not a formally adopted conference resolution.

National industry panel

These contributions were a moderated discussion; the topic labels below describe each person’s contribution rather than separate formal presentation titles.

Suryadeb Mukherjee

and moderation | AI applications across textile operations

The Gherzi Consulting Engineers representative introduced applications in fibre mixing, spinning, knitting inspection, maintenance, dye recipes, design, demand forecasting, inventory and recycling. He highlighted cost pressure, shorter product cycles, skills and sustainability. His examples also showed why lighting, data quality, false detections and repeatability matter when evaluating a vision system.

Sanjay Jain

First contribution | Commercial value and workforce skills

The TT Ltd Managing Director emphasised the thin margins within which textile firms invest. He discussed practical uses in design, product imagery, spreadsheets, sales and stock planning, while questioning expensive solutions with unclear returns. Domain knowledge, good questions and staff training were necessary to turn AI output into a useful business decision.

Srinivas Naik

First contribution | Water energy and sustainability

The Arvind sustainability representative connected sensor and recipe data to scheduling, quality and resource use. Planning must consider water and steam capacity as well as due dates. He also discussed traceability, circular design, recycling and sustainability reporting. He cautioned that the energy and water footprint of AI infrastructure belongs in the overall assessment of environmental benefit.

Jayant Daga

First contribution | Export research and digital marketing

The Krios Global representative described affordable applications for smaller exporters: researching markets and buyers, preparing product information, tailoring pitches and creating garment mock-ups or campaign material from fabric. These applications can shorten preparation time, but still require informed questions and review by the user.

Laxmikant Rathi

First contribution | Machine integration and technical textiles

The ICC Pune representative identified closed machine interfaces as an obstacle to combining information across a mill. He urged attention to accessible data when purchasing equipment. He also discussed contamination control and the multi-property design problems of technical textiles, where thermal, acoustic, flame, stretch or moisture requirements must be considered together.

Spinning operational excellence

Devadas Dhamodaraswamy

| Leveraging AI in Spinning Operational Excellence

The Texcoms Worldwide President Director presented a structured approach to using ERP information for spinning decisions. The announced presentation title is retained here. The approach joined data collection, baseline measurement, modelling, ranked recommendations, financial evaluation and manager approval, followed by feedback on the result.

His examples addressed three economically important areas: raw-material cost, machine productivity and energy. The presentation described using existing records to locate deviations and make daily actions more specific, rather than treating a dashboard alone as a completed improvement project.

Examples reported by the speaker

Raw-material cost: a mill example reported a baseline of Rs 159.77 per kg, a predicted level of Rs 158.62 and an achieved level of Rs 158.94. The achieved reduction was therefore Rs 0.83 per kg. These are figures reported in the presentation, not independently audited savings.

Productivity: a larger spinning-mill example used production and stoppage information to prioritise frames requiring attention. The report does not assign a numerical improvement because the available material did not establish a sufficiently clear figure.

Energy: an example reported a reduction from approximately 0.827 to 0.820 kWh per kg, with a corresponding cost change from about Rs 6.72 to Rs 6.66 per kg. Commercial interpretation depends on the mill’s production volume, tariff and sustained performance.

Implementation approach

The proposed rollout began by agreeing on the operational pain point and collecting historical ERP records. Subsequent work involved cleaning the data, calibrating the model with staff, approving recommended changes and maintaining a record of decisions and outcomes. He described a short initial implementation period; this should be understood as his proposed approach, not a guaranteed deployment timetable for every mill.

The session closed with a reference to Aladdin365 as a textile professional networking platform. Product and service references in this report identify what was discussed and are not endorsements.

Academic panel and workforce development

This was explicitly a discussion without individual slide presentations.

P T Muralidharan

Moderator remarks from | Connecting industry and academia

The Vetal representative moderated the session around practical research, industrial problems and skills. He encouraged projects that can improve existing machinery and develop young engineers, while retaining human responsibility for technology use.

Dr R Guruprasad

First response | Textile research testing and medical textiles

The SITRA medical-textiles representative connected AI with earlier computational methods, testing data and prediction of material properties. He discussed sensor-integrated textile possibilities and the value of laboratory archives for identifying defects and likely causes. His proposed progression was to develop an affordable offline tool and then work towards online industrial use.

Dr M Saravanan

First response | Interdisciplinary education and industry projects

The Head of Textile Technology at Kumaraguru College of Technology described laboratory facilities, internships and projects that bring textile students together with computing, electronics and mechatronics. He discussed digital design and analytics as useful skills, while emphasising industry mentorship and responsible judgment.

Lalitha Lakshmi

Introduced to a question at | Digital design creativity and textile heritage

The SVPITM representative was asked about digital prototyping and reducing sampling waste. A caption gap interrupts that first answer, so its detailed content is not reconstructed here. In later contributions, she discussed the potential of Indian textile heritage and design, and cautioned that dependence on generated assignments can weaken student understanding and creativity.

Dr B Vinod

First response | Robotics monitoring and responsible automation

The Head of Robotics and Automation Engineering at PSG College of Technology discussed moving from manual records towards sensor-based monitoring, including temperature, vibration and acoustic information. Simulation and digital twins were presented as ways to understand bottlenecks. His later remarks raised concerns about dependence and autonomous physical systems; these were expressed as concerns about future use, not established outcomes of textile deployments.

Closing session and principal conclusions

N D Mhatre

| ITAMMA digital transformation

ITAMMA’s Director General Technical described the association’s digital journey since 2022. He contrasted the reach of physical events and printed information with an ongoing digital connection among members, technology providers and the wider textile ecosystem.

Ganesh Rajagopal

| Smart Data Clinic and member intelligence

Continuing the joint closing presentation, Rajagopal described mobile access to knowledge and the collection, curation and analysis of industry information. Demonstrations included member geography and trade information, leading towards enterprise-specific intelligence. The discussion included planned additions; it should not be read as confirmation that every mentioned dashboard or data source was already operational.

Dhandayuthapani Chidambaram

| Vote of thanks

Introduced as the Managing Director of MAG Solvics and an ITAMMA committee member, he thanked the sponsor, supporting association, knowledge partners, media partners, moderators, speakers and participants. His name and company are mistranscribed in the automatic captions; the spelling used here is supported by his public professional profile and a published interview.

Main conclusions

•       Begin with a measurable operational or commercial problem. A technology purchase is not, by itself, an improvement programme.

•       Build on available data, but check its accuracy and relevance. Access to machine information and interoperability affect what can be achieved.

•       Evaluate both costs and benefits. Quality, raw materials, downtime, resources, inventory and market response offer different ways to measure value.

•       Keep textile expertise involved. Operators, managers, researchers and students need skills to assess results, identify errors and act responsibly.

•       Use industry and academic collaboration to develop relevant applications. The conference repeatedly connected practical adoption to shared learning and pilot projects.