భారత వాహన స్క్రాపేజ్ పాలసీలో కీలక అడ్డంకులు ఎదురవుతున్నాయి. FY26 లక్ష్యంతో పోలిస్తే **70%** తక్కువ వాహనాలనే రీసైక్లింగ్ చేయగలిగారు. ఈ క్రమంలో Tata Motors మరియు Mahindra & Mahindra కంపెనీలు డాక్యుమెంటేషన్ ఇబ్బందులను అధిగమించడానికి AI టెక్నాలజీపై ఆధారపడుతున్నాయి.
భారతదేశ వెహికల్ రీసైక్లింగ్ ప్రక్రియ పెద్ద సవాలును ఎదుర్కొంటోంది. లేటెస్ట్ డేటా ప్రకారం, నిర్దేశించుకున్న 7.62 లక్షల వాహనాల లక్ష్యానికి వ్యతిరేకంగా కేవలం 2.42 లక్షల వాహనాలను మాత్రమే రీసైక్లింగ్ చేయగలిగారు. అంటే టార్గెట్లో దాదాపు 70% వెనుకబడి ఉన్నారు. దీంతో Tata Motors మరియు Mahindra & Mahindra వంటి ప్రధాన తయారీదారులు (OEMs) తమ RVSF కేంద్రాల పనితీరుపై పునరాలోచనలో పడ్డారు.
నిబంధనల మార్పు.. కొత్త చిక్కులు
మార్చి 2026 లో వచ్చిన ఎండ్-ఆఫ్-లైఫ్ వెహికల్ (ELV) నిబంధనల సవరణ వల్ల కంప్లైయన్స్ మరింత కఠినమైంది. సాధారణ స్టీల్ స్క్రాప్ను ఇకపై గుర్తింపు పొందడానికి వీల్లేదు. కేవలం స్క్రాప్ చేసిన వాహనాల నుంచి వచ్చిన స్టీల్ను మాత్రమే పరిగణనలోకి తీసుకుంటామని ప్రభుత్వం స్పష్టం చేయడంతో, ఆటో కంపెనీలపై ఒత్తిడి పెరిగింది.
అసంఘటిత రంగంతో పోటీ
అధికారిక స్క్రాపింగ్ సెంటర్లలో పేపర్ వర్క్ ఎక్కువగా ఉండటంతో వాహనదారులు స్థానిక, అసంఘటిత స్క్రాప్ యార్డుల వైపు మొగ్గు చూపుతున్నారు. వేగంగా, ఎలాంటి డాక్యుమెంట్ గొడవలు లేకుండా పని పూర్తవుతుండటమే దీనికి కారణం. ఈ 'కన్వీనియన్స్ డెఫిసిట్'ను అధిగమించడమే ఇప్పుడు పెద్ద సమస్యగా మారింది.
AI వస్తే సమస్య తీరుతుందా?
ఈ సమస్యకు చెక్ పెట్టేందుకు ఆటో కంపెనీలు AI (Artificial Intelligence) ను ఒక బ్రిడ్జ్గా వాడుకోవాలని చూస్తున్నాయి:
- డిజిటల్ ఆటోమేషన్: ప్రభుత్వ రిజిస్ట్రీలతో డాక్యుమెంట్ ప్రాసెసింగ్ను AI ద్వారా వేగవంతం చేయడం.
- స్మార్ట్ క్లాసిఫికేషన్: ఆన్-సైట్ AI విజన్ సిస్టమ్స్ ద్వారా స్క్రాప్ను వేగంగా వేరు చేయడం, తద్వారా విలువైన లోహాలను సమర్థవంతంగా సేకరించడం.
ఇన్వెస్టర్లకు హెచ్చరిక
కంపెనీలు స్క్రాపింగ్ ప్లాంట్లపై భారీగా పెట్టుబడులు పెట్టాయి. అయితే వాహనాల ఇన్-ఫ్లో తక్కువగా ఉండటంతో, వీటి రిటర్న్స్ ఆశించిన స్థాయిలో లేవు. ప్రభుత్వం కూడా కొనుగోలుపై 5% వరకు డిస్కౌంట్లు ఇవ్వాలని సూచించింది. ప్రభుత్వం మరియు కంపెనీలు కలిసి ఈ డాక్యుమెంటేషన్ ప్రక్రియను ఎంత త్వరగా సులభతరం చేస్తాయనే దానిపైనే రాబోయే కాలంలో ప్లాంట్ల లాభదాయకత ఆధారపడి ఉంటుంది.