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Circulatory Load-sharing Redundancy for Resource Single Point of Failure in Automated Manufacturing Systems Using Petri Nets

यह शोध पत्र एक पेट्री नेट-आधारित सर्कुलर लोड-शेयरिंग रेडंडेंसी तकनीक का प्रस्ताव करता है जो कार्यों को एक घेरे में पड़ोसी संसाधनों के बीच गतिशील रूप से पुनर्वितरित करके, अतिरिक्त बैकअप संसाधनों या परिचालन हानि की आवश्यकता के बिना, एकल संसाधन विफलताओं के प्रति स्वचालित विनिर्माण प्रणालियों के लचीलेपन को बढ़ाता है।

मूल लेखक: Ebrahim A. Alzalab, Adeeb A. Ahmed, Haithm M. Al-Gunid, Sadiq Ghalib

प्रकाशित 2026-08-31

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CC BY 4.0

मूल लेखक: Ebrahim A. Alzalab, Adeeb A. Ahmed, Haithm M. Al-Gunid, Sadiq Ghalib

मूल पेपर CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। ✨ नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें

आधुनिक कारखाने उन स्वचालित प्रणालियों पर निर्भर करते हैं जो अविश्वसनीय गति से पुर्जों को हिलाते हैं, घटकों को जोड़ते हैं और सामानों की पैकेजिंग करते हैं। ये मशीनें एक कसकर समन्वित लय में काम करती हैं, जहाँ एक रोबोट दूसरे को एक हिस्सा सौंपता है, जो फिर उसे प्रोसेसिंग के लिए एक मशीन को थमा देता है। पूरी प्रक्रिया इस बात पर निर्भर करती है कि प्रत्येक घटक अपना काम ठीक से करे। यदि एक रोबट खराब हो जाता है या एक सेंसर विफल हो जाता है, तो प्रवाह पूरी तरह से रुक सकता है। यह केवल एक मामूली असुविधा नहीं है; उत्पादन लाइन के रुकने का अर्थ है समय की बर्बादी, सामग्री का नुकसान और महत्वपूर्ण वित्तीय क्षति। दशकों से, इंजीनियरों ने बैकअप मशीनें जोड़कर इसे हल करने की कोशिश की है। यदि मुख्य रोबोट विफल हो जाता है, तो एक अतिरिक्त (स्पेयर) रोबोट कार्यभार संभाल लेता है। हालाँकि, हर एक मशीन के लिए अतिरिक्त हार्डवेयर खरीदना और स्थापित करना महंगा है, और उनके बीच स्विच करने का प्रबंधन अपने आप में जटिल समस्याएँ पैदा कर सकता है, जिससे कभी-कभी सिस्टम पूरी तरह से फ्रीज हो जाता है।

शोधकर्ताओं की एक टीम ने इन ब्रेकडाउन को संभालने का एक अलग तरीका प्रस्तावित किया है, जो अतिरिक्त स्पेयर पार्ट्स की आवश्यकता को समाप्त करता है। नए मशीन जोड़ने के बजाय, वे मौजूदा अविश्वसनीय रोबोटों को एक घेरे (सर्कल) में व्यवस्थित करने का सुझाव देते हैं। इस सेटअप में, प्रत्येक रोबोट अपने स्वयं के कार्य के लिए जिम्मेदार होता है, लेकिन वह अपने पड़ोसी का काम संभालने के लिए भी तैयार रहता है यदि वह पड़ोसी काम करना बंद कर दे। यदि पहला रोबोट विफल होता है, तो दूसरा व्यक्ति कार्यभार संभाल लेता है। यदि दूसरा विफल होता है, तो तीसरा कार्यभार संभाल लेता है, और इसी तरह यह चक्र चलता रहता है जब तक कि घेरा वापस पहले रोबोट पर न मिल जाए। यह विधि, जिसे 'सर्कुलर लोड-शेयरिंग रिडंडेंसी' कहा जाता है, बिना किसी अतिरिक्त हार्डवेयर या जटिल नियंत्रण स्तरों के सिस्टम को चलते रहने की अनुमति देती है। शोधकर्ताओं ने इस विचार का परीक्षण करने के लिए एक फैक्ट्री फ्लोर के कंप्यूटर मॉडल का उपयोग किया ताकि यह देखा जा सके कि क्या यह वास्तव में उत्पादन लाइन को चालू रख सकता है।

यह अध्ययन एक विशिष्ट प्रकार की स्वचालित प्रणाली पर केंद्रित है जिसे 'मैन्युफैक्चरिंग सेल' कहा जाता है, जहाँ कई रोबोट और मशीनें पुर्जों को प्रोसेस करने के लिए संसाधनों को साझा करते हैं। शोधकर्ताओं ने इस प्रणाली के व्यवहार को सटीक रूप से मैप करने के लिए 'पेट्री नेट' (Petri net) नामक एक गणितीय उपकरण का उपयोग किया। पेट्री नेट को एक विस्तृत फ्लोचार्ट के रूप में समझें जो उत्पादन के विभिन्न चरणों के माध्यम से टोकन (जो कि बन रहे पुर्जों का प्रतिनिधित्व करते हैं) की गति को ट्रैक करता है। यह उपकरण इंजीनियरों को यह अनुमान लगाने की अनुमति देता है कि सिस्टम कहाँ फंस सकता है, जिसे 'डेडलॉक' (deadlock) की स्थिति कहा जाता है, जहाँ कोई भी हिस्सा आगे नहीं बढ़ पाता क्योंकि हर मशीन किसी दूसरी मशीन का इंतजार कर रही होती है। बिना किसी बैकअप योजना वाले एक मानक फैक्ट्री मॉडल में, यदि एक भी महत्वपूर्ण रोबोट विफल हो जाता है, तो पूरी प्रणाली थम जाती है। पुर्जों का प्रतिनिधित्व करने वाले टोकन फंस जाते हैं, और उत्पादन पूरी तरह से रुक जाता है।

अपने नए सर्कुलर विचार का परीक्षण करने के लिए, शोधकर्ताओं ने चार रोबोटों और दो मशीनों वाली एक डिजिटल फैक्ट्री का मॉडल बनाया। उन्होंने चार रोबोटों को एक लूप में व्यवस्थित किया, जहाँ प्रत्येक रोबोट अपने से पहले वाले के लिए एक बैकअप के रूप में कार्य करता है। फिर उन्होंने एक परिदृश्य का अनुकरण (सिमुलेशन) किया जहाँ अचानक एक रोबोट काम करना बंद कर देता है। पारंपरिक मॉडल में, जिसमें कोई रिडंडेंसी नहीं है, विफलता के कारण सिस्टम तुरंत रुक गया, जिसके परिणामस्वरूप उत्पादन प्रक्रिया की रिकवरी शून्य रही। हालाँकि, जब उन्होंने सर्कुलर व्यवस्था लागू की, तो सिस्टम ने अलग तरह से प्रतिक्रिया दी। जैसे ही पहला रोबट विफल हुआ, मॉडल ने स्वचालित रूप से उस टूटे हुए रोबोट के कार्यों को घेरे के अगले रोबोट को सौंप दिया। दूसरे रोबोट ने अतिरिक्त काम संभाला, और उत्पादन लाइन चलती रही।

सिमुलेशन के परिणाम चौंकाने वाले थे। जब शोधकर्ताओं ने एक रन के बीच में विफलता दर्ज की, तो सर्कुलर बैकअप योजना वाले सिस्टम ने अपने सामान्य आउटपुट का 90.5 प्रतिशत रिकवर करने में सफलता प्राप्त की। इसका अर्थ यह है कि एक रोबोट के डाउन होने के बावजूद, फैक्ट्री अधिकांश पुर्जे बनाती रही। शोधकर्ताओं ने नोट किया कि इस लचीलेपन की एक छोटी सी कीमत भी थी। सामान्य संचालन के दौरान, जब कोई रोबोट टूटा नहीं था, तो सर्कुलर योजना वाला सिस्टम बिना किसी रिडंडेंसी फीचर वाले मानक सिस्टम की तुलना में प्रति घंटे थोड़े कम पुर्जे बना रहा था। आउटपुट औसतन 9.3 पुर्जों से गिरकर 7.7 पुर्जे प्रति घंटा हो गया। यह कमी बैकअप लॉजिक को प्रबंधित करने के मामूली ओवरहेड के कारण है, लेकिन शोधकर्ताओं का तर्क है कि विफलता के समय 90 प्रतिशत क्षमता पर चलते रहने की क्षमता के लिए सामान्य गति में लगभग 17 प्रतिशत की कमी एक उचित समझौता है।

अध्ययन ने सिस्टम की जटिलता को भी देखा। सर्कुलर पद्धति ने कंप्यूटर मॉडल में कुछ अतिरिक्त चरण जोड़ दिए, जिससे सिस्टम को ट्रैक करने के लिए ट्रांज़िशन की संख्या बढ़ गई, लेकिन इसने बिना किसी नए भौतिक मशीन की आवश्यकता के ऐसा किया। शोधकर्ताओं ने पाया कि सिस्टम स्थिर बना रहा और रोबोट के विफल होने पर भी डेडलॉक में नहीं फंसा। उन्होंने गणितीय रूप से सिद्ध किया कि जब तक केवल एक रोबोट विफल होता है, सिस्टम हमेशा पुर्जों को आगे बढ़ाने का रास्ता खोज लेगा। यह पिछले तरीकों की तुलना में एक महत्वपूर्ण सुधार है जो समर्पित बैकअप मशीनों पर निर्भर थे (जो महंगे हैं), या पदानुक्रमित (hierarchical) प्रणालियों पर, जो विश्लेषण करने में कठिन और त्रुटियों के प्रति संवेदनशील होती हैं।

शोधकर्ता अपने निष्कर्षों की सीमाओं को स्पष्ट करने में भी सावधान हैं। उनके सिमुलेशन ने यह माना कि एक समय में केवल एक ही रोबोट विफल होगा। उन्होंने यह परीक्षण नहीं किया कि यदि दो या अधिक रोबट एक साथ खराब हो जाएं तो क्या होगा, क्योंकि इसके लिए अधिक जटिल व्यवस्था की आवश्यकता होगी। उन्होंने यह भी उल्लेख किया कि वर्तमान मॉडल कुछ कार्यों के लिए रैंडम (यादृच्छिक) विकल्पों का उपयोग करता है, और एक अधिक नियतात्मक (deterministic) दृष्टिकोण गति में और सुधार कर सकता है। इन सीमाओं के बावजूद, यह कार्य स्वचालित कारखानों को अधिक लचीला बनाने के लिए एक स्पष्ट मार्ग प्रदर्शित करता है। मौजूदा मशीनों के आपस में जुड़ने और एक-दूसरे को सहारा देने के तरीके को बदलकर, यह संभव है कि ऐसे सिस्टम बनाए जा सकें जो अतिरिक्त उपकरण खरीदने के भारी खर्च के बिना टूट-फूट का सामना कर सकें। अध्ययन यह निष्कर्ष निकालता है कि यह सर्कुलर दृष्टिकोण यांत्रिक विफलताओं के दौर में भी उत्पादन लाइनों को चालू रखने का एक व्यावहारिक और कुशल तरीका है।

तकनीकी सारांश: ऑटोमेटेड मैन्युफैक्चरिंग सिस्टम में रिसोर्स सिंगल पॉइंट ऑफ फेलियर के लिए सर्कुलेटरी लोड-शेयरिंग रेडंडेंसी हेतु पेट्री नेट्स का उपयोग

समस्या विवरण
ऑटोमेटेड मैन्युफैक्चरिंग सिस्टम (AMS) अविश्वसनीय संसाधनों (जैसे रोबोट, मशीनें, सेंसर) की विफलताओं के प्रति अत्यधिक संवेदनशील होते हैं, जिससे पूरी उत्पादन लाइन रुक सकती है, जिससे महत्वपूर्ण वित्तीय हानि और डाउनटाइम होता है। जबकि विश्वसनीय वातावरण में डेडलॉक से बचने के लिए डिस्क्रीट इवेंट सिस्टम (DES) को मॉडल और नियंत्रित करने के लिए पेट्री नेट्स का व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है, अविश्वसनीय संसाधनों की उपस्थिति मौजूदा नियंत्रण रणनीतियों को जटिल बना देती है। मौजूदा फॉल्ट-टॉलोरेंट दृष्टिकोण, जैसे कि लोड-शेयरिंग रेडंडेंट रिसोर्सेज (LSRR), आमतौर पर समर्पित बैकअप संसाधनों या पदानुक्रमित स्विचिंग तंत्रों पर निर्भर करते हैं। इन विधियों में उच्च हार्डवेयर लागत आती है, लॉजिक डिजाइन की जटिलता बढ़ जाती है, और प्रायोरिटी इन्वर्जन (priority inversion) तथा कंट्रोल ओवरहेड जैसी समस्याएं उत्पन्न होती हैं। समर्पित बैकअप योजनाओं को कई अविश्वसनीय संसाधनों वाले सिस्टम तक विस्तारित करने के लिए एक-से-एक बैकअप अनुपात की आवश्यकता होती है, जो आर्थिक रूप से निषेधात्मक है। संबोधित विशिष्ट समस्या यह है कि बिना किसी अतिरिक्त समर्पित बैकअप हार्डवेयर या जटिल पदानुक्रमित संरचनाओं को जोड़े, सिस्टम की लाइवनेस (liveness) और बाउंडेडनेस (boundedness) को बनाए रखते हुए, AMS में कई अविश्वसनीय संसाधनों के लिए फॉल्ट टॉलरेंस कैसे प्राप्त किया जाए।

कार्यप्रणाली (Methodology)
यह शोध पत्र एक सर्कुलर लोड-शेयरिंग रेडंडेंसी रिकवरी (C-LSRR) तकनीक का प्रस्ताव करता है। मुख्य कार्यप्रणाली में निम्नलिखित घटक शामिल हैं:

सर्कुलर अरेंजमेंट (Circular Arrangement): अविश्वसनीय संसाधनों ( $R = \{r_1, r_2, ..., r_n\}$ ) को एक सर्कुलर टोपोलॉजी ( $r_1 \to r_2 \to ... \to r_n \to r_1$ ) में व्यवस्थित किया गया है। इस विन्यास में, प्रत्येक संसाधन $r_i$ को उसके तत्काल उत्तराधिकारी $r_{i+1}$ द्वारा बैकअप दिया जाता है (जहाँ $r_1$ , $r_n$ के लिए बैकअप के रूप में कार्य करता है)।
पेट्री नेट मॉडलिंग (US3PR से C-LSRR): सिस्टम को S3PR (रिसोर्सेज के साथ सिंपल सीक्वेंशियल प्रोसेसेज का सिस्टम) क्लास के विस्तार, जिसे US3PR (Unreliable S3PR) के रूप में जाना जाता है, का उपयोग करके मॉडल किया गया है। प्रस्तावित C-LSRR मॉडल बिना इनहिबिटर आर्च (inhibitor arcs) के एक सर्कुलर स्विच सबनेट पेश करता है।
- फेलियर/रिपेयर सबनेट्स (Failure/Repair Subnets): प्रत्येक अविश्वसनीय संसाधन $r_i$ के लिए, एक स्थानीय फेलियर/रिपेयर सबनेट जोड़ा जाता है, जिसमें एक फेलियर प्लेस ( $fail_i$ ), एक फेलियर ट्रांजिशन ( $t_{fail, r_i}$ ), और एक रिपेयर ट्रांजिशन ( $t_{rep, r_i}$ ) होता है।
- ट्रांजिशन डुप्लीकेशन (Transition Duplication): मूल नेट के प्रत्येक ट्रांजिशन $t$ के लिए, जो संसाधन $r_i$ का उपभोग करता है, एक डुप्लिकेट ट्रांजिशन $t^{(i)}$ बनाया जाता है। यह डुप्लिकेट ट्रांजिशन बैकअप संसाधन $r_{i+1}$ का उपभोग करता है और इसे फायर करने के लिए $fail_i$ में एक टोकन की आवश्यकता होती है।
- ऑपरेशन लॉजिक (Operation Logic): सामान्य परिस्थितियों में, टोकन रिसोर्स प्लेसेस में रहते हैं, जिससे मूल ट्रांजिशन सक्षम होते हैं। विफलता (failure) होने पर, एक टोकन $fail_i$ में चला जाता है, जिससे मूल ट्रांजिशन अक्षम हो जाते हैं और डुप्लिकेट ट्रांजिशन सक्षम हो जाते हैं, जो वर्कलोड को सर्कल के अगले संसाधन की ओर पुनर्निर्देशित करते हैं। मरम्मत (repair) होने पर, टोकन रिसोर्स प्लेस में वापस आ जाता है, जिससे सामान्य संचालन बहाल हो जाता है।
सुपरवाइजरी कंट्रोल (TGAL): यह सुनिश्चित करने के लिए कि सिस्टम सामान्य और डिग्रेड (single failure) दोनों स्थितियों में लाइव (डेडलॉक-मुक्त) और बाउंडेड रहे, थिंक ग्लोबली, एक्ट लोकली (TGAL) एल्गोरिदम का उपयोग किया जाता है।
- номинаल मोड (सभी संसाधन कार्यरत) के लिए एक सुपरवाइजर सिंथेसाइज किया जाता है।
- प्रत्येक डिग्रेड मोड (एकल संसाधन विफलता) के लिए अलग-अलग सुपरवाइजर सिंथेसाइज किए जाते हैं, जहाँ विफल संसाधन और उसका बैकअप प्रभावी रूप से एक पूल्ड क्षमता (pooled capacity) के रूप में माना जाता है।
- इन सुपरवाइजर्स को रेडंडेंट मॉनिटर्स (place invariants) को हटाकर एक एकल कंट्रोलर में संकलित किया जाता है।

प्रमुख योगदान (Key Contributions)
यह शोध पत्र पांच प्राथमिक योगदानों को रेखांकित करता है:

सर्कुलर रेडंडेंसी मैकेनिज्म: कई अविश्वसनीय संसाधनों को संभालने के लिए एक नवीन रेडंडेंसी योजना, जिसमें कोई अतिरिक्त बैकअप हार्डवेयर या पदानुक्रमित परत की आवश्यकता नहीं है, बल्कि मौजूदा संसाधनों के बीच आपसी बैकअप पर निर्भरता है।
इनहिबिटर-फ्री पेट्री नेट मॉडल: एक औपचारिक पेट्री नेट मॉडल जो बिना इनहिबिटर आर्च के सर्कुलर स्विच सबनेट का उपयोग करता है, जिससे कंप्यूटेशनल संसाधनों की बचत होती है।
फॉर्मल वेरिफिकेशन: उन स्केच प्रमाणों और परिभाषाओं को स्थापित करना जो यह स्थापित करते हैं कि परिणामी C-LSRR नेट एकल संसाधन विफलता की स्थिति में लाइवनेस (liveness) और बाउंडेडनेस (boundedness) को सुरक्षित रखता है।
कंट्रोलर सिंथेसिस: C-LSRR नेट के लिए नॉर्मल और डिग्रेड अवस्थाओं के लिए लाइवनेस-एनफोर्सिंग सुपरवाइजर बनाने के लिए TGAL एल्गोरिदम का अनुप्रयोग और अनुकूलन।
एक्सपेरिमेंटल वेरिफिकेशन: एक मानक S4R बेंचमार्क मॉडल पर सिमुलेशन परिणामों के माध्यम से दृष्टिकोण की प्रभावकारिता का प्रदर्शन।

प्रायोगिक परिणाम (Experimental Results)
कार्यप्रणाली को 23 प्लेसेस, 18 ट्रांजिशन्स और 4 अविश्वसनीय रोबोट्स ( $R_1$ से $R_4$ ) वाले 50 प्रारंभिक पार्ट्स वाले S4R मॉडल पर सिमुलेशन के माध्यम से मान्य किया गया।

बेसलाइन प्रदर्शन: एक नॉन-रेडंडेंट S4R सिस्टम ने औसतन 9.3 पार्ट्स का थ्रूपुट प्राप्त किया। हालांकि, रोबोट $R_1$ की विफलता पर, सिस्टम पूरी तरह से रुक गया (0% रिकवरी)।
C-LSRR प्रदर्शन (सामान्य): बिना विफलता के C-LSRR सिस्टम ने 7.7 पार्ट्स का औसत थ्रूपुट प्राप्त किया, जो रेडंडेंसी मैकेनिज्म के ओवरहेड के कारण बेसलाइन की तुलना में 17% की कमी दर्शाता है।
C-LSRR प्रदर्शन (विफलता): जब स्टेप 7,500 पर $R_1$ विफल हुआ, तो C-LSRR सिस्टम 7.0 पार्ट्स के औसत थ्रूपुट के साथ कार्य करना जारी रखता है। इसके परिणामस्वरूप डिग्रेड अवस्था वाले नॉन-रेडंडेंट सिस्टम के सापेक्ष 90.5% रिकवरी रेट प्राप्त हुआ।
ओवरहेड: C-LSRR मॉडल ने प्लेसेस की संख्या में 17% (23 से 27) और ट्रांजिशन्स में 111% (18 से 38) की वृद्धि की। सिमुलेशन समय में 40% (3.2s से 4.5s) की वृद्धि हुई, जिसे लेखक व्यावहारिक उपयोग के लिए उचित मानते हैं।
तुलना: 90.5% का रिकवरी रेट नॉन-रेडंडेंट समाधानों (0%) से बेहतर है और समर्पित LSRR समाधानों (पूर्व साहित्य में उद्धृत 77.8%) के प्रतिस्पर्धी है, वह भी बिना संबंधित हार्डवेयर लागत के।

महत्व और दावे (Significance and Claims)
शोध पत्र का दावा है कि C-LSRR, AMS में फॉल्ट टॉलरेंस के लिए एक लागत प्रभावी और संरचनात्मक रूप से सरल समाधान प्रदान करता है। संसाधनों को एक सर्कल में व्यवस्थित करके, सिस्टम बिना किसी समर्पित बैकअप हार्डवेयर या जटिल पदानुक्रमित नियंत्रण संरचनाओं के, एकल-बिंदु विफलताओं के विरुद्ध उच्च लचीलापन (90.5% रिकवरी) प्राप्त करता है। लेखक इस बात पर जोर देते हैं कि सामान्य थ्रूपुट में मामूली कमी (9.3 से 7.7 पार्ट्स) सिस्टम उपलब्धता में महत्वपूर्ण लाभ के लिए एक न्यायसंगत ट्रेड-ऑफ है। इस दृष्टिकोण को समर्पित रेडंडेंसी के एक व्यवहार्य विकल्प के रूप में प्रस्तुत किया गया है, विशेष रूप से उन प्रणालियों के लिए जहाँ हार्डवेयर लागत एक बाधा है।

सीमाएं और भविष्य का कार्य (Limitations and Future Work)
लेखक स्पष्ट रूप से नोट करते हैं कि वर्तमान दृष्टिकोण यह मानता है कि एक समय में केवल एक ही संसाधन विफल होता है; एक साथ कई विफलताओं को संभालना भविष्य के कार्य के लिए टाल दिया गया है। इसके अतिरिक्त, अध्ययन रैंडम ट्रांजिशन सिलेक्शन पर निर्भर करता है, और लेखक सुझाव देते हैं कि डिटरमिनिस्टिक (deterministic) दृष्टिकोण थ्रूपुट को और बेहतर बना सकते हैं। भविष्य के अनुसंधान दिशाओं में कई विफलताओं के लिए पद्धति का विस्तार करना, डिटरमिनिस्टिक ट्रांजिशन्स के माध्यम से थ्रूपुट को अनुकूलित करना, अधिक जटिल मॉडलों पर परीक्षण करना और विफलता की भविष्यवाणी के लिए मशीन लर्निंग को एकीकृत करना शामिल है।

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