論文の概要: Consultation on Industrial Machine Faults with Large language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.03223v1
• Date: Fri, 4 Oct 2024 08:22:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-03 02:54:39.811917
• Title: Consultation on Industrial Machine Faults with Large language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた産業機械故障の相談
• Authors: Apiradee Boonmee, Kritsada Wongsuwan, Pimchanok Sukjai,
• Abstract要約: 本稿では,Large Language Models (LLMs) を用いて故障診断精度を向上させる手法を提案する。 実験の結果,本手法はベースラインモデルよりも優れ,精度は91%であった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Industrial machine fault diagnosis is a critical component of operational efficiency and safety in manufacturing environments. Traditional methods rely heavily on expert knowledge and specific machine learning models, which can be limited in their adaptability and require extensive labeled data. This paper introduces a novel approach leveraging Large Language Models (LLMs), specifically through a structured multi-round prompting technique, to improve fault diagnosis accuracy. By dynamically crafting prompts, our method enhances the model's ability to synthesize information from diverse data sources, leading to improved contextual understanding and actionable recommendations. Experimental results demonstrate that our approach outperforms baseline models, achieving an accuracy of 91% in diagnosing various fault types. The findings underscore the potential of LLMs in revolutionizing industrial fault consultation practices, paving the way for more effective maintenance strategies in complex environments.
• Abstract（参考訳）: 産業機械故障診断は、製造環境における運転効率と安全性の重要な要素である。 従来の手法は専門家の知識と特定の機械学習モデルに大きく依存しており、適応性に制限があり、広範なラベル付きデータを必要とする。 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を利用した新しい手法を提案する。 プロンプトを動的に作成することにより,多様なデータソースから情報を合成する能力が向上し,文脈的理解や行動可能なレコメンデーションが向上する。 実験の結果,本手法はベースラインモデルより優れており,各種故障の診断において91%の精度が得られた。 この知見は, 工業的断層協議の改革におけるLLMの可能性を浮き彫りにし, 複雑な環境におけるより効率的な保守戦略の道を開いた。

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