Fugu-MT 論文翻訳(概要): Industrial-Grade Smart Troubleshooting through Causal Technical Language Processing: a Proof of Concept

論文の概要: Industrial-Grade Smart Troubleshooting through Causal Technical Language Processing: a Proof of Concept

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.20700v1
Date: Tue, 30 Jul 2024 09:53:55 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-31 17:39:47.857952
Title: Industrial-Grade Smart Troubleshooting through Causal Technical Language Processing: a Proof of Concept
Title（参考訳）: 因果的技術言語処理による産業用スマートトラブルシューティング : 概念実証
Authors: Alexandre Trilla, Ossee Yiboe, Nenad Mijatovic, Jordi Vitrià,
Abstract要約: 本稿では,産業環境のトラブルシューティングにおける因果診断手法の開発について述べる。提案手法は,大規模言語モデルの分散表現に含まれるベクトル化された言語知識と,産業資産の組込み障害モードと機構に係わる因果関係を利用する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 42.665309736114295
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper describes the development of a causal diagnosis approach for troubleshooting an industrial environment on the basis of the technical language expressed in Return on Experience records. The proposed method leverages the vectorized linguistic knowledge contained in the distributed representation of a Large Language Model, and the causal associations entailed by the embedded failure modes and mechanisms of the industrial assets. The paper presents the elementary but essential concepts of the solution, which is conceived as a causality-aware retrieval augmented generation system, and illustrates them experimentally on a real-world Predictive Maintenance setting. Finally, it discusses avenues of improvement for the maturity of the utilized causal technology to meet the robustness challenges of increasingly complex scenarios in the industry.
Abstract（参考訳）: 本稿では,産業環境のトラブルシューティングにおける因果診断手法の開発について述べる。提案手法は,大規模言語モデルの分散表現に含まれるベクトル化された言語知識と,産業資産の組込み障害モードと機構に係わる因果関係を利用する。本稿では, 因果関係を意識した検索拡張生成システムとして考案された, ソリューションの基本的概念と本質的概念を, 実世界の予測保守環境において実験的に説明する。最後に、産業におけるますます複雑なシナリオの堅牢性の課題を満たすために、活用された因果的技術の成熟に対する改善の道について論じる。

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