GHCL लिमिटेड आणि मणिपाल अकॅडमी ऑफ हायर एज्युकेशन (MAHE) यांनी मिळून इंधन गुणवत्तेची रिअल-टाइम तपासणी करण्यासाठी AI-आधारित प्रणाली विकसित करण्याचा करार केला आहे. या प्रकल्पामुळे GHCL ला एनर्जी मॅनेजमेंट सुधारण्यास आणि पारंपरिक मॅन्युअल टेस्टिंगवरील अवलंबित्व कमी करण्यास मदत होईल. ७ ऑगस्ट २०२६ रोजी कंपनीच्या ऑपरेशनल एफिशियन्सी वाढवण्यावर लक्ष केंद्रित असताना शेअरची किंमत ₹436.05 वर बंद झाली.
GHCL लिमिटेड आणि मणिपाल अकॅडमी ऑफ हायर एज्युकेशन (MAHE) यांनी औद्योगिक प्रक्रियांमध्ये वापरल्या जाणाऱ्या इंधनाच्या गुणवत्तेचे निरीक्षण करण्यासाठी नवीन तंत्रज्ञान विकसित करण्याकरिता भागीदारी केली आहे. ७ ऑगस्ट २०२६ रोजी झालेल्या सामंजस्य करारानुसार, या सहकार्याचा मुख्य उद्देश कार्बन-आधारित इंधनांच्या एनर्जी कंटेंटचे, ज्याला ग्रॉस कॅलरीफिक व्हॅल्यू (Gross Calorific Value) म्हणतात, रिअल-टाइममध्ये मोजमाप करणारी ऑटोमेटेड प्रणाली तयार करणे हा आहे.
या प्रणालीमध्ये लेझर-इंड्यूस्ड ब्रेकडाउन स्पेक्ट्रोस्कोपी (Laser-Induced Breakdown Spectroscopy - LIBS) या पद्धतीचा वापर केला जाईल, ज्यामध्ये आर्टिफिशियल इंटेलिजन्स (Artificial Intelligence) आणि मशीन लर्निंग (Machine Learning) तंत्रज्ञानाचा समावेश असेल. सध्या, GHCL सारख्या कंपन्यांच्या औद्योगिक प्लांटमध्ये इंधनाच्या गुणवत्तेची तपासणी करण्यासाठी पारंपरिक लॅब टेस्टिंगवर अवलंबून राहावे लागते. नमुने प्रयोगशाळेत पाठवण्याची ही प्रक्रिया वेळखाऊ असते आणि तात्काळ ऑपरेशनल निर्णय घेण्यास विलंब करते. ऑन-साइट, ऑटोमेटेड प्रणालीमुळे कंपनीला त्वरित निकाल मिळण्यास मदत होईल, ज्यामुळे बॉयलर ऑपरेशन्समध्ये आवश्यक बदल करून कार्यक्षमता सुधारता येईल.
GHCL साठी, ही नवीन मोहीम प्रक्रिया कार्यक्षमता सुधारणे आणि खर्च व्यवस्थापित करण्याच्या सतत प्रयत्नांचा एक भाग आहे. कंपनीने नुकत्याच जून २०२६ तिमाहीसाठी आपले आर्थिक निकाल जाहीर केले, ज्यात मागील वर्षाच्या याच तिमाहीच्या तुलनेत 32% वाढीसह ₹191 कोटींचा नेट प्रॉफिट नोंदवला गेला. तथापि, महसूल सुमारे ₹798 कोटींवर राहिला, जो वर्ष-दर-वर्ष सुमारे 3.1% ने कमी आहे. अशा परिस्थितीत, तंत्रज्ञान आणि प्रक्रिया ऑप्टिमायझेशनवर लक्ष केंद्रित करणारे उपक्रम नफा मार्जिनचे संरक्षण करण्यासाठी वापरले जातात, विशेषतः जेव्हा महसूल वाढीमध्ये अडथळे येतात.
जरी या भागीदारीचा उद्देश गुणवत्ता आश्वासन (quality assurance) आधुनिक करणे हा असला तरी, गुंतवणूकदारांनी लक्षात घ्यावे की हे नवीन AI आणि लेझर-आधारित तंत्रज्ञान अवजड औद्योगिक सेटिंगमध्ये तैनात करण्यामध्ये अंमलबजावणीचे धोके (execution risks) आहेत. प्रयोगशाळेतील प्रणालीला प्लांट-व्यापी औद्योगिक अनुप्रयोगात विकसित करताना टिकाऊपणा, कठोर वातावरणात अचूकता आणि विविध इंधनांवर प्रक्रिया करताना मशीन लर्निंग मॉडेल्सची विश्वासार्हता यासारख्या आव्हानांना सामोरे जावे लागू शकते.
याव्यतिरिक्त, GHCL अशा क्षेत्रात कार्यरत आहे जी इंधन आणि ऊर्जा खर्चावर मोठ्या प्रमाणात अवलंबून आहेत. जरी हे नवीन तंत्रज्ञान इंधनाचा वापर ऑप्टिमाइझ करू शकते, तरी कंपनीचे मार्जिन जागतिक इंधन किंमतीतील चढ-उतार आणि आयातीकडून संभाव्य स्पर्धात्मक दबावामुळे संवेदनशील राहतील. गुंतवणूकदार प्रकल्पाच्या विकासाच्या टाइमलाइन, पायलट टेस्टिंगचे निकाल आणि हे तंत्रज्ञान अखेरीस कंपनीच्या ऑपरेशनल खर्चात किंवा ऊर्जा वापराच्या पद्धतींमध्ये मोजता येण्याजोगे सुधारणा घडवते की नाही यावर लक्ष ठेवतील.