भोजन अपशिष्ट को अवसर में बदलने वाली तकनीकें

जैसे-जैसे खाद्य उत्पादन और संबंधित आपूर्ति श्रृंखलाएँ स्थानीय किसान बाजारों से विकसित होकर उन्नत लॉजिस्टिक्स तक पहुँचीं, जो माल को आधी दुनिया में ले जाती हैं और बड़े सुपरमार्केट तक पहुँचाती हैं, खाद्य अपशिष्ट बढ़ गया, यहाँ तक कि रेफ्रिजरेशन के बावजूद।

यह केवल वित्तीय हानि या मानव द्वारा उपभोग किए जा सकने वाले खाद्य संसाधनों की बर्बादी नहीं है, बल्कि एक भारी पर्यावरणीय बोझ भी है।

“खाद्य योग्य भोजन की सीधी हानि के अलावा, FLW (भोजन हानि और अपशिष्ट) महत्वपूर्ण पर्यावरणीय बोझों से जुड़ा है, जिसमें टालने योग्य ग्रीनहाउस गैस उत्सर्जन, भूमि और जल उपयोग, तथा परिपत्र अर्थव्यवस्था के लक्ष्यों में बाधा शामिल हैं।”

तकनीकी प्रगति और जटिल प्रणालियों के कारण खाद्य अपशिष्ट बढ़ता है, इसलिए आगे के सुधार और नई तकनीकें इस समस्या को हल करने में मदद कर सकती हैं।

ब्लॉकचेन और एआई को अक्सर इस मुद्दे से निपटने के संभावित उपाय के रूप में प्रस्तुत किया जाता है।

हालाँकि स्पेन के Universidad de Las Palmas de Gran Canaria, सऊदी अरब के Qassim University और Shaqra University, तथा पुर्तगाल के Lusófona University के शोधकर्ताओं द्वारा किया गया एक हालिया सर्वेक्षण दर्शाता है कि IoT-सक्षम निगरानी और स्मार्ट लॉजिस्टिक्स वर्तमान में बर्बादी जोखिम को कम करने के लिए सबसे मजबूत प्रत्यक्ष प्रमाण प्रदान करते हैं। एआई, उपभोक्ता अनुप्रयोग और ब्लॉकचेन को अभी भी वास्तविक दुनिया की संचालन स्थितियों में अधिक मान्यकरण की आवश्यकता है।

उन्होंने अपने निष्कर्ष Trends in Food Science & Technology¹ में प्रकाशित किए, शीर्षक “कृषि‑भोजन आपूर्ति श्रृंखलाओं में खाद्य हानि और अपशिष्ट रोकथाम के लिए डिजिटलकरण मार्ग: वर्तमान साक्ष्य, चुनौतियाँ और भविष्य की दिशा‑निर्देश”.

भोजन अपशिष्ट को समझना

भोजन हानि और भोजन अपशिष्ट संबंधित लेकिन अलग समस्याओं को दर्शाते हैं। शोधकर्ताओं द्वारा प्रयुक्त शब्दावली के अनुसार, भोजन हानि उत्पादन और खुदरा बिक्री से ठीक पहले के बिंदु के बीच होती है। भोजन अपशिष्ट खुदरा, खाद्य‑सेवा और उपभोक्ता चरणों में होता है।

दोनों उत्पन्न हो सकते हैं क्योंकि भोजन नाशवंत है और आधुनिक आपूर्ति श्रृंखलाओं में कई उत्पादक, प्रसंस्कर्ता, गोदाम, वितरक, खुदरा विक्रेता और उपभोक्ता शामिल होते हैं। किसी भी चरण में व्यवधान या गणना में त्रुटि से उपयोग योग्य भोजन खराब, अस्वीकृत, अधिक स्टॉक या फेंका जा सकता है।

“व्यावहारिक अध्ययनों ने ऐसे कारकों को उजागर किया है जैसे नाशवंत उत्पादों का खराब हैंडलिंग, अपर्याप्त कोल्ड चेन, आपूर्ति श्रृंखला में व्यवधान, खरीदार‑विक्रेता समझौतों का असंगत होना, और डाउनस्ट्रीम चरणों में व्यवहारिक मानदंड।”

यह भोजन अपशिष्ट को अलग‑अलग विफलताओं के बजाय नियमित प्रथाओं का परिणाम बनाता है। परिणामस्वरूप, इस समस्या को हल करने के लिए तकनीकी, संगठनात्मक और नीति‑आधारित हस्तक्षेपों को मिलाकर एकीकृत, प्रणाली‑स्तर के दृष्टिकोण आवश्यक हैं।

भोजन अपशिष्ट को हल करने वाली तकनीकें

समग्र तस्वीर प्राप्त करना

कृषि वर्तमान में उद्योग के समान पैरेडाइम शिफ्ट से गुजर रही है, जिसे “एग्रीकल्चर 4.0” और “इंडस्ट्री 4.0” कहा जाता है; इंटरनेट ऑफ थिंग्स (IoT) डिवाइस, रीयल‑टाइम सेंसर नेटवर्क और डेटा प्लेटफ़ॉर्म को एकीकृत करने से गुणवत्ता पैरामीटर और लॉजिस्टिक्स स्थितियों की निरंतर निगरानी संभव होती है।

हालाँकि, डिजिटल तकनीकों को मुख्यतः खाद्य अपशिष्ट को सीमित करने के लिए अपनाया नहीं जाता। कृषि और व्यापक आपूर्ति श्रृंखला में निवेश अधिकतर उत्पादकता वृद्धि, संचालन दक्षता या लागत में कमी के आधार पर न्यायोचित ठहराया जाता है।

इसके अतिरिक्त, वैश्विक कार्रवाई अपस्ट्रीम और डाउनस्ट्रीम दृष्टिकोणों के खराब एकीकरण के कारण सीमित है, और कई प्रकाशित अध्ययन अवधारणात्मक, पायलट‑स्तर या संदर्भ‑विशिष्ट हैं।

भोजन अपशिष्ट को कम करने में वास्तव में कौन सी तकनीक काम करती है, इसका बेहतर अवलोकन पाने के लिए, शोधकर्ताओं ने 2019 से 2026 तक प्रकाशित वैज्ञानिक साहित्य एकत्र किया, जिसमें “food loss”, “food waste”, “FLW”, “food waste prevention” आदि जैसे कीवर्ड और “digitalization”, “digital technologies”, “Agriculture 4.0”, “Internet of Things”, “IoT” आदि कीवर्ड सम्मिलित थे।

इस डेटा संग्रह ने भोजन अपशिष्ट से लड़ने के लिए उपयोग की जाने वाली आवश्यक तकनीकों को उजागर किया:

• IoT/RFID निगरानी (रेडियो‑फ़्रीक्वेंसी पहचान)।
• बिग डेटा और क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर।
• AI/ML (कृत्रिम बुद्धिमत्ता / मशीन लर्निंग)।
• ब्लॉकचेन‑सक्षम ट्रेसबिलिटी।
• मोबाइल या वेब‑आधारित प्लेटफ़ॉर्म।

तकनीक कैसे योगदान दे सकती है

भोजन आपूर्ति श्रृंखला के चरण के अनुसार भोजन अपशिष्ट के कारण बदलते हैं:

• प्राथमिक उत्पादन के दौरान, नुकसान अक्सर मांग की अनिश्चितता, सौंदर्य गुणवत्ता मानकों और मौसम‑संबंधी विविधता से जुड़े होते हैं।
• फसल कटाई‑के‑बाद हैंडलिंग और भंडारण के दौरान, बर्बादी अपर्याप्त तापमान और आर्द्रता नियंत्रण, बुनियादी ढाँचे की सीमाओं और अपर्याप्त निगरानी के कारण होती है।
• प्रसंस्करण संचालन में अक्षम शेड्यूलिंग, उत्पादन परिवर्तन और मानक‑से‑भिन्न बैचों के कारण नुकसान हो सकता है।
• वितरण और खुदरा को पूर्वानुमान त्रुटियों, कोल्ड‑चेन व्यवधानों, प्रचार रणनीतियों और इन्वेंट्री असंतुलन से प्रभावित किया जाता है।
• उपभोक्ता और खाद्य-सेवा चरणों में मुख्य कारण अधिक खरीदारी, अपर्याप्त भोजन योजना, तिथि लेबल की गलत समझ, और अनुचित भागीदारी हैं।

स्रोत: Trends in Food Science & Technology

इस प्रकार, विभिन्न तकनीकें खाद्य आपूर्ति श्रृंखला के विभिन्न चरणों के लिए अलग‑अलग सुधार प्रदान करती हैं।

IoT-enabled real-time monitoring तापमान, आर्द्रता या गैस संरचना में होने वाले विचलनों का पता लगाने और रिकॉर्ड करने में उत्कृष्ट है, इससे पहले कि उत्पाद की गुणवत्ता प्रभावित हो।

Big data platforms इन्वेंटरी, बिक्री और संदर्भात्मक जानकारी को एकीकृत करके मांग पूर्वानुमान और इन्वेंटरी नियंत्रण को सुधारते हैं, जिससे संरचनात्मक अधिक उत्पादन और अत्यधिक स्टॉक स्तर कम होते हैं।

AI and ML algorithms रूटिंग अनुकूलन, गतिशील मूल्य निर्धारण, गुणवत्ता ग्रेडिंग और शेष शेल्फ‑लाइफ़ पूर्वानुमान में सहायता कर सकते हैं।

Blockchain-based traceability systems आपूर्ति श्रृंखला साझेदारों के बीच पारदर्शिता, जवाबदेही और समन्वय को बेहतर बनाते हैं।

Consumer-oriented digital platforms इन्वेंटरी प्रबंधन, खरीद मार्गदर्शन, अधिशेष पुनर्वितरण और व्यवहारिक प्रतिक्रिया प्रदान करते हैं।

स्रोत: Trends in Food Science & Technology

वास्तविक जीवन में क्या काम करता है, इसका मूल्यांकन

हालाँकि ये सभी तकनीकें संभावित रूप से मददगार हो सकती हैं, उनके कार्यान्वयन और उपयोग वास्तविक‑विश्व मामलों में उनकी प्रभावशीलता को अत्यधिक प्रभावित करते हैं।

अध्ययन ने पाया कि प्राथमिक उत्पादन चरण के संबंध में यह स्पष्ट नहीं है कि तकनीक का खाद्य अपशिष्ट पर कितना बड़ा प्रभाव है।

“सापेक्ष रूप से कम अध्ययन सीधे खाद्य हानि में कमी को मापते हैं, जबकि अधिकांश रिपोर्ट किए गए लाभ फसल उत्पादन या संसाधन उपयोग में सुधार से अनुमानित होते हैं।”

समीक्षा में IoT‑आधारित भंडारण और फसल‑पश्चात निगरानी को सबसे मजबूत प्रमाणों में से एक माना गया है। फील्ड ट्रायल, पायलट और व्यावसायिक कार्यान्वयन दर्शाते हैं कि तापमान, आर्द्रता और अन्य पर्यावरणीय स्थितियों की निगरानी से बर्बादी के जोखिम को कम किया जा सकता है और नाशयोग्य उत्पादों को संरक्षित किया जा सकता है। हालांकि, मापी गई कमी संदर्भ‑विशिष्ट बनी रहती है, जबकि बुनियादी ढाँचा आवश्यकताएँ, निवेश लागत और इंटरऑपरेबिलिटी चुनौतियाँ, विशेष रूप से एसएमई और छोटे उत्पादकों में, अपनाने को सीमित करती हैं।

प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स और AI ने उपज पूर्वानुमान, रोग पहचान और शेष शेल्फ‑लाइफ़ अनुमान में अपनी सटीकता सिद्ध की है। हालांकि, यहाँ भी वास्तविक‑विश्व दक्षता का मूल्यांकन दुर्लभ रहा है।

“अधिकांश प्रकाशित अध्ययन प्रेडिक्टिव सटीकता का मूल्यांकन करते हैं, न कि सीधे FLW में कमी को मापते हैं, जिससे व्यावसायिक संचालन स्थितियों में बर्बादी रोकथाम में AI के वास्तविक योगदान को निर्धारित करना कठिन हो जाता है।”

उपभोक्ता‑उन्मुख डिजिटल तकनीकों के लिए चुनौती तकनीकी से कम और सामाजिक अधिक है। उदाहरण के तौर पर, फूड‑शेयरिंग प्लेटफ़ॉर्म और अधिशेष पुनर्वितरण एप्लिकेशन घरों, रिटेलरों, रेस्तरां और अन्य खाद्य व्यवसायों को उन व्यक्तियों से जोड़ते हैं जो अधिशेष भोजन प्राप्त करने के इच्छुक होते हैं। इसके अतिरिक्त, खाद्य अपशिष्ट में कमी से मिलने वाले पर्यावरणीय लाभ उपभोक्ताओं के व्यवहार में बाद के बदलावों द्वारा अवशोषित हो सकते हैं।

“यूनाइटेड किंगडम में 750,000 से अधिक फूड‑शेयरिंग लेन‑देन के विश्लेषण से पता चला कि अनुमानित ग्रीनहाउस गैस लाभों में से 59% से 94% तक को उपयोगकर्ताओं ने मौद्रिक बचत को अन्य वस्तुओं और सेवाओं की खरीद में पुनः निर्देशित करके संतुलित कर दिया, और भूमि तथा जल उपयोग में भी समान प्रतिफल देखे गए।”

समग्र रूप से, यह दर्शाता है कि RFID ट्रैकिंग सहित IoT सिस्टम अब तक खाद्य अपशिष्ट पर प्रदर्शित प्रभाव के सबसे अच्छे रिकॉर्ड वाली तकनीक रहे हैं।

इसकी एकमात्र सीमा यह है कि कार्यान्वयन अभी भी धीमा और कभी‑कभी महंगा है। कई कंपनियों के बीच साझा मानक और एकीकृत प्रणाली की कमी भी एक समस्या है जिसे अभी हल करने की आवश्यकता है।

स्रोत: Trends in Food Science & Technology

कोल्ड‑चेन मॉनिटरिंग से खाद्य उद्योग को व्यापक रूप से सीख मिल सकती है, क्योंकि यह FLW रोकथाम के सबसे परिपक्व डिजिटल अनुप्रयोगों में से एक है।

नई तकनीकें कितनी उपयोगी हो सकती हैं

अध्ययन यह उजागर करता है कि मुख्यतः IoT‑आधारित तकनीकों को बड़े पैमाने पर खाद्य अपशिष्ट कम करने के प्रमाणित किया गया है, लेकिन यह भी इस कारण है कि ये तकनीकें पुरानी और परिपक्व हैं, और उन्हें लंबे समय से लागू किया जा रहा है।

फिर भी, सभी तकनीकी वर्गों में एक सामान्य पैटर्न उभरता है: भौतिक उत्पाद स्थितियों को सीधे नियंत्रित करने वाली तकनीकें आमतौर पर मापनीय FLW रोकथाम के सबसे मजबूत प्रमाण प्रदान करती हैं।

इसके विपरीत, सूचना प्रवाह को अनुकूलित करने वाली तकनीकें, जिनमें AI, बिग डेटा विश्लेषण और ब्लॉकचेन शामिल हैं, अक्सर पूर्वानुमान, इन्वेंटरी नियंत्रण और ट्रेसबिलिटी में सुधार दिखाती हैं। कुछ AI इन्वेंटरी अनुप्रयोगों ने भी बर्बादी में कमी की रिपोर्ट की है, लेकिन व्यापक प्रमाण अभी भी संचालनात्मक प्रॉक्सी पर अधिक निर्भर हैं, न कि वास्तव में बचाए गए भोजन के मानकीकृत माप पर। वही बात उन तकनीकों के लिए भी कही जा सकती है जिन्हें सामाजिक व्यवहार में बड़े बदलावों की आवश्यकता होती है।

इन तकनीकों के प्रदर्शन को सुधारने में एक और कारक एकीकृत डेटा आर्किटेक्चर और मानकों की आवश्यकता है।

“GS1 EPCIS जैसे मानकीकृत इवेंट‑आधारित मॉडल, साथ ही सामान्य पहचानकर्ता, API, मिडलवेयर और एडेप्टर लेयर, विभिन्न प्रणालियों को एक सामान्य संरचना में ट्रेसबिलिटी और सेंसर डेटा का आदान‑प्रदान करने की अनुमति देकर इंटीग्रेशन घर्षण को कम कर सकते हैं।”

जब सीमा‑पार व्यापार शामिल हो, तो स्थिति जटिल हो सकती है, क्योंकि विभिन्न देशों के बीच नियम और मानक काफी हद तक भिन्न होते हैं।

“डेटा संरक्षण, साइबर सुरक्षा, डिजिटल पहचान और प्रमाणन से संबंधित राष्ट्रीय नियमों में अंतर सीमा‑पार कार्यान्वयन को जटिल बनाते हैं, जबकि आपूर्ति श्रृंखला के अभिनेताओं के बीच जिम्मेदारियों, जवाबदेही और भरोसे के संबंध में अनिश्चितता को और बढ़ाते हैं।”

तकनीकों को सफलतापूर्वक खाद्य बर्बादी घटाने के लिए लागू करना

अंततः, खाद्य बर्बादी कम करने वाली तकनीकों को अपनाने में एक प्रमुख कारक सभी अभिनेताओं के हितों का संरेखण है।

कंपनियों को हमेशा उत्पादकता बढ़ाने और लागत घटाने में अधिक रुचि होगी, और उन्हें इस दृष्टिकोण से खाद्य बर्बादी घटाने के लिए प्रोत्साहित किया जाना चाहिए। डिजिटल बुनियादी ढांचा, कनेक्टिविटी, वित्तीय संसाधन और तकनीकी कौशल में सुधार भी बहुत मदद करता है, क्योंकि यह इन तकनीकों को लागू करने की लागत को कम करता है।

उपभोक्ता स्तर पर, एकबारगी तकनीक अपनाने के बजाय निरंतर उपयोगकर्ता भागीदारी मुख्य चुनौती हो सकती है, जो उपयोगिता, भरोसे, उपयोगिता की धारणा और दैनिक रूटीन में एकीकरण से प्रभावित होती है।

क्षमता और उपयोग में आसानी में तेज़ी से बढ़ रही उभरती तकनीकें भविष्य में बड़ी भूमिका निभाएँगी। उदाहरण के लिए, यह अपेक्षित है कि AI, मशीन विज़न और सुविधाओं (फ़ार्म, वेयरहाउस, खाद्य प्रसंस्करण प्लांट) के डिजिटल ट्विन लगातार सुधार करेंगे और एक साथ लागत बचत, उपज और खाद्य बर्बादी में कमी में उल्लेखनीय वृद्धि प्रदान करेंगे।

यह भी उल्लेखनीय है कि ये तकनीकें संभवतः “पुरानी” IoT और RFID तकनीकों को प्रतिस्थापित नहीं करेंगी, बल्कि उनकी मांग को बढ़ाएँगी, क्योंकि वे AI को वह निरंतर और सटीक डेटा प्रवाह प्रदान करेंगी जिसकी उन्हें इष्टतम प्रदर्शन के लिए आवश्यकता होती है।

सप्लाई चेन ट्रेसबिलिटी में निवेश

Zebra Technologies Corporation

चूँकि IoT पर निर्भर सप्लाई चेन तकनीक खाद्य उद्योग तक सीमित नहीं है, इस थीम में निवेश सबसे अच्छा उन कंपनियों को खोजकर किया जा सकता है जो पहले से ही इस तकनीक को अन्य क्षेत्रों में प्रदान करती हैं।

Zebra Technologies (ZBRA ) बारकोड स्कैनिंग, RFID, मोबाइल कंप्यूटिंग, मशीन विज़न, पर्यावरणीय सेंसरिंग और इन्वेंटरी‑मैनेजमेंट तकनीकें प्रदान करता है।

Source: Zebra Technologies

सप्लाई चेन में वस्तुओं की ट्रेसबिलिटी और रीयल‑टाइम ट्रैकिंग प्रदान करके, Zebra एक प्रमुख आपूर्तिकर्ता है जो भौतिक‑डेटा लेयर को सीधे संबोधित करता है, जो भौतिक आर्थिक गतिविधियों के डिजिटलीकरण में आगे की प्रगति के लिए आवश्यक है: रिटेल, हेल्थकेयर, लॉजिस्टिक्स, निर्माण, खाद्य उत्पादन एवं वितरण आदि।

कंपनी के उत्पाद समीक्षा में चर्चा किए गए कई सबसे व्यावसायिक रूप से परिपक्व अनुप्रयोगों के साथ मेल खाते हैं, विशेष रूप से:

• भंडारण और परिवहन स्थितियों की निगरानी।
• नाश योग्य इन्वेंटरी का ट्रैकिंग।
• सप्लाई‑चेन की दृश्यता में सुधार।
• उत्पादों को समाप्ति से पहले पहचानना।
• बेहतर पुनःपूर्ति और आवंटन निर्णयों को समर्थन देना।

जबकि इसकी बिक्री प्रारंभ में मुख्यतः उत्तर अमेरिका पर केंद्रित थी, कंपनी ने विदेशों में भी अपनी गतिविधियों को बढ़ाया है, जो अब कुल बिक्री का आधा हिस्सा बनाती हैं। रिटेल और ई‑कॉमर्स इन तकनीकों के शुरुआती अपनाने वाले रहे हैं, लेकिन इन्हें तेजी से निर्माण और लॉजिस्टिक्स क्षेत्रों द्वारा भी अपनाया जा रहा है।

Source: Zebra Technologies

इन क्षेत्रों के अलावा, हेल्थकेयर भी Zebra के लिए तेजी से बढ़ता बाजार है. यह Q2 2026 का सबसे अधिक वृद्धि वाला अंत बाजार था, जिसमें Urgent Care ने इस श्रेणी की वृद्धि को आगे बढ़ाया।

Source: Zebra Technologies

Q2 2026 में शुद्ध बिक्री में 20.4% की वार्षिक वृद्धि और समायोजित EBITDA में 61.4% की वृद्धि के साथ, कंपनी संभावित निवेशकों को एक मजबूत विकास प्रोफ़ाइल प्रदान कर रही है। कई निवेशों के विपरीत, कंपनी को AI क्षमताओं के बढ़ने से सीधे खतरा नहीं है (वास्तव में यह इससे लाभान्वित होती है), लेकिन यह AI बूम पर अत्यधिक निर्भर नहीं है, क्योंकि बेहतर ट्रेसबिलिटी और दक्षता की मांग पहले से ही बढ़ रही है, जिससे उसका विकास जारी रहेगा।

यह Zebra के स्टॉक को एक अच्छा विकल्प बना सकता है ताकि पोर्टफ़ोलियो को संतुलित किया जा सके, चाहे वह शुद्ध AI स्टॉक्स में बहुत कम या बहुत अधिक एक्सपोज़र रखता हो, क्योंकि यह AI के सर्वव्यापी होने पर संभावित लाभ प्रदान करता है, साथ ही यदि AI किसी कारणवश धीमा पड़ता है तो स्वतंत्र ठोस वृद्धि भी देता है।

नवीनतम Zebra Technologies Corporation (ZBRA) स्टॉक समाचार और विकास

उल्लेखित अध्ययन

^{1. Esteban Pérez-García et al. खाद्य हानि और अपशिष्ट रोकथाम के लिए एग्री-फ़ूड सप्लाई चेन में डिजिटलाइजेशन मार्ग: वर्तमान साक्ष्य, चुनौतियाँ और भविष्य की दिशाएँ। Trends in Food Science & Technology. दिसंबर 2026. Article: 106084. Volume 178. 10.1016/j.tifs.2026.106084}