महामार्गाच्या वाहतुकीत दरवर्षी 2.7 कोटी लिटर इंधन बचतीचा अंदाज
ट्रकच्या सरासरी वेगात 18% वाढ नोंदवली गेली, तसेच तीन-ॲक्सल वाहनांनी हा मार्ग 20% कमी वेळेत पूर्ण केला
कमी इंधन वापरामुळे दरवर्षी 64,905 मेट्रिक टन CO₂ उत्सर्जन टाळता येते
पुणे, 5 जून 2026: व्यावसायिक वाहन क्षेत्रात तज्ञ असलेली जागतिक एआय-संचालित प्रेडिक्टिव्ह इंटेलिजन्स कंपनी इंटैंगल्सने कनेक्टिंग लिंक सुरू झाल्यानंतर मुंबई-पुणे महामार्गावरील व्यावसायिक वाहनांच्या कामगिरीचे विश्लेषण प्रसिद्ध केले आहे. या विश्लेषणानुसार, महामार्गावरील सुधारित वाहतूक प्रवाहामुळे दरवर्षी 2.7 कोटी लिटरपर्यंत संभाव्य इंधन बचत होऊ शकते, जी महामार्गावरील वाहतुकीसाठी अंदाजे ₹272 कोटींच्या वार्षिक इंधन खर्च कपातीच्या समतुल्य आहे.
अंदाजित इंधन बचतीमुळे दरवर्षी 64,905 मेट्रिक टन CO₂ उत्सर्जन टाळण्यासही मदत होऊ शकते. एकत्रितपणे, हे निष्कर्ष मुंबई-पुणे-बेंगळुरू मार्ग आणि महाराष्ट्राच्या मालवाहतूक व प्रवासी अर्थव्यवस्थेसाठी महत्त्वाच्या असलेल्या या महामार्गावरील सुगम वाहतूक प्रवाहाचे व्यापक आर्थिक आणि पर्यावरणीय महत्त्व अधोरेखित करतात.
या विश्लेषणात अभ्यासलेल्या चार व्यावसायिक वाहन श्रेणींमध्ये कामगिरीत सुधारणा दिसून आली. बसेस, MCV ट्रक, तीन-ॲक्सल वाहने आणि मल्टी-ॲक्सल ट्रक. MCV ट्रकच्या सरासरी वेगात सर्वाधिक 18% वाढ नोंदवली गेली, त्याचबरोबर प्रवासाच्या वेळेत 19% आणि इंधन वापरात 17% घट नोंदवली गेली. तीन-ॲक्सल वाहनांच्या प्रवासाच्या वेळेत सर्वाधिक 20% घट दिसून आली, तर बसेसने प्रति ट्रिप इंधन वापरात 24% ची सर्वात मोठी सुधारणा नोंदवली. मल्टी-ॲक्सल ट्रकमध्येही वेग, प्रवास वेळ आणि इंधन वापरात सुधारणा दिसून आली, ज्यावरून सुधारित महामार्ग वाहतूक प्रवाह जड वाहन श्रेणींसाठीही मूल्य निर्माण करू शकते हे स्पष्ट होते.
इंटैंगल्सचे सीईओ अनुप पाटील म्हणाले, “इंधन हे परिचालन कार्यक्षमतेचे थेट मोजमाप आहे, आणि एवढ्या मोठ्या प्रमाणात मालवाहतूक करणाऱ्या महामार्गावरील प्रति ट्रिप अगदी माफक बचतही मोठ्या आर्थिक परिणामात रूपांतरित होते. हे विश्लेषण दाखवते की मोठ्या प्रमाणावर संकलित आणि प्रक्रिया केलेल्या वाहन डेटाच्या आधारे पायाभूत सुविधांचे मूल्य फ्लीट ऑपरेटर्ससाठी प्रत्यक्ष महत्त्वाच्या मापदंडांमध्ये मोजता येते. वाचलेले इंधन, वाचलेला वेळ आणि कमी झालेले उत्सर्जन. इंटैंगल्समध्ये, आम्ही आमच्या प्रोप्रायटरी डिजिटल ट्विन तंत्रज्ञानाचा वापर करून अशी प्रेडिक्टिव्ह इंटेलिजन्स तयार करतो जी फ्लीट्सना हे मूल्य सातत्याने प्राप्त करण्यात मदत करते, केवळ एखादा नवा रस्ता सुरू झाल्यावर नाही, तर प्रत्येक रूट, प्रत्येक ट्रिप आणि परिचालनातील प्रत्येक वाहनावर. भारतातील पायाभूत सुविधा गुंतवणूक वेगाने वाढत आहे. प्रगत इंटेलिजन्स स्वीकारणाऱ्या फ्लीट्सना भारताच्या वाढीच्या प्रवासासोबत मोठ्या प्रमाणावर लाभ मिळेल, ही काळाची गरज आहे.”
इंटैंगल्सचे चीफ एआय सायंटिस्ट हरिहरन रविशंकर म्हणाले, “बहुतेक पायाभूत सुविधा प्रभाव मूल्यांकने मॉडेल-आधारित अनुमानांवर अवलंबून असतात, ज्यामध्ये वाहतूक प्रमाणावर निश्चित इंधन खप दर लागू केले जातात. या विश्लेषणाला वेगळे बनवणारी बाब म्हणजे इंधनाशी संबंधित प्रत्येक आकडा प्रत्यक्ष वाहन सेन्सर स्ट्रीम्समधून येतो, ज्यावर उतार, लोड वर्तन आणि रिअल-टाइम ड्रायव्हिंग पॅटर्न लक्षात घेणाऱ्या टेरेन-अवेअर अल्गोरिदमद्वारे प्रक्रिया केली जाते. जड वाहन श्रेणींनी सर्वात मजबूत सकारात्मक लाभ नोंदवले आहेत, हा निष्कर्ष सहज अपेक्षित वाटत नाही, पण भौतिकशास्त्र नेमके हेच सांगते. तीव्र उतारांवरील स्टॉप-गो परिस्थितींमुळे सर्वाधिक कमी वेगाने जाणारी वाहने, ती मर्यादा दूर झाल्यावर सर्वाधिक लाभ घेतात. भारताचे परिवहन इंफ्रास्ट्रक्चर विस्तारत असताना, अशा प्रकारची सेन्सर-आधारित विश्लेषण, ऑपरेटर आणि धोरणकर्त्यांना यापूर्वी उपलब्ध नसलेला अंदाज देते. अनुमानांऐवजी प्रत्यक्ष परिचालन मापदंडांमध्ये व्यक्त केलेला इंफ्रास्ट्रक्चर ROI.”
या विश्लेषणात अभ्यासलेल्या व्यावसायिक वाहन श्रेणींमध्ये हार्ड ब्रेकिंग घटनांमध्ये सुरुवातीची घटही दिसून आली. दीर्घकालीन सुरक्षा परिणामांबद्दल निष्कर्ष काढण्यासाठी अधिक दीर्घकालीन ट्रॅकिंग आवश्यक आहे, तरीही हे विश्लेषण महामार्गावरील सुधरत्या स्थितीचे सुरुवातीचे संकेत देतात.
कार्यपद्धती
या विश्लेषणात मुंबई-पुणे महामार्गाच्या घाट सेक्शनमधून जाणाऱ्या बसेस, MCV ट्रक, 3-ॲक्सल वाहने आणि मल्टी-ॲक्सल ट्रक यांसह 1,849 विशिष्ट व्यावसायिक वाहनांचा मागोवा घेण्यात आला, ज्यात 2,200 हून अधिक ट्रिप्सचा समावेश होता. वाहन कामगिरीची तुलना दोन कालावधीत करण्यात आली. कनेक्टिंग लिंक सुरू होण्यापूर्वी 26 ते 30 एप्रिल 2026, आणि सुरू झाल्यानंतर 2 ते 15 मे 2026, ज्यामध्ये वाहतूक स्थिर होण्यासाठी एक दिवसाचा अवधी ठेवण्यात आला. वेग आणि प्रवास वेळ GPS आणि जिओ-लोकेशन डेटाद्वारे मोजले गेले. मूल्यांकन केलेल्या व्यावसायिक वाहन श्रेणींसाठी इंधन वापर इंटैंगल्सच्या प्रोप्रायटरी अल्गोरिदमद्वारे काढण्यात आला, जो भूप्रदेश विश्लेषण आणि रिअल-टाइम ड्रायव्हिंग पॅटर्नवर आधारित आहे
