論文の概要: Fountain -- an intelligent contextual assistant combining knowledge
representation and language models for manufacturing risk identification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.00364v1
- Date: Tue, 1 Aug 2023 08:12:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-02 15:01:40.908025
- Title: Fountain -- an intelligent contextual assistant combining knowledge
representation and language models for manufacturing risk identification
- Title(参考訳): Fountain -- リスク識別のための知識表現と言語モデルを組み合わせたインテリジェントコンテキストアシスタント
- Authors: Saurabh Kumar, Daniel Fuchs, Klaus Spindler
- Abstract要約: 偏差管理ワークフローに組み込まれたコンテキストアシスタントとしてFuntainを開発した。
工学領域における事前学習言語モデルの選択と適応のニュアンスについて述べる。
製造組織のほとんどのエンジニアリングチームで既に利用可能な中程度の計算インフラを用いて、モデル適応が実現可能であることを実証する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 7.599675376503671
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Deviations from the approved design or processes during mass production can
lead to unforeseen risks. However, these changes are sometimes necessary due to
changes in the product design characteristics or an adaptation in the
manufacturing process. A major challenge is to identify these risks early in
the workflow so that failures leading to warranty claims can be avoided. We
developed Fountain as a contextual assistant integrated in the deviation
management workflow that helps in identifying the risks based on the
description of the existing design and process criteria and the proposed
deviation. In the manufacturing context, it is important that the assistant
provides recommendations that are explainable and consistent. We achieve this
through a combination of the following two components 1) language models
finetuned for domain specific semantic similarity and, 2) knowledge
representation in the form of a property graph derived from the bill of
materials, Failure Modes and Effect Analysis (FMEA) and prior failures reported
by customers. Here, we present the nuances of selecting and adapting pretrained
language models for an engineering domain, continuous model updates based on
user interaction with the contextual assistant and creating the causal chain
for explainable recommendations based on the knowledge representation.
Additionally, we demonstrate that the model adaptation is feasible using
moderate computational infrastructure already available to most engineering
teams in manufacturing organizations and inference can be performed on standard
CPU only instances for integration with existing applications making these
methods easily deployable.
- Abstract(参考訳): 大量生産中の承認された設計やプロセスからの逸脱は、予期せぬリスクを引き起こす可能性がある。
しかし、これらの変化は製品設計特性の変化や製造工程の適応によって必要となることがある。
大きな課題は、ワークフローの早い段階でこれらのリスクを特定し、保証請求につながる障害を回避することだ。
我々は,既存の設計基準やプロセス基準,提案した逸脱の記述に基づくリスクの特定を支援する,逸脱管理ワークフローに統合されたコンテキストアシスタントとしてFontainを開発した。
製造の文脈では、アシスタントが説明可能かつ一貫性のあるレコメンデーションを提供することが重要です。
これを以下の2つの構成要素の組み合わせで達成します
1)ドメイン固有の意味的類似性のために微調整された言語モデル
2) 材料請求書,故障モード及び効果分析(fmea)及び顧客から報告された先行的故障から派生した特性グラフの形での知識表現。
本稿では、工学領域における事前学習言語モデルの選択と適応、コンテキストアシスタントとのユーザインタラクションに基づく継続的モデル更新、知識表現に基づく説明可能なレコメンデーションのための因果連鎖の作成について述べる。
さらに、製造組織内のほとんどのエンジニアリングチームで既に利用可能な適度な計算インフラを使用してモデル適応が実現可能であることを実証し、これらのメソッドをデプロイしやすいように既存のアプリケーションと統合するための標準CPUインスタンス上で推論を行うことができることを示した。
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