MandiBhav Intelligence कैसे काम करता है
भरोसेमंद सार्वजनिक डेटा पर आधारित पारदर्शी पूर्वानुमान। हर सिफारिश के पीछे का विज्ञान समझें और स्मार्ट निर्णय लें।
MandiBhav Intelligence नेटवर्क
MANDIBHAV INTELLIGENCE बहु-मॉडल AI इंजन
सैटेलाइट + UPAg + जलवायु + AGMARKNET
जमीनी स्तर
किसान और व्यापारी
मोबाइल / AI
FPO
जिला कमांड सेंटर
सरकार
राज्य कमांड सेंटर
एंटरप्राइज़
कॉर्पोरेट और शोध डैशबोर्ड
हितधारक-विशिष्ट वर्कफ़्लो
📱 किसानों और व्यापारियों के लिए: जमीनी इंटेलिजेंस
- बेचें बनाम रखें इंजन: हर दिन, हर मंडी के लिए सलाह — आज बेचें या कल भाव बढ़ने की उम्मीद में रोककर रखें; साथ में 60 दिन तक के भाव और आवक के पूर्वानुमान, और यह भी कि उस मंडी में पूर्वानुमान कितनी बार सही रहे।
- स्थानीय भाषा AI: वॉइस और टेक्स्ट से मंडी पूर्वानुमान और बिक्री संबंधी प्रश्न पूछें।
- अंतर-मंडी आर्बिट्राज: परिवहन लागत सहित नेट प्राप्ति की तुलना करें।
🏛️ राज्य कृषि विभागों के लिए: गवर्नेंस कमांड सेंटर
- आपूर्ति अधिकता और कमी अलर्ट: जिला फसल क्षेत्र, स्वास्थ्य और कटाई समय की हीट मैप निगरानी।
- मूल्य और हस्तक्षेप मॉडल: MSP खरीद और सार्वजनिक वितरण के लिए आगे के परिदृश्य।
- रोग और सूखा रडार: SAR और माइक्रो-क्लाइमेट से शुरुआती तनाव संकेत।
- किसान प्रसारण: वॉइस/SMS से सलाह और बाजार चेतावनी भेजें।
🚜 FPO के लिए: संचालन कमांड सेंटर
- जिला हीट मैप से फसल परिपक्वता, उपज और कटाई तिथियां ट्रैक करें।
- सामूहिक कोल्ड-स्टोरेज स्टॉक रिलीज का सही समय पहचानें।
- सदस्य फार्म प्रोफाइल और सामूहिक आपूर्ति क्षमता का विश्लेषण करें।
- स्थानीय भाषा में जियोटैग्ड सलाह और संग्रह केंद्र शेड्यूल भेजें।
🏢 कॉर्पोरेट, थोक विक्रेता और शोध फर्म: बाजार और उपज विश्लेषण
- क्षेत्रीय फसल प्रगति और NDVI/EVI वनस्पति सूचकांक ट्रैक करें।
- AI-आधारित उपज और आवक लोच पूर्वानुमान प्राप्त करें।
- खरीद लागत, मूल्य अस्थिरता और जलवायु आपूर्ति जोखिम मॉडल करें।
- ERP, वित्तीय मॉडल या शोध प्लेटफॉर्म में API और डेटा डाउनलोड करें।
From Raw Signals to Recommendation कच्चे संकेत से सिफारिश तक
MandiBhav का मालिकाना मशीन लर्निंग आर्किटेक्चर सैटेलाइट, जमीन, जलवायु और व्यापार नेटवर्क से बहु-मॉडल डेटा लेता है और दर्शक-विशिष्ट निर्णय पाइपलाइन तैयार करता है।
01 · बहु-मॉडल डेटा इनपुट
02 · MandiBhav पूर्वानुमानित ML कोर
03 · दर्शक-विशिष्ट इंटेलिजेंस आउटपुट
- बेचें/रखें अलर्ट
- अंतर-मंडी संकेत
- वॉइस/टेक्स्ट सलाह
- जिला आपूर्ति हीट मैप
- कोल्ड-स्टोरेज रिलीज
- किसान प्रसारण
- कमांड सेंटर डैशबोर्ड
- आपूर्ति अधिकता अलर्ट
- MSP और सूखा रडार
- उपज और मूल्य APIs
- फसल विकास विश्लेषण
- आपूर्ति श्रृंखला जोखिम रिपोर्ट
From Raw Signals to Recommendation कच्चे संकेत से सिफारिश तक
MandiBhav का मालिकाना मशीन लर्निंग आर्किटेक्चर सैटेलाइट, जमीन, जलवायु और व्यापार नेटवर्क से बहु-मॉडल डेटा लेता है और दर्शक-विशिष्ट निर्णय पाइपलाइन तैयार करता है।
सिग्नल परत
बहु-मॉडल डेटा इनपुट
पूर्वानुमान परत
MandiBhav पूर्वानुमानित ML कोर
निर्णय परत
दर्शक-विशिष्ट इंटेलिजेंस आउटपुट
- बेचें/रखें अलर्ट
- अंतर-मंडी संकेत
- वॉइस/टेक्स्ट सलाह
- जिला आपूर्ति हीट मैप
- कोल्ड-स्टोरेज रिलीज
- किसान प्रसारण
- कमांड सेंटर डैशबोर्ड
- आपूर्ति अधिकता अलर्ट
- MSP और सूखा रडार
- उपज और मूल्य APIs
- फसल विकास विश्लेषण
- आपूर्ति श्रृंखला जोखिम रिपोर्ट
किसानों के लिए पारदर्शी ML
हमारे भाव पूर्वानुमान 2016 से 4,000 से ज़्यादा मंडियों और 300 से ज़्यादा फसलों के दैनिक भाव और आवक से सीखते हैं। पिछले 30 दिनों में भाव दर्ज करने वाली हर मंडी का पूर्वानुमान बनता है — रोज़ लगभग 30,000 मंडी, फसल और किस्म के संयोजन।
दैनिक भाव
Agmarknet
वास्तविक बिक्री मूल्य
किसान और व्यापारी रोज़ मंडी में जो भाव देखते हैं वही संकेत यहाँ दिखते हैं।
आगमन (टन)
eNam
ज़्यादा आगमन → भाव में गिरावट
सप्लाई बढ़ते ही उसी दिन दाम नीचे आने लगते हैं।
मौसमी पैटर्न
10 साल का इतिहास
पिछले वर्षों का वही मौसम
आज के भाव की तुलना पिछले साल और पिछले पाँच वर्षों के उन्हीं दिनों से होती है, ताकि मौसमी उतार-चढ़ाव पहले दिख सके।
कच्चे संकेत से सिफारिश तक
फसल भाव
देशभर की मंडियों से दैनिक मोडल, अधिकतम और न्यूनतम दरें।
आगमन डेटा
दैनिक टन में आने वाली मात्रा, जो सप्लाई दबाव दिखाती है।
मौसमी पैटर्न
पिछले वर्षों के उन्हीं दिनों के भाव।
MandiBhav ML Core
ML मॉडल नवीनतम भाव, आगमन और मौसमी पैटर्न से 60 दिन तक के भाव और आवक का पूर्वानुमान बनाता है।
SELL NOW बनाम HOLD
HOLD तभी, जब कल भाव फसल-विशेष सीमा से ज़्यादा बढ़ने की उम्मीद हो; अन्यथा SELL NOW।
मशीन लर्निंग
एक मॉडल, हर फसल
एक ही ग्रेडिएंट-बूस्टिंग मॉडल सभी फसलों और मंडियों से एक साथ सीखता है, इसलिए कम इतिहास वाली मंडियों का भी पूर्वानुमान बनता है। यह राज्य की दूसरी मंडियों में उसी फसल के भाव की चाल भी देखता है।
60 दिन तक का पूर्वानुमान
भाव और आवक का पूर्वानुमान 3, 7, 14, 30, 45 और 60 दिन आगे के लिए, 80% दायरे के साथ। जहाँ किसी फसल और अवधि के लिए मॉडल "भाव वैसा ही रहेगा" से बेहतर नहीं है, वहाँ हम आज का भाव दिखाते हैं — कमज़ोर अनुमान नहीं।
अभी बेचें या रोकें
HOLD तभी, जब कल भाव पिछले वर्षों से सीखी गई फसल-विशेष सीमा से ज़्यादा बढ़ने की उम्मीद हो, और सिर्फ़ उन फसलों के लिए जहाँ यह तुरंत बेचने से बेहतर रहा। अन्यथा SELL NOW।
हर पूर्वानुमान के साथ भरोसे का % दिखता है: उस मंडी के पूर्वानुमान कितनी बार असली भाव के 10% के भीतर रहे (आवक के लिए 50%), या बेचें/रोकें की सलाह कितनी बार सही रही। कम इतिहास वाली मंडियाँ अपना रिकॉर्ड बनने तक फसल का औसत इस्तेमाल करती हैं।
सटीकता (जनवरी–जुलाई 2026 पर जाँच)
नीचे का हर आंकड़ा ऐसे पूर्वानुमानों से है जो पीछे की तारीख से उन महीनों के लिए बनाए गए जिन पर मॉडल ट्रेन नहीं हुआ था, और फिर मंडियों के असली दर्ज आंकड़ों से मिलाए गए।
| कितने दिन आगे | भाव ±10% के भीतर | आवक ±50% के भीतर |
|---|---|---|
| 3 दिन | 73% | 75% |
| 7 दिन | 67% | 74% |
| 14 दिन | 60% | 73% |
| 30 दिन | 50% | 68% |
| 45 दिन | 45% | 65% |
| 60 दिन | 42% | 63% |
- अभी बेचें / रोकें सलाह: अगले दिन 74% बार सही (हमेशा तुरंत बेचना 73% बार सही रहता)।
- "भाव वैसा ही रहेगा" की तुलना में: जहाँ मॉडल इस्तेमाल होता है, उसके भाव पूर्वानुमान असली भाव के 5% (3 दिन) से 18% (60 दिन) तक ज़्यादा करीब रहे।
- ईमानदार भरोसा %: दिखाया गया भरोसा असल में सही निकले पूर्वानुमानों से औसतन लगभग 3 प्रतिशत अंकों के भीतर रहा।
Disease Detection Alerts
ML मॉडल मौसम में बदलाव और पुरानी बीमारियों के पैटर्न को लगातार स्कैन करता है ताकि बीमारी फैलने से पहले चेतावनी मिल सके।
मौसम + ऐतिहासिक संकेत
हम Open-Meteo से बारिश/आर्द्रता डेटा और ऐतिहासिक मूल्य गिरावट (उपज में कमी) को मिलाकर उच्च जोखिम वाले समय का पता लगाते हैं।
- उदाहरण: "3 दिन में रस्ट बीमारी का खतरा—फंगिसाइड छिड़कें"
- क्षेत्रीय मौसम पूर्वानुमान के आधार पर रोज़ अपडेट।
- जहाँ बीमारी का असर कीमतों पर दिखता है, वहाँ विशेष अलर्ट।
फोटो अपलोड परीक्षण
पायलट उपयोगकर्ता हमारी पार्टनर API पर फसल की फोटो अपलोड कर तुरंत पहचान करा सकते हैं—जिससे तेज़ उपचार योजना बनती है।
- मुख्य फसलें: गेहूं, तूर, मूंगफली, टमाटर।
- कंप्यूटर विज़न पोषण कमी और फंगल बीमारी में अंतर बताता है।
- कृषि वैज्ञानिकों के साथ मिलकर कवरेज बढ़ाया जा रहा है।
महत्वपूर्ण: यह एक पूर्वानुमान टूल है, कोई गारंटी नहीं। संकेत के साथ अपनी मंडी जानकारी, परिवहन लागत और खरीददार की मांग भी जोड़कर निर्णय लें।
MandiBhav मुनाफे की गारंटी नहीं देता।
अंतिम निर्णय आपकी ज़िम्मेदारी है।
- पूर्वानुमान अनुमान हैं, वादा नहीं।
- हम ट्रेड नहीं करते और न ही कमीशन लेते हैं।
- अपने अनुभव और स्थानीय जानकारी के साथ इन संकेतों का उपयोग करें।
- पिछला प्रदर्शन भविष्य की गारंटी नहीं है।