論文の概要: Towards autonomous system: flexible modular production system enhanced with large language model agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.14721v1
• Date: Fri, 28 Apr 2023 09:42:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-01 14:47:33.635336
• Title: Towards autonomous system: flexible modular production system enhanced with large language model agents
• Title（参考訳）: 自律システムに向けて:大規模言語モデルエージェントによるフレキシブル・モジュラー生産システム
• Authors: Yuchen Xia, Manthan Shenoy, Nasser Jazdi, Michael Weyrich
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM),デジタルツイン,産業自動化システムを組み合わせた新しいフレームワークを提案する。 実装済みのプロトタイプが未定義のタスクをどのように処理し、運用プロセスを計画し、操作を実行するかを示します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we present a novel framework that combines large language models (LLMs), digital twins and industrial automation system to enable intelligent planning and control of production processes. Our approach involves developing a digital twin system that contains descriptive information about the production and retrofitting the automation system to offer unified interfaces of fine-granular functionalities or skills executable by automation components or modules. Subsequently, LLM-Agents are designed to interpret descriptive information in the digital twins and control the physical system through RESTful interfaces. These LLM-Agents serve as intelligent agents within an automation system, enabling autonomous planning and control of flexible production. Given a task instruction as input, the LLM-agents orchestrate a sequence of atomic functionalities and skills to accomplish the task. We demonstrate how our implemented prototype can handle un-predefined tasks, plan a production process, and execute the operations. This research highlights the potential of integrating LLMs into industrial automation systems for more agile, flexible, and adaptive production processes, while also underscoring the critical insights and limitations for future work.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデル(LLM),デジタルツイン,産業自動化システムを組み合わせて,生産プロセスのインテリジェントな計画と制御を可能にする新しいフレームワークを提案する。 我々のアプローチは、製造に関する記述情報を含むデジタル双生児システムを開発し、自動化コンポーネントやモジュールによって実行可能な細粒度機能やスキルの統一インターフェースを提供する。 その後、LLM-Agentsはデジタルツインの記述情報を解釈し、RESTfulインターフェースを介して物理システムを制御するように設計されている。 これらのLSM-Agentは自動化システム内のインテリジェントエージェントとして機能し、自律的な計画と柔軟な生産の制御を可能にする。 タスク命令が入力として与えられると、LLMエージェントはタスクを達成するための一連の原子機能とスキルを編成する。 実装済みのプロトタイプが未定義のタスクをどのように処理し、運用プロセスを計画し、操作を実行するかを示します。 この研究は、よりアジャイルでフレキシブルで適応的な生産プロセスのために産業自動化システムにllmを統合する可能性を強調するとともに、将来の作業における重要な洞察と限界を強調する。

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