मुंबई-पुणे कॉरिडोर के उन्नयन से वाणिज्यिक वाहनों के लिए प्रमुख ईंधन और उत्सर्जन बचत हुई

मुख्य हाइलाइट्स

• मुंबई-पुणे कॉरिडोर के उन्नयन से सालाना 2.7 करोड़ लीटर ईंधन की बचत हो सकती है
• वाणिज्यिक वाहनों के लिए वार्षिक ईंधन लागत में 272 करोड़ रुपये की कमी का अनुमान है
• बसों में प्रति ट्रिप ईंधन खपत में 24 प्रतिशत सुधार देखा गया
• थ्री-एक्सल वाहनों में यात्रा के समय में 20 प्रतिशत की कमी आई
• अनुमानित वार्षिक बचत से 64905 मीट्रिक टन CO2 उत्सर्जन को रोका जा सकता है

कॉरिडोर विश्लेषण से मुख्य निष्कर्ष

विश्लेषण में मुंबई-पुणे कॉरिडोर के घाट क्षेत्र में 2,200 से अधिक यात्राओं के डेटा का उपयोग किया गया। इसमें 1,849 अलग-अलग कमर्शियल वाहन जैसे बस, MCV ट्रक, थ्री-एक्सल वाहन और मल्टी-एक्सल वाहन शामिल थे।ट्रकों। अध्ययन ने दो समयावधियों: 26-30 अप्रैल 2026 और 2-15 मई 2026 का उपयोग करते हुए कनेक्टिंग लिंक के खुलने से पहले और बाद में वाहन के प्रदर्शन की तुलना की। जीपीएस और जियोलोकेशन डेटा ने यात्रा की अवधि और गति को मापा, जबकि पेटेंट किए गए एल्गोरिदम ने रीयल-टाइम ड्राइविंग पैटर्न और टोपोग्राफी के आधार पर ईंधन की खपत की गणना की।

अध्ययन की गई सभी वाणिज्यिक वाहन श्रेणियों में हार्ड ब्रेकिंग की घटनाओं में शुरुआती कमी देखी गई, जो ड्राइविंग की स्थिति में सुधार का संकेत देती है।बसेंईंधन की खपत में 24% प्रति ट्रिप की दर से उच्चतम सुधार का अनुभव किया। थ्री-एक्सल वाहनों में यात्रा के समय में 20% की सबसे बड़ी कमी देखी गई। MCV ट्रकों में यात्रा के समय में 19% की कमी, ईंधन की खपत में 17% की गिरावट और औसत गति में 18% की वृद्धि दर्ज की गई। मल्टी-एक्सल ट्रकों ने गति, यात्रा की अवधि और ईंधन दक्षता में भी लाभ दिखाया।

आर्थिक और पर्यावरणीय प्रभाव

अनुमानित वार्षिक ईंधन बचत से हर साल 64,905 मीट्रिक टन CO2 उत्सर्जन को रोका जा सकता है। ये परिणाम महाराष्ट्र की माल और यात्री अर्थव्यवस्था के साथ-साथ मुंबई-पुणे-बैंगलोर कॉरिडोर के लिए महत्वपूर्ण मार्ग पर कुशल यातायात प्रवाह के व्यापक आर्थिक और पर्यावरणीय लाभों को उजागर करते हैं।

इंटेंगल्स के सीईओ अनूप पाटिल ने कहा कि ईंधन परिचालन दक्षता का प्रत्यक्ष माप है। उच्च माल ढुलाई की मात्रा वाले कॉरिडोर पर, प्रति ट्रिप मामूली बचत भी महत्वपूर्ण आर्थिक प्रभाव डाल सकती है। पाटिल ने जोर देकर कहा कि बड़े पैमाने पर एकत्र और संसाधित किए गए वाहन डेटा, फ्लीट ऑपरेटरों के लिए महत्वपूर्ण बुनियादी ढांचे के मूल्य को निर्धारित कर सकते हैं: लीटर की बचत, मिनटों की वसूली, और उत्सर्जन में कमी।

इंटेंगल्स के मुख्य AI वैज्ञानिक हरिहरन रविशंकर ने कहा कि अधिकांश बुनियादी ढांचे के आकलन मॉडल की मान्यताओं का उपयोग करते हैं। इसके विपरीत, यह विश्लेषण वास्तविक वाहन सेंसर डेटा पर निर्भर करता है, जिसे टेरेन-अवेयर एल्गोरिदम के माध्यम से संसाधित किया जाता है, जो ग्रेडिएंट, लोड और रियल-टाइम ड्राइविंग पैटर्न पर विचार करते हैं। उन्होंने बताया कि भारी वाहन श्रेणियों ने सबसे मजबूत आनुपातिक लाभ दिखाया, जो तेज ग्रेडियेंट पर स्टॉप-गो स्थितियों के भौतिकी के अनुरूप है।

इंटंगल्स और भविष्य के प्रभावों के बारे में

इंटेंगल्स 18 देशों में काम करता है और अपने प्लेटफॉर्म पर 500,000 से अधिक वाहनों के साथ 41,000 से अधिक फ्लीट ऑपरेटरों का समर्थन करता है। कंपनी 40 से अधिक ओईएम और व्यापार भागीदारों के साथ सहयोग करती है। वास्तविक दुनिया के वाहन डेटा को प्रेडिक्टिव इंटेलिजेंस में परिवर्तित करके, इंटंगल्स फ्लीट को प्रदर्शन को अनुकूलित करने, ब्रेकडाउन से बचने और रिएक्टिव से प्रेडिक्टिव ऑपरेशन में संक्रमण करने में मदद करता है। जैसे-जैसे भारत के परिवहन बुनियादी ढांचे का विस्तार होता है, इस तरह के सेंसर-आधारित मापन ढांचे योजनाकारों, ऑपरेटरों और नीति निर्माताओं को निवेश पर बुनियादी ढांचे के रिटर्न पर स्पष्ट डेटा प्रदान करते हैं।