Kosha's Fibersense
Esta startup está trazendo clareza à cadeia de fornecimento têxtil da Índia
A indústria têxtil da Índia é enorme e abrange unidades de produção em massa, pequenos clusters de teares mecânicos e regiões tradicionais de teares manuais. Apesar da sua escala, o setor ainda depende fortemente de processos fragmentados, verificações subjetivas de qualidade e verificação limitada de materiais. Práticas de verificação desatualizadas, como testes de queima e verificações visuais, são muitas vezes imprecisas, levando à entrada de tecidos mal rotulados nos canais de exportação e à reciclagem de materiais recicláveis devido a uma classificação imprecisa. Neste contexto, a Kosha.ai, sediada em Bengaluru, incorporada pela Architect Innovations Pvt Ltd em 2018, decidiu construir ferramentas de medição e rastreabilidade projetadas especificamente para têxteis. Fundada por Vijaya Krishnappa e Ramki Kodipady, a startup desenvolve sistemas de hardware e software que identificam a composição da fibra, digitalizam processos de classificação e criam registros de rastreabilidade verificáveis para circularidade, permitindo o rastreamento comprovado de materiais e seu movimento através da cadeia de valor. Ao longo dos anos, Kosha.ai ganhou o apoio do IISc, C-CAMP e CSTRI, e a sua abordagem têxtil em primeiro lugar foi reconhecida pelo Fórum Económico Mundial (WEF), Fundação H&M, Fundação IKEA, Mercedes-Benz e Startup India. Ao utilizar o seu principal dispositivo Fibersense, a empresa processou quase 15 toneladas de material e ajudou a evitar cerca de 52,5 toneladas de emissões de dióxido de carbono, de acordo com métricas padrão da indústria. A startup Fibersense de Kosha desviou mais de 10.000 kg de resíduos têxteis de aterros sanitários, evitou mais de 35.000 kg de emissões equivalentes de CO₂ e verificou mais de 5.000 credenciais ESG entre parceiros. é surpreendentemente fino”, disse Vijaya Krishnappa, cofundador e CEO da Kosha.ai, à YourStory. Exposição inicial às realidades têxteis A experiência de Krishnappa em engenharia têxtil, sourcing global e consultoria, combinada com um MBA da XLRI, expôs-o a como os tecidos eram avaliados de forma diferente em toda a cadeia de abastecimento. O mesmo material poderia passar por uma unidade de tecelagem, mas ser questionado no escritório do comprador. “Você vê como duas pessoas, olhando para o mesmo tecido, podem chegar a conclusões opostas. A inconsistência está embutida no sistema”, diz ele.Seu trabalho em regiões de teares manuais como Banaras, Prakasam, Guntur e Godda destacou questões simples, como iluminação deficiente, muitas vezes influenciando decisões de qualidade. “A habilidade era excepcional, mas as condições dificultavam a precisão. Quando um tecelão precisa se esforçar apenas para ver o fio, o sistema claramente precisa ser redesenhado”, diz ele. Estas experiências convenceram-no de que a tecnologia têxtil deve adaptar-se a ambientes de trabalho reais. Krishnappa e Kodipady conheceram-se durante corridas matinais no campus GKVK de Bengaluru. O que começou como conversas casuais transformou-se em discussões sobre a construção de empreendimentos impactantes. A experiência de Krishnappa em têxteis, autenticidade e construção de marca, combinada com a experiência em tecnologia e empreendedorismo social de Kodipady, levou à criação de KOSHA.ai. Em 2018, Krishnappa tentou melhorar o acesso ao mercado de teares manuais anexando códigos QR vinculados a histórias de artesãos. Os compradores apreciaram a transparência, mas esta não influenciou as aquisições. “As pessoas gostaram das histórias, mas as decisões ainda se resumiam ao preço e à certeza material. Transparência sem medição não muda o comportamento”, afirma. Esse insight moldou o foco da Kosha.ai no rastreamento da origem do material, do impacto ambiental e da integridade da cadeia de suprimentos. Os primeiros protótipos da startup foram construídos em um vilarejo perto de Gadag, em Karnataka, testados com tecelões locais e refinados em oficinas caseiras. “Se um dispositivo não consegue lidar com poeira, umidade ou bordas irregulares do tecido, ele não durará na produção”, observa ele. Uma proposta casual na Deshpande Startups trouxe suporte de incubação e, durante a pandemia, eles desenvolveram uma prova de conceito de Rs 10.000 no Weavers’ Service Center em Bengaluru. Seguindo o conselho do mentor, a equipe validou primeiro a demanda. Um comprador do Grupo Tata fez um pedido antes mesmo de o produto ser finalizado, confirmando que estava no caminho certo. Krishnappa inicialmente investiu Rs 25 lakh e mais tarde adicionou Rs 10 lakh adicionais. Com o apoio da IIMA Ventures, o financiamento total agora é de cerca de 2,5 milhões de rupias. Da autenticação de tear manual à classificação de resíduos, Kosha.ai inicialmente desenvolveu e patenteou uma tecnologia de autenticação de tear manual, mas discussões com agregadores de materiais, classificadores e recicladores revelaram uma lacuna maior: identificar de forma confiável a composição do tecido, um desafio que influenciou tanto os custos de reciclagem quanto as decisões de recuperação. Se pudéssemos melhorar essa medição, o impacto posterior seria muito maior”, diz Krishnappa. Isso levou ao desenvolvimento do FiberSense, seu principal dispositivo. O dispositivo portátil 5×5 usa varredura fotônica de infravermelho próximo para detectar a composição do material em segundos, detectando assinaturas moleculares de fibras como algodão, viscose, lã, seda e vários produtos sintéticos. Para materiais misturados, o FiberSense estima a composição percentual em dois a três segundos.Kosha TraceCada varredura é registrada automaticamente no Kosha Trace, a plataforma de software da startup que cria conjuntos de dados em nível de lote e em nível de instalação. “O dispositivo mede o ponto específico que você escaneia. A precisão depende não apenas do sensor, mas da consistência com que você amostra o tecido”, observa Krishnappa. Ao converter dados de varredura em registros, o Kosha Trace ajuda os operadores a entender quais materiais se movem em suas instalações. Eles formam a base para a documentação da cadeia de custódia e códigos QR voltados para o comprador. “A maioria das operadoras quer clareza sobre o que manipularam; a maioria das marcas quer clareza sobre o que compraram. A rastreabilidade simplesmente une essas realidades usando medições reais”, explica Krishnappa. Até o momento, os sistemas da Kosha.ai têm apoiado o desvio de resíduos, cadeias de valor vinculadas aos artesãos e verificação ESG, e capacitou mais de 1.200 artesãos e verificou mais de 5.000 credenciais ESG por meio de seus plataforma.Progresso comercial e estrutura financeiraKosha vendeu cerca de oito dispositivos no último ciclo operacional, colocou unidades adicionais para aluguel e tem cerca de quinze dispositivos em discussões avançadas. O dispositivo custa Rs 4,5 lakh, com assinatura de software de Rs 5.000 por mês. Os aluguéis oferecem suporte a instalações menores que preferem baixo custo inicial.A startup também executa pilotos e memorandos de entendimento com diversas instituições, incluindo órgãos do Central Silk Board para validar a precisão em todos os segmentos têxteis. “Nosso objetivo é implantar dispositivos apenas onde eles realmente melhorem as decisões de roteamento. Uma pegada menor com uso real é melhor do que ampla distribuição sem adoção”, diz Krishnappa.A startup atualmente compete com players como TextileGenesis e TrusTrace, mas se diferencia por usar medição de material em tempo real em vez de rastreamento baseado em documentação. “Transformamos suposições em certezas, usamos sensores IoT e análises baseadas em IA para identificar a composição da fibra e rastrear cada etapa, desde a matéria-prima até o tecido acabado, criando registros comprovados que tornam mensuráveis a circularidade, a autenticidade e a confiança”, diz Krishnappa. A equipe de dez membros da Horizon.Kosha inclui engenheiros, técnicos de campo e especialistas de domínio. A startup contrata comunidades rurais e redes de trabalhadores de resíduos para funções que envolvem o uso de dispositivos e implementação em campo. “A pessoa que usa o dispositivo em uma linha de classificação é nosso verdadeiro usuário final. Seu conforto e clareza são mais importantes do que qualquer lista de recursos”, explica Krishnappa. Kosha segue um modelo de integração de sistemas, os componentes ópticos são adquiridos externamente, enquanto a montagem, o firmware, o desenvolvimento de modelo e a engenharia de back-end são tratados internamente. sistema de alto rendimento para recicladores que processam de 5 a 10 toneladas por dia. O interesse inicial da Europa já resultou numa encomenda inicial de dispositivos e em ensaios em curso. Pilotos e memorandos de entendimento adicionais estão em andamento com organizações governamentais e privadas para expandir a cobertura em todas as categorias têxteis. “Cada instalação nos ensina algo novo. Nossa abordagem é fortalecer os fundamentos, medição, usabilidade e consistência, antes de pensar em escala”, diz Krishnappa.
Publicado: 2025-12-05 03:13:00
fonte: yourstory.com
