Capability-Adaptive Intelligent Assistance in Industry 5.0 Manufacturing: A Systematic Review and Research Framework
इंडस्ट्री 5.0 के 14,346 अभिलेखों का यह व्यवस्थित पुनरावलोकन क्षेत्र के प्रमुख प्रौद्योगिकी-केंद्रित फोकस और श्रमिक क्षमता विविधता पर कम संश्लेषित साहित्य के बीच एक महत्वपूर्ण विच्छेद को प्रकट करता है, जो इस अंतर को पाटने और वास्तव में समावेशी विनिर्माण को सक्षम करने के लिए 'कैपेबिलिटी-एडेप्टिव इंटेलिजेंट असिस्टेंस फ्रेमवर्क' (CAIA-5.0) और एक छह-आइटम अनुसंधान एजेंडा के प्रस्ताव को प्रेरित करता है।
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भविष्य के कारखानों को एक नए वादे के साथ डिजाइन किया जा रहा है: कि तकनीक को लोगों की सेवा करनी चाहिए, न कि इसके विपरीत। यह दृष्टिकोण, जिसे इंडस्ट्री 5.0 के रूप में जाना जाता है, अतीत की ठंडी दक्षता से आगे बढ़कर मानव कल्याण, पर्यावरणीय देखभाल और व्यवधानों से उबरने की क्षमता पर ध्यान केंद्रित करता है। इस बदलाव के केंद्र में 'इंटेलिजेंट असिस्टेंस' (बुद्धिमान सहायता) का विचार है। एक ऐसे कारखाने की कल्पना करें जहाँ मशीनें केवल कठोर आदेशों का पालन नहीं करतीं, बल्कि अपने पास खड़े मानव कार्यकर्ता को देख, समझ और उनके अनुरूप ढल सकती हैं। ये प्रणालियाँ अपने परिवेश को समझने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, परीक्षण के लिए भौतिक दुनिया की आभासी कॉपियाँ बनाने के लिए डिजिटल ट्विन्स और कार्यकर्ता के दृश्य पर सहायक जानकारी को सीधे ओवरले करने के लिए एक्सटेंडेड रियलिटी का उपयोग करती हैं। इसका लक्ष्य एक निर्बाध साझेदारी है जहाँ मनुष्य और रोबोट सुरक्षित और प्रभावी ढंग से सहयोग कर सकें। हालाँकि, इस साझेदारी की वास्तविक सफलता के लिए, तकनीक को उस हर व्यक्ति के लिए काम करना चाहिए जो फर्श पर कदम रखता है, चाहे उनकी शारीरिक क्षमता, आयु या सूचना को संसाधित करने का तरीका कुछ भी हो। यदि उपकरण केवल एक मानक, औसत कार्यकर्ता के लिए बनाए गए हैं, तो मानव-केंद्रित भविष्य का वादा अधूरा रह जाएगा।
हाल ही में एक व्यवस्थित समीक्षा (सिस्टमैटिक रिव्यू) ने यह जांचने के लिए अध्ययन किया कि क्या इस दृष्टि का समर्थन करने वाला वैज्ञानिक साहित्य वास्तव में मानव कार्यबल की विशाल विविधता को ध्यान में रखता है। शोधकर्ताओं ने एक प्रमुख वैज्ञानिक डेटाबेस से 14,346 रिकॉर्ड्स के एक विशाल संग्रह का विश्लेषण किया, जिसमें 2016 से 2026 के बीच प्रकाशित कार्यों को शामिल किया गया। उनके अन्वेषण से पता चला कि यह क्षेत्र वर्तमान में किस प्रकार के असंतुलन के साथ विकसित हो रहा है। अधिकांश शोध भारी मात्रा में मशीनरी और उसके पीछे के कोड पर केंद्रित है। आधे से अधिक रिकॉर्ड रोबोटिक्स और कोलाबोरेटिव रोबोट्स (सहयोगी रोबोट) पर चर्चा करते हैं, जबकि एक चौथाई से अधिक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग पर केंद्रित हैं। इसके विपरीत, समीकरण का मानवीय पक्ष बहुत कम ध्यान प्राप्त करता है। केवल लगभग 11 प्रतिशत रिकॉर्ड मानव कारकों (ह्यूमन फैक्टर्स) को संबोधित करते हैं, और केवल 10 प्रतिशत इस बात पर चर्चा करते हैं कि लोग इन प्रणालियों के साथ कैसे अंतःक्रिया करते हैं। सबसे महत्वपूर्ण निष्कर्ष विभिन्न क्षमताओं वाले श्रमिकों की विशिष्ट आवश्यकताओं से संबंधित है। हालांकि एक छोटा लेकिन वास्तविक कार्य मौजूद है जो स्पष्ट रूप से विकलांगता, आयु, न्यूरोडायवर्सिटी (तंत्रिका विविधता) या डिजिटल साक्षरता पर विचार करता है, लेकिन ये विषय व्यापक चर्चा में लगभग अदृश्य हैं। जब शोधकर्ताओं ने देखा कि शोध पत्रों के कीवर्ड्स में ये अवधारणाएं कितनी बार एक साथ आईं, तो उन्होंने पाया कि विकलांगता संबंधी शब्द शायद ही कभी दर्ज हुए, जो तीन से भी कम बार एक साथ आए। यह पूरे क्षेत्र के सबसे सामान्य कीवर्ड जोड़े के बिल्कुल विपरीत है, जो 425 बार एक साथ आया था।
अध्ययन निष्कर्ष निकालता है कि हालांकि विभिन्न मानवीय क्षमताओं को समायोजित करने पर शोध मौजूद है, लेकिन यह बिखरा हुआ है, अन्य द्वारा शायद ही कभी उद्धृत किया जाता है, और प्रौद्योगिकी विकास की मुख्यधारा से कटा हुआ है। साहित्य में काम पूरी तरह से गायब नहीं है, लेकिन इसे एक सुसंगत रूप में नहीं लाया गया है। लेखक तर्क देते हैं कि यह विखंडन उद्योग को वास्तव में समावेशी प्रणालियाँ बनाने से रोकता है। इसे संबोधित करने के लिए, वे 'कैपेबिलिटी-एडेप्टिव इंटेलिजेंट असिस्टेंस फ्रेमवर्क' नामक एक नया ढांचा प्रस्तावित करते हैं। इस ढांचे का उद्देश्य मानव विविधता पर बिखरे हुए शोध को आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के शक्तिशाली, मौजूदा उपकरणों के साथ जोड़ना है। यह सुझाव देता है कि प्रणालियाँ कार्यकर्ता की विशिष्ट आवश्यकताओं के आधार पर अपने व्यवहार को समायोजित कर सकती हैं, जैसे कि मानव की वर्तमान स्थिति के आधार पर एक रोबोट की स्वायत्तता को बदलना। शोधकर्ता नोट करते हैं कि इस विचार का एक विशिष्ट हिस्सा, जिसमें कार्यकर्ता की स्थिति के आधार पर एक रोबोट की स्वतंत्रता को स्वचालित रूप से समायोजित करना शामिल है, अभी तक व्यवहार में परीक्षण नहीं किया गया है। उन्होंने एक स्पष्ट मार्ग रेखा तैयार की है, जिसमें विचारों के इस खंडित संग्रह को डिजाइनरों और नीति निर्माताओं के लिए एक व्यावहारिक, कामकाजी मार्गदर्शिका में बदलने के लिए छह विशिष्ट अनुसंधान क्षेत्रों का आह्वान किया गया है। अंतिम लक्ष्य यह सुनिश्चित करना है कि कल के बुद्धिमान कारखाने केवल एक आदर्श कार्यकर्ता के लिए नहीं, बल्कि उन वास्तविक, विविध लोगों के लिए बनाए जाएं जो वास्तव में उनका उपयोग करेंगे।
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