पल्स फसलों की मांग: AI से उत्पादन और सप्लाई चेन

प्लांट-बेस्ड प्रोटीन अब “ट्रेंड” नहीं रहा—यह बाज़ार की दिशा बदलने वाली मांग है। 2034 तक प्लांट-बेस्ड प्रोटीन सेक्टर के लगभग $43 बिलियन तक पहुंचने का अनुमान है, और इसी लहर में मटर (pea) प्रोटीन करीब 20% सालाना की रफ्तार से बढ़कर $15 बिलियन+ के स्तर को छू सकता है। इसका सीधा मतलब है: दालें/पल्स (मटर, चना, मसूर) जैसी फसलों के लिए वैश्विक खरीदार ज्यादा, नियमित और सख्त गुणवत्ता मानकों के साथ आएंगे।

लेकिन भारत जैसे देश के किसान और एग्री-एंटरप्राइज़ के लिए असली सवाल यह नहीं कि “मांग बढ़ रही है या नहीं”—असली सवाल है: क्या हम सही गुणवत्ता, सही समय, सही मात्रा और सही ट्रेसबिलिटी के साथ सप्लाई कर पाएंगे? यहीं पर “कृषि और स्मार्ट खेती में AI” सीरीज़ का केंद्र बिंदु काम आता है: AI-आधारित फसल निगरानी, उपज पूर्वानुमान, और सप्लाई-चेन एनालिटिक्स।

यह पोस्ट दालों की बढ़ती मांग (खासकर प्लांट-बेस्ड प्रोटीन इंडस्ट्री) को एक अवसर की तरह देखती है—और बताती है कि AI किस तरह खेत से लेकर प्रोसेसिंग और लॉजिस्टिक्स तक इस अवसर को टिकाऊ कमाई में बदल सकता है।

प्लांट-बेस्ड प्रोटीन की मांग पल्स फसलों को क्यों “हॉट” बना रही है?

सीधा जवाब: क्योंकि पल्स फसलें प्रोटीन-घनी, अपेक्षाकृत कम कार्बन-फुटप्रिंट वाली, और कई जलवायु क्षेत्रों में फिट बैठती हैं—और फूड ब्रांड्स को स्थिर सप्लाई चाहिए।

उद्योग रिपोर्ट्स के मुताबिक, प्लांट-बेस्ड फूड की रिटेल ग्रोथ (अमेरिका में 2023 के आसपास) ग्रॉसरी सेक्टर से तेज रही है, और 2030 तक वैश्विक प्रोटीन मार्केट में प्लांट-बेस्ड का हिस्सा बढ़ने की संभावना बताई गई है। इसका असर तीन जगह दिखता है:

1. क्रॉप रोटेशन का बदलाव: सोयाबीन/मक्का/गेहूं जैसी फसलों के साथ दालों का रोटेशन बढ़ता है—क्योंकि खरीदार विविधता चाहते हैं और किसान जोखिम बांटना चाहते हैं।
2. गुणवत्ता और ट्रेसबिलिटी की मांग: पहले “नॉवेल्टी” बिकती थी, अब “स्पेसिफिकेशन” बिकती है—प्रोटीन प्रतिशत, नमी, दाने का आकार, अवशेष (residue) मानक, आदि।
3. इन्फ्रास्ट्रक्चर की अहमियत: भंडारण, सफाई, ग्रेडिंग, प्रोसेसिंग और शिपमेंट—यही असली प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त बनती है।

अमेरिका में Columbia Grain International (CGI) जैसे खिलाड़ी 60+ एलिवेटर्स/प्रोसेसिंग सुविधाओं और 8,000+ ग्रोअर्स के नेटवर्क से दिखाते हैं कि सप्लाई चेन की “विश्वसनीयता” कैसे बाज़ार में जगह बनाती है। भारत में संदर्भ अलग है, पर सीख वही है: मांग का फायदा वही उठाएगा जिसके पास डेटा+प्रक्रिया+लॉजिस्टिक्स का नियंत्रण होगा।

दालों की सप्लाई चेन में सबसे बड़ा दर्द: अनिश्चितता

सीधा जवाब: पल्स सप्लाई चेन में नुकसान सबसे ज्यादा अनुमान की गलती से होता है—कितनी उपज आएगी, कब कटाई होगी, गुणवत्ता कैसी होगी, और किस बाजार में किस ग्रेड की डिमांड है।

दालों में मौसम और रोग का असर तेज दिखता है। ऊपर से भारत में—

• मंडी/खरीद पैटर्न बदलते रहते हैं,
• भंडारण सुविधाएं असमान हैं,
• छोटे किसानों की हिस्सेदारी ज्यादा है,
• और गुणवत्ता ग्रेडिंग अक्सर मैनुअल/असंगत होती है।

इसका नतीजा?

• प्रोसेसर को कच्चा माल समय पर नहीं मिलता,
• एक्सपोर्ट/ब्रांड कमिटमेंट जोखिम में पड़ता है,
• किसान को “कटाई के समय” कम दाम मिलते हैं,
• और पूरी वैल्यू चेन में वेस्ट/डिले बढ़ता है।

यहीं AI व्यावहारिक तरीके से काम आता है—बड़े-बड़े दावे नहीं, बस अनिश्चितता घटाकर निर्णय बेहतर बनाता है।

AI-आधारित स्मार्ट खेती: पल्स उत्पादन को कैसे स्थिर बनाती है?

सीधा जवाब: AI पल्स फसलों में तीन चीजें मजबूत करता है—फसल की स्थिति की लगातार निगरानी, उपज/गुणवत्ता का पूर्वानुमान, और इनपुट का सटीक उपयोग।

1) सैटेलाइट/ड्रोन से फसल निगरानी (Crop Monitoring)

AI मॉडल NDVI/अन्य वेजिटेशन इंडेक्स, खेत की ऐतिहासिक परफॉर्मेंस और मौसम डेटा जोड़कर बताता है कि खेत का कौन सा हिस्सा:

• पानी की कमी में है,
• पोषण (NPK) असंतुलन दिखा रहा है,
• या रोग/कीट का शुरुआती संकेत दे रहा है।

किसान के लिए व्यावहारिक फायदा: पूरे खेत में एक जैसा छिड़काव/सिंचाई करने के बजाय जोन-आधारित कार्रवाई। खर्च घटता है और गुणवत्ता सुधरती है।

2) उपज पूर्वानुमान (Yield Forecasting) = बेहतर बिक्री और बेहतर लॉजिस्टिक्स

पल्स में सबसे बड़ा लाभ तब मिलता है जब किसान/एफपीओ/एग्री-फर्म कटाई से 30–60 दिन पहले अनुमान लगा लें कि:

• कितनी उपज आएगी,
• किस ग्रेड का अनुपात क्या हो सकता है,
• और कटाई विंडो कब आएगी।

AI-आधारित उपज पूर्वानुमान (मौसम + सॉइल + बीज वैरायटी + रिमोट सेंसिंग + फील्ड सैंपलिंग) से:

• कॉन्ट्रैक्ट फार्मिंग ज्यादा सुरक्षित होती है,
• प्रोसेसिंग प्लांट का शेड्यूल बेहतर बनता है,
• ट्रक/वेयरहाउस पहले से बुक हो सकते हैं,
• और “अंतिम समय की अफरा-तफरी” कम होती है।

एक लाइन में: उपज का बेहतर अनुमान = सप्लाई चेन का बेहतर अनुशासन।

3) रोग/कीट का शुरुआती अलर्ट: गुणवत्ता का सीधा फायदा

प्लांट-बेस्ड प्रोटीन इंडस्ट्री में दालों की गुणवत्ता मापी जाती है। रोग/कीट या नमी के उतार-चढ़ाव से दाने का आकार, रंग, टूट-फूट और प्रोटीन कंटेंट प्रभावित हो सकता है।

AI यहाँ दो तरह से मदद करता है:

• इमेज-आधारित पहचान: पत्तियों/छाल पर शुरुआती लक्षणों की पहचान
• मौसम-आधारित रिस्क स्कोर: आर्द्रता/तापमान पैटर्न से रोग का जोखिम

नतीजा: किसान “समय पर” एक्शन लेता है—और प्रोसेसर को ज्यादा समान (uniform) लॉट मिलता है।

AI से सप्लाई चेन कैसे मजबूत होती है: खेत के बाहर वाला खेल

सीधा जवाब: सप्लाई चेन में AI का सबसे बड़ा काम है लॉट-लेवल ट्रेसबिलिटी, स्मार्ट ग्रेडिंग, और मांग-आपूर्ति मिलान।

1) लॉट-लेवल ट्रेसबिलिटी: अब यही प्रीमियम दिलाती है

CGI के बयान का सार यही है कि “नवीनता” की जगह quality, traceability और logistics प्रतिस्पर्धा की धुरी बन रहे हैं। भारत में भी बड़े ब्रांड, निर्यातक और B2B खरीदार अब पूछते हैं:

• किस गांव/खेत से माल आया?
• किस तारीख को कटाई हुई?
• कौन सा बैच किस वेयरहाउस से गुजरा?
• नमी/फॉरेन मैटर/ग्रेड क्या था?

AI+डिजिटल रिकॉर्ड (फार्म मैनेजमेंट सिस्टम, QR/बैचिंग, टेस्ट रिपोर्ट) से यह ट्रैकिंग संभव होती है। और ट्रेसबिलिटी का मतलब सिर्फ “दिखाना” नहीं—इससे:

• विवाद/रिटर्न कम होते हैं,
• रिकॉल जोखिम घटता है,
• और प्रीमियम नेगोशिएशन मजबूत होता है।

2) कंप्यूटर विज़न से ग्रेडिंग: मैनुअल असंगति खत्म

दालों में ग्रेडिंग अक्सर दृश्य विशेषताओं पर निर्भर करती है। कंप्यूटर विज़न मॉडल (कैमरा+AI) दाने की:

• साइज डिस्ट्रीब्यूशन,
• टूटे दाने,
• रंग परिवर्तन,
• अशुद्धियां को तेज़ी से मापकर कंसिस्टेंट ग्रेडिंग दे सकता है।

इसका फायदा किसान तक भी पहुंचता है—क्योंकि “ग्रेड” जितना पारदर्शी होगा, उतनी ही निष्पक्ष कीमत तय होगी।

3) मांग पूर्वानुमान और इन्वेंटरी ऑप्टिमाइजेशन

प्लांट-बेस्ड प्रोटीन इंडस्ट्री में मांग स्थिर नहीं होती—त्योहारों, प्रमोशन, निर्यात शेड्यूल और नए प्रोडक्ट लॉन्च से उतार-चढ़ाव आता है। AI-आधारित demand forecasting से:

• किस ग्रेड की कितनी जरूरत है,
• किस महीने में पीक होगा,
• कितना बफर स्टॉक रखना है ये निर्णय डेटा-सपोर्टेड बनते हैं।

मेरी राय में, भारत की पल्स वैल्यू चेन में असली मार्जिन “उत्पादन” से ज्यादा “समय+ग्रेड+डिलीवरी” में छिपा है—और AI इन तीनों को एक साथ सुधार सकता है।

किसान, FPO और एग्री-बिज़नेस के लिए 90-दिन का व्यावहारिक रोडमैप

सीधा जवाब: AI अपनाने का सबसे तेज रास्ता “एकदम सब कुछ” नहीं, बल्कि एक-दो हाई-इम्पैक्ट उपयोग-केस से शुरू करना है।

चरण 1 (दिन 1–30): डेटा की न्यूनतम व्यवस्था

• खेत/किसान रजिस्टर: खेत का क्षेत्रफल, फसल, बुवाई तारीख, वैरायटी
• 3–5 फोटो पॉइंट/खेत (हर 10–15 दिन)
• स्थानीय मौसम डेटा/स्टेशन (जो उपलब्ध हो)

चरण 2 (दिन 31–60): निगरानी + अलर्ट

• सैटेलाइट-आधारित हेल्थ मैप/जोनिंग
• सिंचाई/पोषण के लिए 2–3 नियम-आधारित सलाह
• रोग जोखिम के लिए सरल रिस्क स्कोर

चरण 3 (दिन 61–90): उपज अनुमान + सप्लाई प्लान

• कटाई विंडो का अनुमान
• संभावित उपज रेंज (low/base/high)
• वेयरहाउस/ट्रांसपोर्ट प्री-बुकिंग प्लान
• लॉट/बैचिंग और बेसिक ट्रेसबिलिटी प्रक्रिया

अगर आप FPO या प्रोसेसर हैं, तो मैं एक सलाह जरूर दूंगा: किसान को “ऐप डाउनलोड” से नहीं, “पैसे की भाषा” से जोड़िए। जैसे—बेहतर ग्रेड पर अलग भुगतान, समय पर डिलीवरी बोनस, या ट्रेसबिलिटी-लॉट पर प्रीमियम।

“लोग अक्सर ये पूछते हैं” — पल्स + AI पर त्वरित जवाब

क्या AI छोटे किसानों के लिए भी उपयोगी है?

हाँ—यदि FPO/कस्टम-हायरिंग/एग्री-सेवा प्रदाता मॉडल में इसे समूह स्तर पर लागू किया जाए। एक किसान अकेला सब नहीं करेगा, नेटवर्क करेगा।

पल्स में AI का सबसे ज्यादा ROI कहाँ मिलता है?

तीन जगह: समय पर रोग नियंत्रण, कटाई-पूर्व उपज अनुमान, और कंसिस्टेंट ग्रेडिंग/ट्रेसबिलिटी।

क्या इससे टिकाऊ खेती को भी फायदा होता है?

हाँ—क्योंकि जोन-आधारित इनपुट उपयोग से पानी/रसायन/खाद की बर्बादी घटती है और दालें रोटेशन में मिट्टी के लिए भी मददगार होती हैं।

अगला कदम: पल्स अवसर को “डेटा-ड्रिवन” बनाइए

प्लांट-बेस्ड प्रोटीन की मांग बढ़ने के साथ दालों की वैल्यू चेन अब गुणवत्ता, ट्रेसबिलिटी और लॉजिस्टिक्स पर टिकेगी—और यही जगह AI सबसे ज्यादा असर दिखाता है। अगर हम सिर्फ “अधिक उत्पादन” पर रुक गए, तो कीमत की मार झेलनी पड़ेगी। अगर हम सही ग्रेड, सही समय और भरोसेमंद सप्लाई बना पाए, तो प्रीमियम मिलना स्वाभाविक है।

“कृषि और स्मार्ट खेती में AI” सीरीज़ में मेरा फोकस लगातार यही रहेगा: तकनीक को खेत की हकीकत से जोड़ना। आपके पास अभी कौन-सी पल्स फसल है—चना, मसूर, या मटर—और आप किस समस्या से सबसे ज्यादा जूझ रहे हैं: रोग, ग्रेडिंग, या बिक्री का अनिश्चित दाम?