साखर उद्योगाच्या विकासासाठी आर्टिफिशियल इंटेलिजन्सचा वापर अनिवार्य

आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स अर्थात कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) ऊस लागवड, प्रक्रिया आणि टिकाऊपणा या विविध टप्प्यावर महत्वाची भूमिका बजावत साखर उद्योगात क्रांती घडवत आहे. मशीन लर्निंग आणि कॉम्प्युटर व्हिजन यासारख्या एआय तंत्रज्ञानाचे एकत्रीकरण, पीक व्यवस्थापन आणि ऑपरेशनल कार्यक्षमतेमध्ये लक्षणीय सुधारणा करण्यास मदत करते. हवामानाचे नमुने, मातीची गुणवत्ता आणि रोगाच्या प्रादुर्भावातून पिकाचा बचाव करण्यासाठी डेटाचे विश्लेषण करण्याची AI ची क्षमता साखर उद्योगासाठी फायदेशीर ठरत आहे. पीक आरोग्य आणि उत्पन्नाला अनुकूल करणारे भविष्यसूचक मॉडेल तयार करण्यात आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स दिशादर्शक ठरत आहे. हवामान घटना, कीटकांचे आक्रमण आणि रोगाचा प्रादुर्भाव यांच्याशी संबंधित जोखमींचा अंदाज लावण्यास आणि कमी करण्यास AI मदत करतो. शिवाय, AI शेतकऱ्यांच्या नजरेत येण्याआधीच लक्षणे ओळखून लवकरात लवकर रोग ओळखणे सुलभ करते. त्यामुळे वेळेवर उपाययोजना करणे शक्य होते.

सहकार महर्षी शंकरराव कोल्हे सहकारी साखर कारखाना लिमिटेड, कोपरगाव, अहिल्यानगर (महाराष्ट्र) ने ऊस लागवड, रोग नियंत्रण, जमिनीच्या गरजेनुसार खतांचे डोस निश्चित करणे, पीक स्थिती, उसाची नोंदणी यासाठी AI ची मदत घेतली आहे. संजीवनी शुगर कॉम्प्लेक्सचे चेअरमन बिपीनदादा कोल्हे यांच्या मार्गदर्शनाखाली साखर कारखान्याचे चेअरमन विवेक कोल्हे आणि व्यवस्थापकीय संचालक बाजीराव सुतार यांनी बहुधा देशात पहिल्यांदाच साखर कारखानदारीत आर्टिफिशियल इंटेलिजन्सचा वापर सुरु केला आहे. देशभरातील सहकारी साखर कारखान्यांपैकी हा पहिला सहकारी साखर कारखाना आहे, ज्याने मागील दोन गाळप हंगामात AI तंत्राची यशस्वीपणे अंमलबजावणी केली आहे आणि चांगले परिणाम मिळवले आहेत. हे AI तंत्र महिंद्रा आणि गमाया स्वित्झर्लंडने विकसित केले आहे. AI चा फायदा घेऊन, साखर उद्योग अधिक माहितीपूर्ण निर्णय घेऊ शकतो, ऑपरेशनल कार्यक्षमता सुधारू शकतो आणि आर्थिक वाढीस हातभार लावू शकतो. साखर कारखान्यांमध्ये AI ची अंमलबजावणी करून कार्यक्षमतेच्या दृष्टीने दीर्घकालीन फायदे प्राप्त करणे सोपे होईल.

ऊस लागवडीतील AI चा वापर :

1. पीक निरीक्षण आणि व्यवस्थापन – ऊस शेतीवर लक्ष ठेवण्यासाठी एआय-सक्षम उपग्रह प्रतिमा वापरल्या जातात. हे तंत्रज्ञान पीक आरोग्य, वाढीचे टप्पे आणि संभाव्य समस्या जसे की कीटकांचा प्रादुर्भाव किंवा पोषक तत्वांची कमतरता यावर रिअल-टाइम डेटा प्रदान करतात. मशीन लर्निंग अल्गोरिदम कृती करण्यायोग्य अंतर्दृष्टी देण्यासाठी या डेटाचे विश्लेषण करतात. शेतकऱ्यांना सिंचन, खते आणि कीटक नियंत्रणाविषयी माहितीपूर्ण निर्णय घेण्यास मदत करतात.

2. भविष्यसूचक विश्लेषण – AI मॉडेल ऐतिहासिक हवामान डेटा, मातीची स्थिती आणि पीक कामगिरीचे विश्लेषण करून इष्टतम लागवड आणि कापणीच्या वेळेचा अंदाज लावतात. यामुळे उत्पादन वाढण्यास आणि प्रतिकूल हवामानामुळे होणारे नुकसान कमी होण्यास मदत होते. भविष्यसूचक विश्लेषणे बाजारातील मागणी आणि किमतींचा अंदाज लावण्यात मदत करतात. ज्यामुळे शेतकऱ्यांना त्यांचे उत्पादन आणि विक्री धोरण अधिक प्रभावीपणे नियोजन करता येते.

3. रोग शोधणे आणि व्यवस्थापन – AI प्रणाली प्रतिमा ओळख आणि नमुना विश्लेषणाद्वारे ऊस पिकातील रोगांची प्रारंभिक चिन्हे लवकर शोधू शकतात. उघड्या डोळ्यांना न दिसणारी लक्षणे ओळखून, AI लवकर हस्तक्षेप करण्यास मदत करते, रोगांचा प्रसार कमी करते आणि पिकाचे नुकसान कमी करते. उसाच्या रोगांचे व्यवस्थापन करण्यासाठी हे विशेषतः उपयुक्त आहे.

4. स्वयंचलित सिंचन प्रणाली – AI चलित सिंचन प्रणाली पाण्याचा वापर अनुकूल करण्यासाठी जमिनीतील आर्द्रता पातळी आणि हवामानाचा अंदाज पाहण्यासाठी सेन्सर वापरतात. या प्रणालींमुळे पिकांना योग्य वेळी योग्य प्रमाणात पाणी मिळते, पाण्याची कार्यक्षमता सुधारते आणि कचरा कमी होतो. ज्या प्रदेशात पाण्याची टंचाई चिंतेची बाब आहे, तेथे हे महत्त्वाचे आहे.

5. उत्पन्नाचा अंदाज – मशीन लर्निंग अल्गोरिदम उसाच्या उत्पन्नाचा अंदाज घेण्यासाठी मातीची गुणवत्ता, हवामानाचे नमुने आणि पीक व्यवस्थापन पद्धती यासारख्या विविध घटकांचे विश्लेषण करतात. अचूक उत्पादन अंदाज शेतकऱ्यांना त्यांच्या संसाधनाचे नियोजन करण्यास मदत करतात. एक सुरळीत कापणी प्रक्रिया आणि कामगार आणि यंत्रसामग्रीचा कार्यक्षम वापर सुनिश्चित करतात.

6. प्रिसिजन फर्टिलायझेशन – AI शेताच्या विविध भागांसाठी आवश्यक खतांचे अचूक प्रमाण आणि प्रकार निश्चित करण्यात मदत करते. मातीचे नमुने आणि पीक आवश्यकतांचे विश्लेषण करून, AI खात्री करते की पोषक तत्त्वे कार्यक्षमतेने लागू होतात. निरोगी पिकाच्या वाढीस प्रोत्साहन देते आणि पर्यावरणीय प्रभाव कमी करते.

7. पुरवठा साखळी ऑप्टिमायझेशन – AI मागणीचा अंदाज घेऊन वाहतूक शेड्यूल करून पुरवठा साखळी अनुकूल करता येते. यामुळे अपव्यय कमी होतो, उत्पादनाचे वेळेवर वितरण सुनिश्चित होते आणि ऊस पुरवठा साखळीतील कार्यक्षमताही वाढते.या एआय ऍप्लिकेशन्सची अंमलबजावणी करण्यासाठी शेतकऱ्यांसाठी प्रशिक्षणामध्ये गुंतवणूक करणे आवश्यक आहे, परंतु वाढीव उत्पादकता, टिकाव आणि नफा या दृष्टीने फायदे महत्त्वपूर्ण आहेत.

ऊस उत्पादनाचा वेळोवेळी अंदाज व्यक्त करण्यासाठी AI चे महत्त्व: ऊसाच्या उपलब्धतेचा अचूक अंदाज लावण्यात AI महत्त्वाची भूमिका बजावते. जे विविध उद्योगांबाबत निर्णय घेण्यासाठी आवश्यक आहे. एआय विविध क्षेत्रांमध्ये कसे योगदान देते याचे तपशीलवार स्वरूप येथे आहे:

1. साखर कारखान्याचे कामकाज- उसाच्या उपलब्धतेचा अचूक अंदाज साखर कारखान्यांना त्यांच्या कार्याचे कार्यक्षमतेने नियोजन करण्यास मदत करते. एआय मॉडेल्स उपग्रह प्रतिमा, हवामानाचे नमुने आणि ऐतिहासिक पीक कार्यप्रदर्शनातील डेटाचे विश्लेषण करतात ज्यामुळे ऊस किती प्रमाणात कापला जाईल याचा अंदाज लावला जातो. हे कारखान्यांना त्यांच्या प्रक्रियेचे वेळापत्रक ऑप्टिमाइझ करण्यास, डाउनटाइम कमी करण्यास आणि कच्च्या मालाचा स्थिर पुरवठा सुनिश्चित करण्यास सक्षम करते.

2. उत्पादन अंदाज- एआय चालित उत्पन्न अंदाज मॉडेल ऊस उत्पादनाचा अंदाज घेण्यासाठी मशीन लर्निंग अल्गोरिदम वापरतात. हे मॉडेल मातीची गुणवत्ता, हवामान परिस्थिती आणि पीक व्यवस्थापन पद्धती यासारख्या घटकांचा विचार करतात. उत्पादनाचा अचूक अंदाज कापणी, वाहतूक आणि साठवणुकीच्या लॉजिस्टिक्सचे नियोजन करण्यात मदत करतो, संसाधने कार्यक्षमतेने वापरली जातात याची खात्री करून.

3. साखरेच्या वापराबाबत सरकारचे निर्णय – साखरेचा वापर आणि धोरण ठरवण्यासाठी सरकारे अचूक डेटावर अवलंबून असतात. AI ऊस उत्पादनाचे विश्वसनीय अंदाज प्रदान करते, जे कोटा निश्चित करण्यात, सबसिडी निर्धारित करण्यात आणि सार्वजनिक वितरण प्रणालीसाठी नियोजन करण्यात मदत करते. हे सुनिश्चित करते की देशांतर्गत मागणी पूर्ण करण्यासाठी पुरेशी साखर तुटवडा किंवा अधिशेष होऊ न देता.

4. आयात/निर्यात नियोजन – AI ऊस उत्पादनाच्या अतिरिक्त किंवा तुटीचा अंदाज लावण्यात मदत करते, जे आयात/निर्यात निर्णय घेण्यासाठी महत्त्वपूर्ण आहे. उपलब्ध उसाच्या प्रमाणाचा अंदाज बांधून, सरकार आणि उद्योग भागधारक आंतरराष्ट्रीय व्यापारासाठी योजना आखू शकतात, हे सुनिश्चित करून की देश त्याच्या निर्यात वचनबद्धतेची पूर्तता करेल आणि आवश्यक असेल तेव्हाच आयात करेल.

5. इथेनॉल ब्लेंडिंग प्रोग्राम (EBP) – इथेनॉल ब्लेंडिंग प्रोग्रामचा उद्देश कार्बन उत्सर्जन आणि जीवाश्म इंधनावरील अवलंबित्व कमी करण्यासाठी इथेनॉलचे पेट्रोलमध्ये मिश्रण करणे आहे. या कार्यक्रमासाठी उसाच्या उपलब्धतेचा अचूक अंदाज लावणे अत्यावश्यक आहे, कारण ते इथेनॉल उत्पादनासाठी वळवता येणारे उसाचे प्रमाण ठरवते. AI मॉडेल साखर उत्पादन आणि इथेनॉल मिश्रणाच्या गरजा संतुलित करण्यात मदत करतात.

6. कर आकारणी आणि महसूल नियोजन – सरकार कर आकारणी आणि महसूल संकलनाचे नियोजन करण्यासाठी उत्पादन अंदाज वापरतात. ऊस उत्पादनावरील अचूक डेटा योग्य कर दर निश्चित करण्यात आणि उद्योगाचा अर्थव्यवस्थेत योग्य वाटा आहे याची खात्री करण्यात मदत होते. AI-चालित अंदाज या आर्थिक निर्णयांसाठी एक विश्वासार्ह आधार प्रदान करतात.

7. पुरवठा साखळी व्यवस्थापन – AI उसाच्या उपलब्धतेचा अंदाज घेऊन आणि शेतकऱ्यांपासून प्रोसेसरपर्यंत सर्व भागधारकांना चांगल्या प्रकारे माहिती असल्याची खात्री करून संपूर्ण पुरवठा साखळी अनुकूल करते. यामुळे अपव्यय कमी होतो, कार्यक्षमता सुधारते आणि पुरवठा साखळी सुरळीत चालते याची खात्री होते. एआय इन्व्हेंटरी आणि शेड्युलिंग वाहतूक व्यवस्थापित करण्यात देखील मदत करते, जे कारखान्यांना वेळेवर ऊस वितरणासाठी महत्त्वपूर्ण आहेत.

8. शाश्वतता आणि पर्यावरणीय प्रभाव – AI संसाधनांचा वापर अनुकूल करून आणि पर्यावरणीय प्रभाव कमी करून शाश्वत शेती पद्धतींमध्ये योगदान देते. उसाच्या उपलब्धतेचे अचूक अंदाज पीक परिभ्रमणाचे नियोजन करण्यात, मातीचे आरोग्य व्यवस्थापित करण्यात आणि रासायनिक निविष्ठांचा वापर कमी करण्यात मदत करतात. हे शाश्वत शेतीला प्रोत्साहन देते आणि पर्यावरणीय नियमांची पूर्तता करण्यास मदत करते.

उत्पादन खर्चात कपात करण्यासाठी आणि उत्पादकता सुधारण्यासाठी साखर कारखान्यांच्या विविध विभागांच्या एसओपीला अनुकूल करण्यासाठी AI चा वापर: AI विविध विभागांमध्ये मानक ऑपरेशन्स (ऑपरेटिंग) अनुकूल करून साखर कारखान्यांची कार्यक्षमता आणि उत्पादकता लक्षणीयरीत्या वाढवू शकते. AI कसे उपयुक्त ठरू शकते ते येथे आहे.

1. डेटा इंटिग्रेशन आणि ॲनालिसिस- AI सिस्टीम सेन्सर्स, ऐतिहासिक नोंदी आणि रिअल-टाइम मॉनिटरिंग सिस्टम यांसारख्या विविध स्त्रोतांकडून डेटा एकत्रित करू शकतात. या डेटाचे विश्लेषण करून, एआय सध्याच्या SOPs मधील नमुने आणि अकार्यक्षमता ओळखू शकते, उत्पादकता वाढवणाऱ्या आणि खर्च कमी करणाऱ्या सुधारणा सुचवू शकते.

2. प्रेडिक्टिव मेंटेनन्स- एआय-चालित प्रेडिक्टिव मेंटेनन्स संभाव्य उपकरणे बिघाड होण्यापूर्वी ते ओळखण्यात मदत करते. मशिनरीमधील डेटाचे विश्लेषण करून, एआय केव्हा देखभाल आवश्यक आहे याचा अंदाज लावू शकते, अनपेक्षित ब्रेकडाउन टाळते आणि डाउनटाइम कमी करते. हे सुनिश्चित करते की कारखान्याचे सर्व विभाग सुरळीत आणि कार्यक्षमतेने चालतात.

3. प्रक्रिया ऑप्टिमायझेशन- AI इष्टतम परिस्थिती राखण्यासाठी पॅरामीटर्सचे सतत निरीक्षण करून आणि समायोजित करून प्रक्रिया ऑप्टिमाइझ करू शकते. उदाहरणार्थ, मिलिंग विभागात, ऊर्जेचा वापर कमीत कमी करताना AI जास्तीत जास्त साखर काढण्यासाठी गती आणि दाब समायोजित करू शकते. त्यामुळे उत्पादन जास्त आणि उत्पादन खर्च कमी होतो.

4. गुणवत्ता नियंत्रण- AI प्रणाली उत्पादन प्रक्रियेतील विसंगती शोधण्यासाठी मशीन लर्निंग अल्गोरिदम वापरून गुणवत्ता नियंत्रण वाढवू शकतात. मानक गुणवत्तेच्या मापदंडांमधील विचलन ओळखून, AI खात्री करते की अंतिम उत्पादन आवश्यक मानकांची पूर्तता करते, कचरा कमी करते आणि पुन्हा काम करते.

5. ऊर्जा व्यवस्थापन – AI वापराच्या पद्धतींचे परीक्षण करून आणि उर्जेचा अपव्यय कमी करण्यासाठी ऑपरेशन्स समायोजित करून ऊर्जेचा वापर ऑप्टिमाइझ करते. उदाहरणार्थ, जेव्हा ऊर्जेचा खर्च कमी असतो तेव्हा AI उच्च-ऊर्जा-वापरणाऱ्या प्रक्रियांचे वेळापत्रक ऑफ-पीक तासांमध्ये करू शकते, ज्यामुळे खर्चात लक्षणीय बचत होते.

6. सप्लाय चेन ऑप्टिमायझेशन – AI मागणीचा अंदाज घेऊन, इन्व्हेंटरी व्यवस्थापित करून आणि लॉजिस्टिक्स ऑप्टिमाइझ करून पुरवठा साखळी कार्यक्षमता सुधारते. हे सुनिश्चित करते की आवश्यकतेनुसार कच्चा माल उपलब्ध आहे आणि तयार उत्पादने वेळेवर वितरित केली जातात, स्टोरेज खर्च कमी करते आणि एकूण कार्यक्षमता सुधारते.

7. प्रशिक्षण आणि कौशल्य विकास – कारखाना कामगारांसाठी प्रशिक्षण कार्यक्रम विकसित करण्यासाठी AI चा वापर केला जाऊ शकतो, हे सुनिश्चित करून की ते नवीनतम SOPs आणि सर्वोत्तम पद्धतींमध्ये पारंगत आहेत. वैयक्तिक कामगिरी डेटावर आधारित वैयक्तिकृत प्रशिक्षण देऊन, एआय कर्मचाऱ्यांची कौशल्ये वाढविण्यात मदत करते, ज्यामुळे चांगली उत्पादकता वाढते.

8. नियामक अनुपालन – AI प्रक्रियांचे सतत निरीक्षण करून आणि अहवाल तयार करून नियामक मानकांचे पालन सुनिश्चित करण्यात मदत करते. हे सुरळीत कामकाज सुनिश्चित करून गैर-अनुपालन आणि संबंधित दंडाचा धोका कमी करते.

9. रिअल-टाइम निर्णय – AI रीअल-टाइम अंतर्दृष्टी आणि शिफारसी प्रदान करते, ज्यामुळे व्यवस्थापकांना त्वरित माहितीपूर्ण निर्णय घेण्यास सक्षम करते. ही चपळता समस्यांचे त्वरित निराकरण करण्यात आणि इष्टतम उत्पादन पातळी राखण्यात मदत करते.

10. खर्चात कपात – प्रक्रिया ऑप्टिमाइझ करून, डाउनटाइम कमी करून, गुणवत्ता नियंत्रण सुधारून आणि उर्जेचा वापर व्यवस्थापित करून, AI उत्पादनाच्या एकूण खर्चात लक्षणीय घट करते. या बचतींची पुनर्गुंतवणूक कारखान्याच्या कामकाजात आणखी सुधारणा करण्यासाठी आणि चांगली उत्पादकता साध्य करण्यासाठी केली जाऊ शकते.

स्वयंचलित तपासणीद्वारे गुणवत्ता सुधारण्यासाठी AI चा वापर : AI तपासणी प्रक्रिया स्वयंचलित करून, अचूकता सुधारून आणि सातत्यपूर्ण उत्पादनाची गुणवत्ता सुनिश्चित करून साखर कारखान्यांमध्ये गुणवत्ता नियंत्रण लक्षणीयरीत्या वाढवते. एआय गुणवत्ता नियंत्रणावर परिणाम करणारे काही प्रमुख मार्ग येथे आहेत:

1. ऑटोमेटेड व्हिज्युअल इन्स्पेक्शन – साखर उत्पादनांची व्हिज्युअल तपासणी स्वयंचलित करण्यासाठी एआय-चालित प्रणाली संगणक दृष्टी वापरतात. या प्रणाली दोष, अशुद्धता आणि विसंगती शोधू शकतात ज्या मानवी निरीक्षकांद्वारे चुकल्या जाऊ शकतात. रिअल-टाइममध्ये प्रतिमांचे विश्लेषण करून, AI हे सुनिश्चित करते की केवळ उच्च-गुणवत्तेची उत्पादनेच उत्पादनाच्या पुढील टप्प्यावर जातात.

2. रिअल-टाइम मॉनिटरिंग आणि ऍडजस्टमेंट्स – AI सतत उत्पादन मापदंड जसे की तापमान, दाब आणि आर्द्रता पातळीचे निरीक्षण करते. रिअल-टाइममध्ये या डेटाचे विश्लेषण करून, AI इष्टतम परिस्थिती राखण्यासाठी, सातत्यपूर्ण उत्पादनाची गुणवत्ता सुनिश्चित करण्यासाठी त्वरित समायोजन करू शकते. यामुळे दोषांची शक्यता कमी होते आणि एकूण कार्यक्षमता सुधारते2.

3. प्रेडिक्टिव क्वालिटी ॲनालिटिक्स – मशीन लर्निंग अल्गोरिदम संभाव्य गुणवत्तेच्या समस्या येण्यापूर्वी अंदाज लावण्यासाठी ऐतिहासिक डेटाचे विश्लेषण करतात. नमुने आणि ट्रेंड ओळखून, एआय दोष केव्हा आणि कुठे घडण्याची शक्यता आहे याचा अंदाज लावू शकते, ज्यामुळे त्यांना प्रतिबंधित करण्यासाठी सक्रिय उपाययोजना करता येतात. ही भविष्यसूचक क्षमता संपूर्ण उत्पादन प्रक्रियेदरम्यान उच्च दर्जाची गुणवत्ता राखण्यात मदत करते.

4. वर्धित ट्रेसिबिलिटी – AI सिस्टीम कच्च्या मालापासून ते तयार उत्पादनापर्यंत साखरेच्या प्रत्येक बॅचचा मागोवा घेऊन ट्रेसेबिलिटी वाढवतात. हे तपशीलवार ट्रॅकिंग कोणत्याही गुणवत्तेच्या समस्यांचे स्त्रोत ओळखण्यात मदत करते, ज्यामुळे सुधारात्मक कृती अंमलात आणणे सोपे होते. वर्धित शोधक्षमता देखील नियामक मानकांचे पालन सुनिश्चित करते आणि ग्राहकांचा विश्वास सुधारते.

5. उत्पादनाच्या गुणवत्तेत सुसंगतता – AI हे सुनिश्चित करते की उत्पादन प्रक्रिया सुसंगत आहेत, उत्पादनाच्या गुणवत्तेतील परिवर्तनशीलता कमी करते. ऑपरेशन्सचे मानकीकरण करून आणि पॅरामीटर्स सतत ऑप्टिमाइझ करून, एआय प्रत्येक वेळी इच्छित गुणवत्तेच्या वैशिष्ट्यांची पूर्तता करणारी साखर तयार करण्यात मदत करते.

6. कचरा कमी करणे – दोष लवकर शोधून आणि प्रक्रिया अनुकूल करून, AI साखर उत्पादनातील कचरा कमी करते. हे केवळ कार्यक्षमतेत सुधारणा करत नाही तर उत्पादन खर्च देखील कमी करते. कमी केलेला कचरा अधिक टिकाऊ उत्पादन पद्धतींमध्ये देखील योगदान देतो.

7. इतर प्रणालींसह एकत्रीकरण – उत्पादन प्रक्रियेचे सर्वसमावेशक दृश्य प्रदान करण्यासाठी AI इतर फॅक्टरी प्रणाली, जसे की ERP (एंटरप्राइझ रिसोर्स प्लॅनिंग) आणि MES (मॅन्युफॅक्चरिंग एक्झिक्युशन सिस्टीम्स) सह एकत्रित करू शकते. हे एकत्रीकरण उत्तम समन्वय आणि नियंत्रणास अनुमती देते, पुढील गुणवत्ता व्यवस्थापन वाढवते.

8. प्रशिक्षण आणि कौशल्य विकास – AI चा वापर कारखाना कामगारांना गुणवत्ता नियंत्रण सर्वोत्तम पद्धतींवर प्रशिक्षित करण्यासाठी केला जाऊ शकतो. रिअल-टाइम फीडबॅक आणि अंतर्दृष्टी प्रदान करून, AI कामगारांना त्यांची कौशल्ये सुधारण्यास आणि गुणवत्ता मानकांचे पालन करण्यास मदत करते. ही सतत शिकण्याची प्रक्रिया नवीनतम गुणवत्ता नियंत्रण तंत्रांसह कार्यबल नेहमीच अद्ययावत असल्याचे सुनिश्चित करते.

AI च्या वापराचा उसाच्या उपलब्धतेवर, EBP आणि देशाच्या एकूण अर्थव्यवस्थेवर परिणाम:

1) उत्पादकता वाढवणे –

अचूक शेती: AI अचूक शेती तंत्र सक्षम करते, पाणी, खते आणि कीटकनाशके यासारख्या संसाधनांचा वापर अनुकूल करते. यामुळे निरोगी पिके आणि जास्त उत्पादन मिळते.

भविष्यसूचक विश्लेषण: AI मॉडेल हवामानाचे स्वरूप, मातीची स्थिती आणि पीक कामगिरीचे विश्लेषण करून इष्टतम लागवड आणि कापणीच्या वेळेचा अंदाज लावतात. यामुळे उत्पादन वाढण्यास आणि प्रतिकूल हवामानामुळे होणारे नुकसान कमी होण्यास मदत होते.

रोग शोधणे: एआय प्रणाली प्रतिमा ओळख आणि नमुना विश्लेषणाद्वारे ऊस पिकातील रोगांची प्रारंभिक चिन्हे शोधू शकतात, ज्यामुळे वेळेवर हस्तक्षेप करणे आणि पिकाचे नुकसान कमी करणे शक्य होते.

2) EBP साठी उसाची उपलब्धता वाढवणे-

उत्पन्नाचा अंदाज: AI-चालित उत्पन्न अंदाज मॉडेल ऊस उत्पादनाचा अचूक अंदाज देतात, इथेनॉल मिश्रण कार्यक्रम (EBP) अंतर्गत इथेनॉल उत्पादनासाठी पुरेशा प्रमाणात उपलब्ध असल्याची खात्री करून.

संसाधन ऑप्टिमायझेशन: निविष्ठांचा वापर अनुकूल करून आणि पीक आरोग्य सुधारून, एआय ऊसाची एकूण उपलब्धता वाढवते, उच्च इथेनॉल उत्पादनास समर्थन देते.

3) आर्थिक परिणाम-

देयकांचा समतोल साधणे: इथेनॉलचे उत्पादन वाढल्याने आयातित जीवाश्म इंधनाची गरज कमी होते, ज्यामुळे भारताच्या देयक संतुलनात सुधारणा होते. हे मजबूत अर्थव्यवस्था आणि चांगले व्यापार संतुलनास योगदान देते.

जागतिक क्रमवारी: वर्धित उत्पादकता आणि वाढलेले इथेनॉल उत्पादन भारताला जागतिक जैवइंधन बाजारपेठेतील एक प्रमुख खेळाडू म्हणून स्थान देऊ शकते, ज्यामुळे त्याचे क्रमवारीत आणि प्रभावात सुधारणा होते.

4) पर्यावरणीय आणि टिकाऊपणाचे फायदे-

शाश्वत पद्धती: AI संसाधनांचा वापर अनुकूल करून आणि पर्यावरणीय प्रभाव कमी करून शाश्वत शेती पद्धतींना प्रोत्साहन देते. हे जागतिक शाश्वतता उद्दिष्टांशी संरेखित करते आणि शाश्वत शेतीमध्ये भारताची प्रतिष्ठा वाढवते.

कार्बन उत्सर्जन कमी करणे: EBP ला समर्थन देऊन, AI कार्बन उत्सर्जन कमी करण्यात मदत करते, हवामान बदलाचा सामना करण्यासाठी जागतिक प्रयत्नांना हातभार लावते.

साखर उद्योगात AI च्या अंमलबजावणीमुळे उत्पादकता, आर्थिक वाढ आणि टिकाऊपणा या दृष्टीने दीर्घकालीन फायदे आहेत ज्याद्वारे भारत आपल्या कृषी क्षेत्रात लक्षणीय प्रगती साधू शकतो आणि जागतिक बाजारपेठेत आपले स्थान मजबूत करू शकतो.

शेवटी, साखर उद्योगात कृत्रिम बुद्धिमत्तेचे एकत्रीकरण हे शाश्वतता आणि उत्पादकता वाढवण्याच्या दिशेने एक परिवर्तनकारी पाऊल आहे. एआय तंत्रज्ञानाचा लाभ घेऊन उद्योग संसाधनांचा वापर इष्टतम करू शकतो, पीक उत्पादनात सुधारणा करू शकतो आणि उत्पादनाची सातत्यपूर्ण गुणवत्ता सुनिश्चित करू शकतो. यामुळे केवळ या क्षेत्राच्या आर्थिक विकासाला चालना मिळत नाही तर वाढीव इथेनॉल उत्पादनाद्वारे जीवाश्म इंधनाच्या आयातीवरील अवलंबित्व कमी करून भारताच्या देयक संतुलनातही महत्त्वपूर्ण योगदान दिले जावू शकते. साखर उद्योगात एआयचा अवलंब हा केवळ तांत्रिक सुधारणा नाही तर शाश्वत आणि आर्थिकदृष्ट्या मजबूत जागतिक उपस्थितीच्या दिशेने ही एक धोरणात्मक वाटचाल आहे.