Industri tekstil India sangat luas dan tersebar di unit-unit manufaktur besar, kelompok alat tenun kecil, dan area alat tenun tradisional. Meskipun berskala besar, sektor ini masih sangat bergantung pada proses yang terfragmentasi, pemeriksaan kualitas individual, dan verifikasi material yang terbatas.
Praktik verifikasi lama seperti uji pembakaran dan pemeriksaan visual sering kali memiliki kelemahan, sehingga memungkinkan kain dengan label yang salah masuk ke jalur ekspor dan bahan daur ulang mengalami daur ulang karena penyortiran yang tidak tepat.
Bangalore terletak di latar belakang ini .ai, didirikan pada tahun 2018 di bawah Architect Innovations Pvt Ltd, dirancang untuk menciptakan alat pengukuran dan ketertelusuran yang dirancang khusus untuk tekstil.
Didirikan oleh Vijay Krishnappa dan Ramki Kodipadi, startup ini mengembangkan sistem perangkat keras dan perangkat lunak yang mengidentifikasi komposisi serat, mendigitalkan proses penyortiran, dan membuat catatan ketertelusuran yang dapat diverifikasi untuk sirkularitas, memungkinkan pelacakan material dan pergerakannya melalui rantai nilai yang didukung bukti.
Selama bertahun-tahun, Kosha.ai telah menerima dukungan dari IISc, C-CAMP, dan CSTRI, dan pendekatan yang mengutamakan tekstil telah diakui oleh World Economic Forum (WEF), H&M Foundation, IKEA Foundation, Mercedes-Benz, dan Startup India.
Dengan menggunakan perangkat andalan FiberSense, perusahaan ini telah memproses sekitar 15 ton material, dan membantu menghindari sekitar 52,5 ton emisi karbon dioksida, menurut metrik standar industri.
Fibresensi sel
Startup ini telah mengalihkan 10.000 kg limbah tekstil dari tempat pembuangan sampah, mencegah lebih dari 35.000 kg emisi setara CO₂, dan memverifikasi lebih dari 5.000 kredensial ESG di antara para mitranya.
“Setelah Anda menghabiskan waktu di berbagai bagian rantai pasokan, Anda menyadari bahwa setiap orang mengambil keputusan dengan informasi yang parsial. Skalanya sangat besar, namun data di balik keputusan tersebut, seperti komposisi material, metrik kualitas, sumber daya dan detail pemrosesan, ternyata sangat sedikit,” jelas Vijaya Krishnappa, salah satu pendiri dan CEO, Kosha.i. ceritamu.
Paparan awal terhadap realitas tekstil
Latar belakang Krishnappa di bidang teknik tekstil, pengadaan global, dan konsultasi, dikombinasikan dengan gelar MBA dari XLRI, memaparkannya pada bagaimana kain dinilai secara berbeda dalam rantai pasokan. Bahan yang sama dapat melewati unit tenun namun dapat ditanyakan di kantor pembeli. “Anda lihat bagaimana dua orang, yang melihat hal yang sama, bisa sampai pada kesimpulan yang berlawanan. Ada ketidakkonsistenan dalam sistem,” katanya.
Karyanya di bidang alat tenun tangan seperti Banaras, Prakasam, Guntur, dan Goda menyoroti permasalahan sederhana seperti pencahayaan yang buruk yang sering kali memengaruhi keputusan yang berkualitas. “Keterampilannya luar biasa, namun kondisinya membuat akurasi menjadi sulit. Ketika seorang penenun harus berusaha keras hanya untuk melihat benang, sistemnya jelas perlu didesain ulang,” katanya. Pengalaman ini meyakinkannya bahwa teknologi tekstil harus beradaptasi dengan lingkungan kerja nyata.
Krishnappa dan Kodipadi bertemu saat lari pagi di kampus GKVK di Bengaluru. Apa yang awalnya merupakan percakapan santai meningkat menjadi diskusi tentang membangun usaha yang efektif. Keahlian Krishnappa di bidang tekstil, keaslian, dan pembangunan merek dikombinasikan dengan latar belakang teknologi Kodipady dan pengalaman kewirausahaan sosial menghasilkan terciptanya Kosha.i.
Pada tahun 2018, Krishnappa mencoba meningkatkan akses pasar alat tenun tangan dengan menambahkan kode QR yang dikaitkan dengan cerita pengrajin. Pembeli menghargai transparansi, namun hal itu tidak memengaruhi pembelian. “Orang-orang menyukai cerita, namun keputusan tetap bergantung pada kepastian biaya dan material. Transparansi tanpa pengukuran tidak akan mengubah perilaku,” katanya. Wawasan ini membuat Kosha.ai fokus pada asal konten, dampak lingkungan, dan integritas rantai pasokan.
Prototipe awal startup ini dibangun di sebuah desa dekat Gadag di Karnataka, diuji dengan penenun lokal, dan disempurnakan di bengkel rumah. “Jika suatu perangkat tidak dapat menangani debu, kelembapan, atau tepi kain yang tidak rata, perangkat tersebut tidak akan diproduksi,” jelasnya.
Kesempatan untuk menawarkan kepada Deshpande Startups mendatangkan dukungan yang luar biasa, dan selama pandemi mereka mengembangkan bukti konsep sebesar Rs 10.000 di Pusat Layanan Weaver di Bengaluru. Atas saran konsultan, tim terlebih dahulu memvalidasi permintaan tersebut. Pembeli dari Tata Group melakukan pemesanan bahkan sebelum produk diselesaikan, dan menegaskan bahwa mereka berada di jalur yang benar.
Krishnappa awalnya menginvestasikan Rs 25 lakh dan kemudian menambahkan Rs 10 lakh lagi. Dengan dukungan IIMA Ventures, total pendanaan kini sekitar Rs 2,5 crore.
Mulai dari autentikasi alat tenun hingga pemilahan sampah
Kosha.ai awalnya mengembangkan dan mematenkan teknologi otentikasi alat tenun tangan, namun diskusi dengan agregator, penyortir, dan pendaur ulang material mengungkapkan kesenjangan besar: mengidentifikasi komposisi kain secara andal, sebuah tantangan yang memengaruhi biaya daur ulang dan keputusan pemulihan.
“Kami menyadari bahwa isu keaslian, meskipun penting, hanya berdampak pada segmen yang sempit. Riset komposisi menyentuh setiap bagian rantai tekstil, terutama limbah. Jika kita dapat memperbaiki dimensi tersebut, dampak hilirnya akan sangat besar,” kata Krishnappa.
Hal ini menyebabkan berkembangnya FiberSense, perangkat andalannya. Instrumen genggam berukuran 5×5 ini menggunakan pemindaian fotonik inframerah dekat untuk mendeteksi tanda molekul serat seperti kapas, viscose, wol, sutra, dan berbagai bahan sintetis untuk menentukan komposisi bahan dalam hitungan detik. Untuk bahan campuran, FiberSense memperkirakan persen komposisi dalam dua hingga tiga detik.
Jejak Kosha
Setiap pemindaian secara otomatis dicatat di Kosha Trace, platform perangkat lunak startup yang menghasilkan kumpulan data tingkat batch dan tingkat fasilitas.
“Perangkat ini mengukur titik spesifik yang Anda pindai. Akurasinya tidak hanya bergantung pada sensor, namun juga pada seberapa konsisten Anda mengambil sampel melalui kain,” catat Krishnappa.
Dengan mengubah data pemindaian menjadi catatan, Cosha Trace membantu operator memahami material apa yang berpindah melalui fasilitas mereka. Ini menjadi dasar dokumen lacak balak dan kode QR yang dapat dilihat oleh pembeli.
“Sebagian besar operator menginginkan kejelasan mengenai apa yang telah mereka tangani; sebagian besar merek menginginkan kejelasan mengenai apa yang telah mereka beli. Ketertelusuran menjembatani kenyataan ini dengan menggunakan pengukuran aktual,” jelas Krishnappa.
Hingga saat ini, sistem Kosha.ai telah mendukung pengalihan limbah, rantai nilai yang terkait dengan pengrajin, dan verifikasi ESG, serta memberdayakan lebih dari 1.200 pengrajin melalui platformnya dan memverifikasi lebih dari 5.000 kredensial ESG.
Perkembangan bisnis dan struktur keuangan
Kosha telah menjual sekitar delapan perangkat dalam siklus operasi terbaru, memiliki unit tambahan yang disewakan, dan memiliki sekitar lima belas perangkat dalam diskusi lanjutan. Perangkat ini dibanderol dengan harga Rs 4,5 lakh, dengan langganan perangkat lunak Rs 5.000 per bulan. Penyewaan menyukai fasilitas yang lebih kecil dan lebih memilih biaya awal yang lebih rendah.
Startup ini juga menjalankan uji coba dan MoU dengan berbagai organisasi, termasuk organisasi yang berada di bawah Central Silk Board, untuk mensertifikasi kemurnian komponen tekstil.
@media (lebar maksimal: 769 piksel) { .thumbnailWrapper{ lebar:6.62rem !penting; } .Baca juga titleImage{ min-width: 81px ! penting; tinggi minimum: 81px !penting; } .alsoReadMainTitleText{ukuran font: 14 piksel !penting; tinggi garis: 20px !penting; } .alsoReadHeadText{ukuran font: 24 piksel !penting; tinggi garis: 20px !penting; } }
“Tujuan kami adalah untuk hanya menerapkan perangkat di tempat yang benar-benar meningkatkan keputusan perutean. Jejak kecil dengan penggunaan nyata lebih baik daripada distribusi luas tanpa adopsi,” kata Krishnappa.
Startup ini saat ini bersaing dengan pemain seperti TextileGenesis dan TrusTrace, namun membedakan dirinya dengan menggunakan pengukuran konten real-time dibandingkan pelacakan berbasis dokumen.
“Kami mengubah dugaan menjadi kepastian, kami menggunakan sensor IoT dan analisis berbasis AI untuk mengidentifikasi komposisi serat dan melacak setiap langkah mulai dari bahan mentah hingga tekstil jadi, menciptakan catatan yang didukung bukti yang mengukur sirkularitas, keaslian, dan kepercayaan,” kata Krishnappa.
Prospek pasar dan peta jalan masa depan
Menurut Grand View Horizon, pasar tekstil teknis India diperkirakan mencapai $28,7 miliar pada tahun 2030, dengan CAGR sebesar 6% antara tahun 2025 dan 2030.
Tim Kosha yang beranggotakan sepuluh orang terdiri dari insinyur, teknisi lapangan, dan pakar domain. Startup ini merekrut komunitas pedesaan dan jaringan pekerja limbah untuk peran yang melibatkan penggunaan perangkat dan implementasi di lapangan.
“Orang yang menggunakan perangkat pada jalur penyortiran adalah pengguna akhir kami yang sebenarnya. Kenyamanan dan kejelasan mereka lebih penting daripada daftar fitur apa pun,” jelas Krishnappa.
Cosha mengikuti model integrasi sistem, dengan komponen optik bersumber secara eksternal, sementara perakitan, firmware, pengembangan model, dan rekayasa backend ditangani secara internal.
Tim ini sedang mengembangkan varian FiberSense berbiaya rendah untuk unit terdesentralisasi dan sistem throughput tinggi berbasis konveyor untuk pendaur ulang yang memproses 5-10 ton per hari.
Ketertarikan awal dari Eropa telah menghasilkan pesanan awal perangkat dan uji coba yang sedang berlangsung. Percontohan dan MoU tambahan sedang dibuat dengan organisasi pemerintah dan swasta untuk memperluas cakupan di seluruh kategori tekstil.
“Setiap fasilitas mengajarkan kami sesuatu yang baru. Pendekatan kami adalah memperkuat fundamental, pengukuran, kegunaan, dan konsistensi sebelum memikirkan skala,” kata Krishnappa.
Diedit oleh Megha Reddy
