論文の概要: Incorporating Large Language Models into Production Systems for Enhanced Task Automation and Flexibility
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.08550v1
- Date: Thu, 11 Jul 2024 14:34:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-12 17:00:06.472621
- Title: Incorporating Large Language Models into Production Systems for Enhanced Task Automation and Flexibility
- Title（参考訳）: タスク自動化とフレキシビリティ向上のための大規模言語モデルを生産システムに組み込む
- Authors: Yuchen Xia, Jize Zhang, Nasser Jazdi, Michael Weyrich,
- Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)エージェントを自動生産システムに統合するための新しいアプローチを提案する。
自動化ピラミッドに基づいた階層的なフレームワーク内での運用運用の組織化。
これにより、プロダクションプロセスのオーケストレーションのためのスケーラブルでフレキシブルな基盤が実現できます。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3999111269325266
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper introduces a novel approach to integrating large language model (LLM) agents into automated production systems, aimed at enhancing task automation and flexibility. We organize production operations within a hierarchical framework based on the automation pyramid. Atomic operation functionalities are modeled as microservices, which are executed through interface invocation within a dedicated digital twin system. This allows for a scalable and flexible foundation for orchestrating production processes. In this digital twin system, low-level, hardware-specific data is semantically enriched and made interpretable for LLMs for production planning and control tasks. Large language model agents are systematically prompted to interpret these production-specific data and knowledge. Upon receiving a user request or identifying a triggering event, the LLM agents generate a process plan. This plan is then decomposed into a series of atomic operations, executed as microservices within the real-world automation system. We implement this overall approach on an automated modular production facility at our laboratory, demonstrating how the LLMs can handle production planning and control tasks through a concrete case study. This results in an intuitive production facility with higher levels of task automation and flexibility. Finally, we reveal the several limitations in realizing the full potential of the large language models in autonomous systems and point out promising benefits. Demos of this series of ongoing research series can be accessed at: https://github.com/YuchenXia/GPT4IndustrialAutomation
- Abstract（参考訳）: 本稿では,タスクの自動化と柔軟性の向上を目的とした,大規模言語モデル(LLM)エージェントを自動生産システムに統合するための新しいアプローチを提案する。
自動化ピラミッドに基づいた階層的なフレームワーク内での運用運用の組織化。
アトミックな操作機能はマイクロサービスとしてモデル化され、専用のデジタルツインシステム内のインターフェース呼び出しを通じて実行される。
これにより、プロダクションプロセスのオーケストレーションのためのスケーラブルでフレキシブルな基盤が実現できます。
このデジタルツインシステムでは、低レベルのハードウェア固有のデータがセマンティックに濃縮され、生産計画と制御タスクのためにLLMに解釈可能である。
大規模言語モデルエージェントは、これらの生産固有のデータと知識を体系的に解釈するよう促される。
ユーザ要求の受信やトリガーイベントの特定を行うと、LLMエージェントはプロセスプランを生成する。
この計画はその後、実際の自動化システム内でマイクロサービスとして実行される一連のアトミックオペレーションに分解される。
本研究では,LLMが実運用計画や制御タスクを具体的なケーススタディを通じてどのように処理できるかを実演する。
これにより、より高度なタスク自動化と柔軟性を備えた直感的な生産設備が実現される。
最後に、自律システムにおける大規模言語モデルの潜在能力をフルに実現するためのいくつかの制限を明らかにし、有望なメリットを指摘した。
この一連の研究シリーズのデモは、https://github.com/YuchenXia/GPT4IndustrialAutomationで見ることができる。
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