論文の概要: Large Language Models for Manufacturing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.21418v1
• Date: Mon, 28 Oct 2024 18:13:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-30 13:42:38.344167
• Title: Large Language Models for Manufacturing
• Title（参考訳）: 生産のための大規模言語モデル
• Authors: Yiwei Li, Huaqin Zhao, Hanqi Jiang, Yi Pan, Zhengliang Liu, Zihao Wu, Peng Shu, Jie Tian, Tianze Yang, Shaochen Xu, Yanjun Lyu, Parker Blenk, Jacob Pence, Jason Rupram, Eliza Banu, Ninghao Liu, Linbing Wang, Wenzhan Song, Xiaoming Zhai, Kenan Song, Dajiang Zhu, Beiwen Li, Xianqiao Wang, Tianming Liu,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は製造業を変革する可能性があり、プロセスを最適化し、効率を改善し、革新を促進する新しい機会を提供する。 本稿では,LLMを製造分野に統合し,製造のさまざまな側面を自動化・拡張する可能性に焦点を当てる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.12098478080648
• License:
• Abstract: The rapid advances in Large Language Models (LLMs) have the potential to transform manufacturing industry, offering new opportunities to optimize processes, improve efficiency, and drive innovation. This paper provides a comprehensive exploration of the integration of LLMs into the manufacturing domain, focusing on their potential to automate and enhance various aspects of manufacturing, from product design and development to quality control, supply chain optimization, and talent management. Through extensive evaluations across multiple manufacturing tasks, we demonstrate the remarkable capabilities of state-of-the-art LLMs, such as GPT-4V, in understanding and executing complex instructions, extracting valuable insights from vast amounts of data, and facilitating knowledge sharing. We also delve into the transformative potential of LLMs in reshaping manufacturing education, automating coding processes, enhancing robot control systems, and enabling the creation of immersive, data-rich virtual environments through the industrial metaverse. By highlighting the practical applications and emerging use cases of LLMs in manufacturing, this paper aims to provide a valuable resource for professionals, researchers, and decision-makers seeking to harness the power of these technologies to address real-world challenges, drive operational excellence, and unlock sustainable growth in an increasingly competitive landscape.
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の急速な進歩は、製造業を変革し、プロセスを最適化し、効率を改善し、革新を促進する新しい機会を提供する可能性がある。 本稿では, 製品設計から品質管理, サプライチェーン最適化, 人材管理に至るまで, 製造のさまざまな側面を自動化し, 強化する可能性に注目し, 製造領域へのLCMの統合を包括的に検討する。 GPT-4Vのような最先端のLCMの、複雑な命令の理解と実行、膨大な量のデータからの貴重な洞察の抽出、知識共有の促進における優れた能力を示す。 また, 製造業教育の変革, コーディングプロセスの自動化, ロボット制御システムの強化, 産業メタバースによる没入型データリッチ仮想環境の創出について検討した。 本論文は,LLMの製造における実用的応用と新たなユースケースを強調することにより,現実の課題に対処し,運用の卓越を推進し,競争の激化に歯止めをかけるために,これらの技術の力を活用しようとする専門家,研究者,意思決定者に貴重な資源を提供することを目的とする。

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