A University Living Lab Framework for Operationalizing Human Centered Automation and Circular Engineering in the Industry 5.0 Twin Transition

चीजों को बनाने की दुनिया—कारें, इमारतें, ऊर्जा ग्रिड—को एक विशाल, हाई-स्पीड वीडियो गेम के रूप में कल्पना करें। लंबे समय तक, इस खेल का लक्ष्य "इंडस्ट्री 4.0" था, जो मशीनों को तेज़, स्मार्ट और अधिक कनेक्टेड बनाने के बारे में था, लगभग फैक्ट्री फ्लोर को एक सुपर-एफिशिएंट रोबोट सेना में बदलने जैसा। लेकिन इसमें एक गड़बड़ी (ग्लिच) थी: सब कुछ ऑटोमेट करने की दौड़ में, मानव खिलाड़ी पीछे छूट गए, और पर्यावरण को नुकसान पहुँचा। यह गेम कुशल तो था, लेकिन यह मज़ेदार, सुरक्षित या टिकाऊ नहीं था।

अगले स्तर में प्रवेश करें: इंडस्ट्री 5.0। इसे एक "ट्विन ट्रांज़िशन" (दोहरा परिवर्तन) के रूप में सोचें। यह एक साथ दो पहेलियों को हल करने जैसा है: एक डिजिटल पहेली (कंप्यूटर और डेटा के साथ चीजों को स्मार्ट बनाना) और दूसरी ग्रीन प sebuah (यह सुनिश्चित करना कि हम ग्रह के सभी संसाधनों का उपयोग न कर लें)। बड़ी चुनौती यह है कि विश्वविद्यालय और कारखाने अक्सर अलग-अलग भाषाएं बोलते हैं। विश्वविद्यालय लैब में नए और शानदार विचार सोचने में माहिर होते हैं, लेकिन वे विचार अक्सर वहीं फंस कर रह जाते हैं, कभी वास्तविक दुनिया तक नहीं पहुँच पाते। कारखानों को, दूसरी ओर, ऐसे समाधानों की आवश्यकता होती है जो अभी काम कर सकें। यह पेपर सपनों देखने वालों (dreamers) और काम करने वालों (doers) के बीच एक पुल बनाने के बारे में है, एक विशेष खेल के मैदान (playground) का निर्माण करना जहाँ छात्र, वैज्ञानिक और बड़ी कंपनियाँ मिलकर भविष्य का निर्माण कर सकें।

यूनिवर्सिटी लिविंग लैब: एक वास्तविक दुनिया का खेल का मैदान

यह पेपर एक नया विचार पेश करता है जिसे यूनिवर्सिटी लिविंग लैब (ULL) कहा जाता है। कल्पना करें कि एक विश्वविद्यालय केवल क्लासरूम और लाइब्रेरी वाली जगह नहीं है, बल्कि एक विशाल, खुले मैदान वाले सैंडबॉक्स की तरह है जहाँ विभागों के बीच की दीवारें गिरा दी गई हैं। ऐसा नहीं है कि इंजीनियरिंग के छात्र एक कमरे में काम कर रहे हैं, जीव विज्ञान के छात्र दूसरे में, और बिजनेस के छात्र तीसरे में; इसके बजाय, सभी एक ही हलचल भरे केंद्र (hub) में एक साथ मिलते हैं।

लेखक, हंगरी के यूनिवर्सिटी ऑफ डेब्रेसेन के गेज़ा हुसी (Géza Husi), प्रस्तावित करते हैं कि यह "लिविंग लैब" एक विशाल अनुवादक (translator) के रूप में कार्य करता है। यह कच्चे, शुरुआती चरण के वैज्ञानिक विचारों (जो रफ स्केच की तरह हैं) को लेकर उन्हें पॉलिश किए हुए, तैयार उत्पादों (जैसे पूरी तरह से बनी कारें या स्मार्ट ऊर्जा सिस्टम) में बदल देता है जिन्हें बड़ी कंपनियाँ वास्तव में उपयोग कर सकती हैं। लक्ष्य "ट्विन ट्रांज़िशन" को गति देना है ताकि हमारी कारखाने न केवल हाई-टेक बल्कि मानव-अनुकूल और पर्यावरण-अनुकूल भी बन सकें।

जादू कैसे होता है: चार-खिलाड़ी टीम

पेपर सुझाव देता है कि यह लैब तब सबसे अच्छा काम करती है जब यह एक चार-सदस्यीय बैंड की तरह कार्य करती है, जिसे क्वाड्रुपल हेलिक्स (Quadruple Helix) की अवधारणा कहा जाता है।

1. वैज्ञानिक (एकेडेमिया): वे नए विचार और स्मार्ट छात्र लाते हैं।
2. निर्माता (इंडस्ट्री): BMW और Schaeffler जैसी कंपनियाँ वास्तविक दुनिया की समस्याएँ और पैसा लाती हैं।
3. रेफरी (सरकार): वे सुनिश्चित करते हैं कि नए खिलौने सुरक्षित हैं और नियमों का पालन करते हैं।
4. खिलाड़ी (नागरिक समाज): आम लोग, जैसे यात्री और पड़ोसी, जो वास्तव में तकनीक का उपयोग करते हैं।

एक सामान्य विश्वविद्यालय में, ये चार समूह अलग-अलग कमरों में खेल सकते हैं। इस लिविंग लैब में, वे सभी एक ही कमरे में हैं, एक साथ संगीत बजा रहे हैं। पेपर गणित का उपयोग करके दिखाता है कि जब ये समूह लगातार एक-दूसरे से बात करते हैं, तो पूरा सिस्टम अकेले काम करने की तुलना में बहुत बेहतर तरीके से काम करता है। यह एक फीडबैक लूप की तरह है जहाँ वैज्ञानिक सीखते हैं कि निर्माताओं को क्या चाहिए, और निर्माता वैज्ञानिकों को उनके विचारों का तुरंत परीक्षण करने में मदद करते हैं।

लैब के पाँच स्तंभ

पेपर यूनिवर्सिटी ऑफ डेब्रेसेन की नई रणनीति को पाँच मुख्य स्तंभों, या "सुपरपावर्स" में विभाजित करता है, जो एक साथ काम करते हैं:

1. रोबोट और कार कमांडर (मेकाट्रोनिक्स)
यह "फ्लैगशिप" स्तंभ है। केवल कंप्यूटर स्क्रीन पर सेल्फ-ड्राइविंग कारों का सिमुलेशन करने के बजाय, टीम ने वास्तव में एक हाई-टेक BMW iX इलेक्ट्रिक कार को बुडापेस्ट और डेब्रेसेन की सड़कों पर उतारा। उन्होंने इसे वास्तविक बारिश और ट्रैफिक में टेस्ट किया कि यह कैसे व्यवहार करती है। उन्होंने एक "ग्रीन ट्रैफिक क्लाउड" भी बनाया, जो ट्रैफिक के लिए एक विशाल, साझा मस्तिष्क की तरह है। महंगी विशेष कारों के बजाय, हजारों साधारण कारें गड्ढों या ट्रैफिक लाइट के बारे में डेटा के छोटे टुकड़े क्लाउड को भेजती हैं। इससे सेल्फ-ड्राइविंग कारें सड़क को बेहतर तरीके से "देख" पाती हैं। उनके पास केबल-मुक्त ह्यूमनॉइड रोबोट भी हैं जो मनुष्यों के साथ बात कर सकते हैं और कारखानों में उनके साथ काम कर सकते हैं, और यदि कोई व्यक्ति बहुत करीब आता है तो अपनी गति को समायोजित कर सकते हैं।

2. सिटी बिल्डर (सिविल इंजीनियरिंग)
यह स्तंभ शहर को साफ और मजबूत बनाए रखने पर केंद्रित है। टीम ने अपने कैंपस में ही एक वास्तविक, काम करने वाला जल पुनर्चक्रण (वॉटर रीसाइक्लिंग) सिस्टम बनाया। उन्होंने गंदे पानी (ग्रेवॉटर) को लिया, उसे 'मेम्ब्रेन बायोरिएक्टर' नामक विशेष फिल्टर का उपयोग करके साफ किया, और उसे वापस इतना साफ पानी बना दिया जिससे कैंपस के पौधों को पानी दिया जा सके। उन्होंने पाया कि यह पानी साफ करने में 95.11% कुशल था। वे "ग्रीन ट्रैफिक क्लाउड" से प्राप्त डेटा का उपयोग यह देखने के लिए भी करते हैं कि सड़कें कहाँ टूट रही हैं, ताकि वे बड़े गड्ढे बनने से पहले उन्हें ठीक कर सकें।

3. एनर्जी मैनेजर (बिल्डिंग सर्विसेज)
यह हिस्सा बिजली की कटौती के बिना रोशनी चालू रखने से संबंधित है। जैसे-जैसे अधिक लोग अपनी छतों पर सोलर पैनल लगा रहे हैं, पावर ग्रिड अस्थिर हो सकता है। टीम ने एक "डायनेमिक एनर्जी क्लच" (DEC) बनाया। इसे कार के क्लच की तरह समझें। जब मुख्य पावर ग्रिड डगमगाता है, तो DEC तुरंत स्थानीय क्षेत्र (जैसे पड़ोस या कारखाना) को डिस्कनेक्ट कर देता है ताकि वह अपनी बैटरी पावर पर चल सके। एक बार जब मुख्य ग्रिड स्थिर हो जाता है, तो यह सुचारू रूप से फिर से जुड़ जाता है। उन्होंने इसका परीक्षण एक परिवर्तित VW Crafter वैन पर किया जो एक मोबाइल पावर स्टेशन के रूप में कार्य करती है। उन्होंने अपने लेक्चर हॉल में स्मार्ट एयर-कंडीशनिंग सिस्टम भी स्थापित किया जो यह सुनते हैं कि कमरे में कितने छात्र हैं और स्वचालित रूप से पंखों को एडजस्ट करते हैं, जिससे हीटिंग ऊर्जा की 18.4% बचत होती है।

4. प्रिसिजन इंजीनियर (मैकेनिकल इंजीनियरिंग)
यह स्तंभ चीजों को अत्यधिक सटीकता के साथ चलाने के बारे में है। टीम ने एक रोबोटिक आर्म (हेक्सापॉड) बनाया जो ब्रेन सर्जरी के लिए मरीज के सिर को 0.18 mm की सटीकता (जो कि एक मानव बाल की चौड़ाई से भी कम है!) के साथ हिला सकता है। वे इसी उच्च-सटीक सोच का उपयोग कारखानों को पुर्जे तेजी से और बेहतर बनाने में मदद करने के लिए करते हैं।

5. प्रोजेक्ट मैनेजर (इंजीनियरिंग मैनेजमेंट)
यह वह गोंद (glue) है जो इन सबको एक साथ जोड़ता है। पेपर बताता है कि वे अपने छात्रों को काम करने का एक विशिष्ट तरीका सिखाते हैं जिसे मॉडल-बेस्ड डिज़ाइन (MBD) कहा जाता है। यह धातु के पुर्जे बनाने से पहले ही मशीन का कंप्यूटर सिमुलेशन लिखने जैसा है। इससे उन्हें गलतियों को जल्दी पकड़ने में मदद मिलती है। वे छात्रों को "स्प्रिंट्स" में काम करना भी सिखाते हैं, जिससे बड़े, दीर्घकालिक प्रोजेक्ट्स को छोटे, तेज़ हिस्सों में तोड़कर परिणाम तेजी से प्राप्त किए जा सकें और कंपनियों के साथ बेहतर काम किया जा सके।

उन्होंने क्या पाया (और क्या नहीं)

पेपर इस ढांचे को विश्वविद्यालय और वास्तविक दुनिया के बीच के अंतर को पाटने के एक सफल तरीके के रूप में प्रस्तुत करता है। लेखक दिखाते हैं कि इस "लिविंग लैब" दृष्टिकोण का उपयोग करके, वे किसी तकनीक को लैब के एक कच्चे विचार (लेवल 4 रेडिनेस) से लेकर उस स्तर तक ले जा सकते हैं जहाँ वह बड़े पैमाने पर उत्पादन के लिए लगभग तैयार हो (लेवल 7 रेडिनेस)।

हालाँकि, पेपर रास्ते की बाधाओं के बारे में ईमानदार है। लेखक स्वीकार करते हैं कि शुरू में उन्हें लगा था कि कंपनियाँ बहुत तेज़ी से प्रतिक्रिया देंगी, लेकिन बड़ी कंपनियाँ वास्तव में एक धीमे, त्रैमासिक (क्वार्टरली) शेड्यूल पर चलती हैं। उन्हें वास्तविक दुनिया की गति के साथ तालमेल बिठाने के लिए छात्र परियोजनाओं को पुनर्गठित करने में समय लगा। वे यह भी नोट करते हैं कि जबकि उनके पास गणितीय मॉडल हैं जो दिखाते हैं कि विभिन्न समूहों को कैसे काम करना चाहिए, "कपलिंग" (वे कितनी अच्छी तरह संवाद करते हैं) एक ऐसी चीज़ है जिसे उन्हें सक्रिय रूप से प्रबंधित करना पड़ता है; यह अपने आप नहीं होता है।

पेपर यह दावा नहीं करता है कि उसने दुनिया की हर समस्या को हल कर दिया है। इसके बजाय, यह एक ब्लूप्रिंट प्रदान करता है। यह सुझाव देता है कि यदि अन्य विश्वविद्यालय अपने स्थानीय उद्योगों को हरा-भरा और स्मार्ट बनाने में मदद करना चाहते हैं, तो उन्हें साइलो (अलग-थलग) में काम करना बंद करना चाहिए और ऐसे "लिविंग लैब्स" बनाने चाहिए जहाँ छात्र, कंपनियाँ और सरकार मिलकर खेल, परीक्षण और निर्माण कर सकें। अब तक के परिणाम बताते हैं कि यह पद्धति नए पेटेंटों के निर्माण को गति देती है और स्थानीय उद्योगों को स्थिर रहने में मदद करती है, लेकिन लेखक कहते हैं कि इस परिवर्तन की दक्षता को लंबे समय में साबित करने के लिए और अधिक डेटा की आवश्यकता है।

संक्षेप में, पेपर का तर्क है कि इंजीनियरिंग का भविष्य केवल बेहतर मशीनें बनाने के बारे में नहीं है; यह बेहतर टीमें बनाने के बारे में है। विश्वविद्यालय को एक जीवित, सांस लेते हुए लैब में बदलकर जहाँ हर कोई मिलकर काम करता है, हम यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि हाई-टेक भविष्य सुरक्षित, हरा-भरा और मानव-केंद्रित भी हो।