Rad Power Bikes की दिवालियापन से सीख: EV में AI

12/2025 की EV इंडस्ट्री की एक खबर ने कई लोगों को चौंकाया: Rad Power Bikes (अमेरिका की पहचानी हुई इलेक्ट्रिक बाइक कंपनी) ने Chapter 11 के तहत दिवालियापन सुरक्षा के लिए फाइल किया है और अगले 45–60 दिनों में कंपनी बेचने की योजना के साथ ऑपरेशन जारी रखने की बात कही है। यह सिर्फ “एक कंपनी की गिरावट” नहीं है—यह पूरे EV इकोसिस्टम (ई-बाइक, ई-स्कूटर, कार, बैटरी, चार्जिंग) के लिए चेतावनी है।

मुझे इसमें सबसे अहम सबक यह दिखता है: EV बिज़नेस का असली युद्ध प्रोडक्ट से ज़्यादा ऑपरेशंस में लड़ा जाता है—सप्लाई चेन, बैटरी लागत, सर्विस/वारंटी, डिमांड प्लानिंग और कैश-फ्लो। और 2025 में, इन मोर्चों पर AI और ऑटोमेशन न अपनाना कई कंपनियों के लिए धीमे ज़हर जैसा है।

यह पोस्ट “ऑटोमोबाइल और इलेक्ट्रिक वाहन में AI” सीरीज़ के संदर्भ में Rad के केस को कौशनरी केस स्टडी की तरह देखती है—और बताती है कि AI-ड्रिवन निर्णय, डिज़ाइन और ऑपरेशंस ऐसी वित्तीय फिसलन को कैसे रोके या कम कर सकते हैं।

Rad Power Bikes का Chapter 11: असल मतलब क्या है?

सीधा मतलब: Chapter 11 फाइल करना आमतौर पर “कंपनी बंद” नहीं होता। यह एक कानूनी ढांचा है जिसमें कंपनी रिस्ट्रक्चर कर सकती है, कुछ देनदारियों/अनुबंधों को पुनर्गठित कर सकती है, और अक्सर सेल/एक्विज़िशन के जरिए बिज़नेस को नया मालिक दिलाकर जारी रखती है। Rad के मामले में संकेत साफ हैं: कंपनी 45–60 दिनों में बिक्री की प्रक्रिया के साथ चलती रहेगी।

EV/ई-बाइक कंपनियों में Chapter 11 का पैटर्न अक्सर इन कारणों से जुड़ता है:

• इंवेंट्री का गलत अनुमान: मांग घटते ही गोदाम में स्टॉक फंस जाता है।
• वारंटी/सर्विस लागत: खराब पार्ट्स, बैटरी इश्यू, या रिपेयर नेटवर्क कमजोर हो तो कॉस्ट बढ़ती है।
• कंपोनेंट प्राइस वोलैटिलिटी: बैटरी सेल, मोटर, कंट्रोलर और लॉजिस्टिक्स में उतार-चढ़ाव।
• डिस्काउंटिंग की मजबूरी: कैश निकालने के लिए भारी छूट—मार्जिन टूटता है।

एक लाइन जो मैं हर EV ऑपरेटर को बोलता हूं: “मार्जिन का असली दुश्मन प्रतियोगी नहीं, आपकी खुद की अक्षमता है।”

ई-बाइक भी EV है: वही समस्याएं, बस स्केल छोटा

मुख्य बिंदु: ई-बाइक कंपनियां अक्सर सोचती हैं कि “हम कार नहीं बना रहे”, इसलिए ऑटोमोटिव-ग्रेड सिस्टम की जरूरत नहीं। यही गलती महंगी पड़ती है।

ई-बाइक में भी वही कोर चुनौती मौजूद रहती है:

• बैटरी परफॉर्मेंस और डिग्रेडेशन
• सेफ्टी (थर्मल रनअवे का जोखिम, चार्जिंग क्वालिटी)
• सप्लाई चेन की जटिलता (सेल, BMS, फ्रेम, इलेक्ट्रॉनिक्स)
• सर्विस नेटवर्क, स्पेयर पार्ट्स, रिटर्न्स

अंतर सिर्फ इतना है कि टिकट साइज छोटा है, इसलिए एक छोटी गलती भी प्रतिशत में बड़ी लगती है। 1–2% ज्यादा रिटर्न रेट या 2–3% ज्यादा वारंटी कॉस्ट सीधे मुनाफे को खा जाती है।

Rad जैसे संकट में AI कहाँ मदद कर सकता था?

Answer first: AI का सबसे बड़ा फायदा “फैंसी फीचर्स” नहीं, बल्कि फोरकास्टिंग + लागत नियंत्रण + गुणवत्ता भविष्यवाणी है। नीचे चार जगहें हैं जहां AI सीधे दिवालियापन जैसी स्थिति के जोखिम को कम कर सकता है।

1) डिमांड फोरकास्टिंग और इन्वेंट्री ऑप्टिमाइज़ेशन

EV ब्रांड्स अक्सर सीज़नैलिटी से मार खाते हैं। दिसंबर (12/2025) में भी रिटेल में “डील-ड्रिवन खरीद” बढ़ती है, लेकिन इसके बाद कई मार्केट्स में मांग ठंडी पड़ती है। अगर कंपनी ने गलत अनुमान लगाया तो:

• गोदाम भर जाता है
• कैश स्टॉक में फंसता है
• फिर डिस्काउंटिंग करनी पड़ती है

AI क्या करता है:

• मल्टी-सोर्स डेटा (सेल्स, वेब ट्रैफिक, डीलर ऑर्डर, रिटर्न ट्रेंड, एड स्पेंड, मैक्रो संकेत) से मांग का प्रायिकता आधारित अनुमान
• SKU-लेवल रीऑर्डर, सेफ्टी स्टॉक और लीड टाइम का डायनामिक कंट्रोल

एक व्यावहारिक KPI सेट जो मैंने असरदार पाया:

• Forecast Accuracy (SKU, region)
• Weeks of Supply (टारगेट रेंज)
• Stockout Rate बनाम Overstock Rate

2) वारंटी/रिटर्न्स के लिए “फेल्योर प्रेडिक्शन”

Answer first: दिवालियापन की तरफ धकेलने वाला सबसे खतरनाक खर्च अक्सर पोस्ट-सेल में छिपा होता है—वारंटी क्लेम, बैटरी रिप्लेसमेंट, और लॉजिस्टिक्स।

AI यहां दो तरीके से बचाता है:

• Early-warning models: कौन-से बैच/वेंडर/कॉन्फ़िगरेशन में फेल्योर की संभावना ज्यादा है
• Text + image analytics: सर्विस टिकट, चैट लॉग, फील्ड टेक्नीशियन नोट्स से पैटर्न पहचान

अगर किसी बैच में मोटर कंट्रोलर की समस्या 3 हफ्तों में बढ़ रही है, AI सिग्नल जल्दी पकड़ सकता है—और कंपनी सीमित रिकॉल/कंटेनमेंट कर सकती है, पूरे ब्रांड पर आग लगने से पहले।

3) बैटरी हेल्थ, BMS और चार्जिंग बिहेवियर का AI-आधारित नियंत्रण

ई-बाइक में बैटरी लागत और रिस्क दोनों बड़े हैं। अगर बैटरी जल्दी खराब हो रही है, तो कंपनी पर:

• वारंटी रिप्लेसमेंट
• ब्रांड ट्रस्ट गिरना
• रेगुलेटरी/सेफ्टी जांच का दबाव

AI-आधारित बैटरी एनालिटिक्स:

• SoH (State of Health) अनुमान बेहतर
• असामान्य चार्जिंग/डिस्चार्जिंग पैटर्न डिटेक्ट
• थर्मल असामान्यताएं जल्दी पकड़ना

यह “फीचर” नहीं—सीधा फाइनेंस कंट्रोल है। बैटरी फेल्योर 1% भी घटे तो वारंटी रिज़र्व और सप्लाई स्पेयर कॉस्ट में फर्क पड़ता है।

4) सप्लाई चेन और प्रोक्योरमेंट में AI: लागत का असली खेल

Answer first: EV कंपनियों में मार्जिन अक्सर प्रोक्योरमेंट जीतता या हारता है। सही वेंडर, सही MOQ, सही लीड टाइम—यहीं कैश-फ्लो बनता है।

AI उपयोग:

• सप्लायर परफॉर्मेंस स्कोरिंग (डिफेक्ट, देरी, कॉस्ट ड्रिफ्ट)
• कॉस्ट ब्रेकडाउन एनालिसिस और वैकल्पिक कंपोनेंट सुझाव
• “What-if” सिमुलेशन: अगर शिपिंग 10 दिन लेट हो, या सेल प्राइस 7% बढ़े, तो P&L पर क्या असर?

यह वही जगह है जहां ऑटोमोबाइल कंपनियां पहले से मजबूत हैं—और ई-बाइक कंपनियां अक्सर पीछे रह जाती हैं।

असली कारण क्या रहे होंगे? (और इंडस्ट्री के लिए सीख)

Rad के केस पर सार्वजनिक RSS सारांश सीमित है, इसलिए मैं “निश्चित कारण” का दावा नहीं करूंगा। लेकिन EV/D2C ई-बाइक इंडस्ट्री में 2022–2025 के बीच जो पैटर्न दिखे, वे आमतौर पर यही बताते हैं:

मांग का उतार-चढ़ाव और कीमतों की जंग

महामारी के बाद कई मार्केट्स में बूम थमा। साथ ही सस्ते विकल्प और आक्रामक डिस्काउंटिंग ने प्रीमियम ब्रांड्स का प्राइस पावर घटाया।

ऑपरेशनल कर्ज: सिस्टम नहीं, जुगाड़

तेज़ ग्रोथ में कंपनियां ऑर्डर, सपोर्ट, स्पेयर, रिटर्न्स सब “चल जाएगा” पर चलाती हैं। फिर स्केल बढ़ते ही जुगाड़ टूटता है।

सर्विस नेटवर्क और आफ्टर-सेल्स

EV में “सिर्फ बेच देना” आधा काम है। असली ब्रांड ग्राहक के साथ 12–24 महीने में बनता है—रिपेयर, बैटरी, स्पेयर पार्ट्स की उपलब्धता में।

मेरी राय: EV ब्रांड्स को अपने आप को मैन्युफैक्चरर नहीं, लाइफसाइकिल सर्विस कंपनी मानना चाहिए।

2026 की तैयारी: EV/ऑटो कंपनियों के लिए AI प्लेबुक

Answer first: अगर आप ई-बाइक, ई-स्कूटर, या ऑटोमोटिव EV में हैं, तो AI अपनाने का सही तरीका “एक बड़ा प्लेटफॉर्म खरीद लो” नहीं है। सही तरीका है 4 हाई-ROI प्रोजेक्ट्स से शुरुआत।

चरण 1: डेटा की न्यूनतम लेकिन साफ़ बुनियाद (30–45 दिन)

• एकीकृत Sales + Inventory + Returns + Warranty डेटा मॉडल
• SKU/बैच/वेंडर कोडिंग में अनुशासन
• सर्विस टिकट्स का स्ट्रक्चर्ड टैगिंग (फेल्योर टाइप, पार्ट, समय)

चरण 2: 2 मॉडल जो सबसे पहले पैसा बचाते हैं (60–90 दिन)

1. Demand Forecast + Replenishment (ओवरस्टॉक घटाने के लिए)
2. Warranty Risk Scoring (महंगे फेल्योर को जल्दी पकड़ने के लिए)

चरण 3: मैन्युफैक्चरिंग/QA में कंप्यूटर विज़न (90–120 दिन)

• असेंबली लाइन पर गलत फिटमेंट, वायरिंग, स्क्रैच/क्रैक डिटेक्शन
• बैच-आधारित डिफेक्ट ट्रेंडिंग

चरण 4: बैटरी/फ्लीट टेलीमैटिक्स (लगातार)

• SoH मॉनिटरिंग
• प्रिडिक्टिव मेंटेनेंस
• चार्जिंग बिहेवियर सेफ्टी अलर्ट

“People also ask” शैली में त्वरित जवाब

क्या AI अपनाने से दिवालियापन का जोखिम खत्म हो जाता है?

नहीं। लेकिन AI गलत फैसलों की संभावना और लागत दोनों घटाता है—खासकर इन्वेंट्री, वारंटी और सप्लाई चेन में।

ई-बाइक कंपनियों के लिए सबसे पहला AI प्रोजेक्ट कौन सा होना चाहिए?

मेरी पसंद: डिमांड फोरकास्टिंग + इन्वेंट्री ऑप्टिमाइज़ेशन। क्योंकि कैश-फ्लो सबसे पहले यहीं फंसता है।

ऑटोमोबाइल EV कंपनियां Rad के केस से क्या सीखें?

“प्रोडक्ट अच्छा है” पर्याप्त नहीं। लाइफसाइकिल ऑपरेशंस—सप्लाई, क्वालिटी, सर्विस, वारंटी—यहीं टिकाऊ बिज़नेस बनता है।

आगे क्या: इस खबर को कैसे पढ़ें, और क्या कदम उठाएं

Rad Power Bikes का Chapter 11 यह याद दिलाता है कि EV इंडस्ट्री में ब्रांड वैल्यू जल्दी बनती है, लेकिन वित्तीय अनुशासन उससे भी जल्दी टूट सकता है। अगर आपकी टीम अभी भी रिटर्न्स, बैटरी फेल्योर या स्टॉक प्लानिंग को “मैन्युअल एक्सेल” में चला रही है, तो समस्या समय की है—किस्मत की नहीं।

इस “ऑटोमोबाइल और इलेक्ट्रिक वाहन में AI” सीरीज़ में मेरा रुख साफ है: AI को मार्केटिंग स्लोगन नहीं, ऑपरेशंस का सेफ्टी बेल्ट बनाइए। शुरुआत छोटे प्रोजेक्ट से करें, पर KPI-ड्रिवन करें।

आपकी कंपनी में EV ऑपरेशंस का कौन-सा हिस्सा सबसे ज्यादा पैसे “चुपचाप” जला रहा है—इन्वेंट्री, वारंटी, या सप्लाई चेन?