AI से जल-सुरक्षित, लचीली फूड सप्लाई चेन कैसे बनेगी

2021 के बाद से कई बड़े फूड ब्रांड्स ने नेट-ज़ीरो के बड़े लक्ष्य घोषित किए—2050, 2040, या उससे पहले। लेकिन 2025 आते-आते बातचीत का टोन बदल गया है। अब बोर्डरूम में एक नया शब्द ज्यादा सुना जा रहा है: “रेज़िलिएंस” (लचीलापन)। वजह सीधी है—जल संकट, सूखा, बाढ़, तापमान में उतार-चढ़ाव, और सप्लाई चेन के झटके अब “भविष्य का जोखिम” नहीं, आज की डिलीवरी और कीमत तय कर रहे हैं।

यह पोस्ट हमारी सीरीज़ “जल प्रबंधन और पर्यावरण में AI” का हिस्सा है, और मेरा स्टैंड साफ है: नेट-ज़ीरो को सिर्फ कार्बन अकाउंटिंग की एक्सरसाइज़ मानना अब महंगा पड़ता है। 2025 में जीत उसी की है जो जल, जैव-विविधता और फसल-जोखिम को ऑपरेशन और प्रोक्योरमेंट के साथ जोड़कर, AI की मदद से सप्लाई को स्थिर बनाता है।

एक वाक्य में: अब सवाल “2050 में नेट-ज़ीरो?” नहीं, सवाल है “2026 की गर्मी में कच्चा माल आएगा या नहीं?”

1) नेट-ज़ीरो से रेज़िलिएंस तक: कंपनियाँ दिशा क्यों बदल रही हैं?

सीधा जवाब: क्योंकि कई कंपनियाँ अपने Scope 3 (वैल्यू चेन) उत्सर्जन लक्ष्यों पर समय से नहीं पहुँच रहीं, और साथ ही जल व मौसम-जोखिम ने सप्लाई की भविष्यवाणी कठिन कर दी है। फूड और बेवरेज में कुल उत्सर्जन का बड़ा हिस्सा खेत से लेकर सप्लायर नेटवर्क में छिपा होता है—यानी जो कंपनी के सीधे नियंत्रण से बाहर है।

पिछले कुछ वर्षों में जलवायु मॉडलिंग और रिस्क एनालिटिक्स बेहतर हुए हैं। इससे “जोखिम” अब स्लाइड-डेक का बुलेट नहीं रहा—वो इन्श्योरेंस प्रीमियम, इनपुट कॉस्ट, और आउट-ऑफ-स्टॉक में दिखता है।

ऑपरेशन बनाम मार्केटिंग: असली बदलाव यहाँ है

पहले नेट-ज़ीरो अक्सर ब्रांड पोज़िशनिंग का हिस्सा था। अब फोकस डिलीवरी पर है—कैसे पानी बचाना है, कैसे फसल-गुणवत्ता स्थिर रखनी है, कैसे सप्लायर को टिकाऊ बनाना है। कई कंपनियाँ यही स्वीकार कर रही हैं कि लक्ष्य तो रख दिए, लेकिन “कैसे करेंगे” वाला प्लान उतना साफ नहीं था।

2) जल, जैव-विविधता और सप्लायर रिस्क: सबसे बड़ा ‘ब्लाइंड स्पॉट’

सीधा जवाब: फूड सप्लाई चेन में सबसे बड़ा जोखिम अब एक ही क्षेत्र/एक ही फसल/एक ही सप्लायर पर निर्भरता है—और इसे जल संकट सबसे पहले तोड़ता है।

यूरोप में ऑलिव की कमी जैसी घटनाएँ बताती हैं कि एक मौसम की मार पूरे पोर्टफोलियो को हिला सकती है। और यह सिर्फ मेडिटेरेनियन स्टोरी नहीं—भारत में भी 2023-2025 के बीच कई राज्यों में असमान मानसून, गर्मी की लहरें, और भूजल दबाव ने उत्पादन व क्वालिटी को प्रभावित किया है।

“सप्लायर रेज़िलिएंस” का मतलब क्या है?

मेरे हिसाब से इसका मतलब तीन चीज़ें हैं:

1. पानी का हिसाब: खेत स्तर पर पानी कहाँ से आता है (वर्षा/कैनाल/बोरवेल), कितना लगता है, और कब संकट आता है।
2. मिट्टी और जैव-विविधता: सिर्फ उपज नहीं—लंबी अवधि में उत्पादन क्षमता बनाए रखने वाली प्रथाएँ।
3. कॉन्ट्रैक्ट और सहयोग: छोटे-छोटे “स्पॉट बाय” के बजाय लंबी अवधि के समझौते और साझा निवेश।

यहीं AI प्रैक्टिकल बनता है—क्योंकि बिना डेटा के रेज़िलिएंस सिर्फ नारा है।

3) AI कैसे बनाता है जल-स्मार्ट और क्लाइमेट-रेडी सप्लाई चेन?

सीधा जवाब: AI तीन स्तरों पर काम करता है—मॉनिटरिंग, प्रिडिक्शन, और ऑप्टिमाइज़ेशन।

3.1 जल प्रबंधन में AI: “कितना पानी, कब, कहाँ”

AI-सक्षम प्रिसिजन फार्मिंग सिस्टम सेंसर, सैटेलाइट इमेजरी और मौसम डेटा जोड़कर सिंचाई का समय और मात्रा तय करते हैं। लक्ष्य सिर्फ पानी बचाना नहीं—फसल तनाव (crop stress) को पहले पकड़ना है, ताकि क्वालिटी और यील्ड दोनों बचें।

व्यावहारिक उपयोग:

• माइक्रो-ज़ोन आधारित सिंचाई (एक ही खेत में अलग-अलग हिस्सों की जरूरत अलग)
• पंपिंग/ऊर्जा लागत घटाने के लिए सिंचाई शेड्यूल का अनुकूलन
• जल-जोखिम वाले हफ्तों में पहले से वैकल्पिक प्लान

3.2 क्लाइमेट रिस्क प्रिडिक्शन: “कमी” आने से पहले चेतावनी

AI मॉडल ऐतिहासिक मौसम, मिट्टी की नमी, NDVI जैसे सैटेलाइट इंडेक्स और स्थानीय डेटा से उत्पादन जोखिम स्कोर बनाते हैं। इससे प्रोक्योरमेंट टीम सिर्फ “कम दाम” नहीं, बल्कि कम जोखिम पर खरीद कर सकती है।

एक सरल नियम जो मैं टीमों को बताता हूँ:

• अगर आपका कच्चा माल “पानी-संवेदनशील” है (जैसे पत्तेदार सब्जियाँ, फल), तो सप्लाई प्लानिंग में रिस्क स्कोर अनिवार्य होना चाहिए।

3.3 सप्लाई चेन ऑप्टिमाइज़ेशन: कम वेस्ट, कम उत्सर्जन

AI डिमांड फोरकास्टिंग और लॉजिस्टिक्स ऑप्टिमाइज़ेशन से:

• कोल्ड चेन वेस्ट घटता है
• गलत स्टॉकिंग कम होती है
• ट्रांसपोर्ट रूट और लोड प्लानिंग सुधरती है

यह सीधे Scope 3 उत्सर्जन और लागत दोनों पर असर डालता है—और यही वह जगह है जहाँ “सस्टेनेबिलिटी” CFO की भाषा बोलने लगती है।

4) 2025-26 के लिए ‘रेज़िलिएंस प्लेबुक’: फूड कंपनियाँ क्या करें?

सीधा जवाब: रेज़िलिएंस को KPI बनाइए, और AI को पायलट नहीं—प्रोक्योरमेंट व क्वालिटी के सिस्टम में जोड़िए।

4.1 पहले 90 दिन: डेटा और बेसलाइन

• टॉप 10 कच्चे माल की जल-जोखिम मैपिंग (रीजन, सीज़न, जल-स्रोत)
• सप्लायर स्तर पर न्यूनतम डेटा स्टैंडर्ड: सिंचाई विधि, जल-स्रोत, फसल कैलेंडर
• वेस्ट/रीजेक्शन रेट की बेसलाइन (क्वालिटी इश्यू अक्सर जल तनाव से जुड़ा होता है)

4.2 6 महीने: AI मॉडल को “काम” पर लगाइए

• डिमांड फोरकास्टिंग + इन्वेंटरी ऑप्टिमाइज़ेशन
• क्लाइमेट रिस्क अलर्ट (हीटवेव/सूखा/अत्यधिक वर्षा)
• खेत-स्तर पर सिंचाई सलाह (जहाँ संभव हो—FPO/एग्री-स्टार्टअप पार्टनर के साथ)

4.3 12 महीने: सप्लायर रेज़िलिएंस कॉन्ट्रैक्ट

• मल्टी-रीजन सोर्सिंग, लेकिन “कागज़ी विकल्प” नहीं—वास्तविक क्षमता
• जल-बचत निवेश साझा करना (ड्रिप, लाइनिंग, सॉइल मॉइश्चर सेंसर)
• जैव-विविधता/मिट्टी स्वास्थ्य के लिए इंसेंटिव (कवर क्रॉप, रोटेशन)

स्निपेट-लाइन: “नेट-ज़ीरो लक्ष्य तब टिकते हैं जब आपकी सप्लाई चेन पानी के झटके सह सके।”

5) “प्लांट-बेस्ड” और रेज़िलिएंस: जोखिम घटाने का व्यावसायिक कारण

सीधा जवाब: कुछ श्रेणियों में प्लांट-बेस्ड विकल्प बीमारी-जोखिम और इनपुट अस्थिरता घटाते हैं, इसलिए रेज़िलिएंस स्ट्रेटेजी में उनका रोल बढ़ रहा है।

पशुधन से जुड़ी बीमारियाँ (जैसे एवियन फ्लू) सप्लाई को अचानक बाधित कर सकती हैं। हर जगह प्लांट-बेस्ड समाधान फिट नहीं बैठता, लेकिन जहाँ रेसिपी में बदलाव संभव हो, वहाँ यह:

• सोर्सिंग विकल्प बढ़ाता है
• कीमतों की अस्थिरता से बचाता है
• कुछ मामलों में पानी/भूमि दबाव कम करता है

यहाँ भी AI मदद करता है—फॉर्मुलेशन ऑप्टिमाइज़ेशन और कंज़्यूमर प्रेफरेंस एनालिटिक्स से कंपनी यह तय कर सकती है कि कौन-सा बदलाव स्वाद, लागत और स्थिरता—तीनों में काम करेगा।

6) लोग अक्सर पूछते हैं: क्या AI से नेट-ज़ीरो “तेज़” होगा?

सीधा जवाब: हाँ—लेकिन सिर्फ तब, जब AI को ऑपरेशंस के निर्णयों में लगाया जाए, रिपोर्टिंग में नहीं।

• AI से इनपुट (पानी, उर्वरक, ऊर्जा) का उपयोग घटता है → उत्सर्जन घटता है
• AI से वेस्ट कम होता है → Scope 3 में बड़ा असर
• AI से जोखिम पहले दिखता है → अचानक एयर-फ्रेट/इमरजेंसी सोर्सिंग कम होती है (जो अक्सर ज्यादा कार्बन-इंटेंसिव होती है)

दूसरा सवाल:

क्या छोटे किसानों के साथ यह संभव है?

सीधा जवाब: संभव है, लेकिन मॉडल “ऐप डाउनलोड कर लो” वाला नहीं चलेगा। FPO, कोऑपरेटिव, और एग्री-इनपुट नेटवर्क के साथ कम-घर्षण (low-friction) डेटा कलेक्शन और फील्ड सपोर्ट चाहिए।

अगले कदम: अपनी सप्लाई चेन को ‘जल-स्मार्ट’ बनाने की शुरुआत

2025 में रेज़िलिएंस पर फोकस कोई फैशन नहीं है—यह बिज़नेस सर्वाइवल की भाषा है। फूड कंपनियाँ अगर पानी और जैव-विविधता को सप्लायर पर छोड़कर सिर्फ नेट-ज़ीरो टारगेट लिखेंगी, तो अगला झटका लक्ष्य नहीं, मार्जिन और उपलब्धता पर पड़ेगा।

अगर आप “जल प्रबंधन और पर्यावरण में AI” की दिशा में काम कर रहे हैं, तो एक छोटा, स्पष्ट कदम उठाइए: अपने टॉप 10 इंग्रीडिएंट्स के लिए जल-जोखिम स्कोरकार्ड बनाइए और उसे प्रोक्योरमेंट मीटिंग का हिस्सा बनाइए। यही वह जगह है जहाँ AI सच में वैल्यू बनाता है।

आपकी कंपनी के लिए 2026 का सबसे बड़ा सवाल यह है: क्या आपकी सप्लाई चेन सिर्फ कुशल है, या सच में झटके सहने लायक भी है?