論文の概要: A Multi-Agent Framework for Extensible Structured Text Generation in PLCs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02410v1
• Date: Tue, 03 Dec 2024 12:05:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:51:01.151950
• Title: A Multi-Agent Framework for Extensible Structured Text Generation in PLCs
• Title（参考訳）: PLCにおける拡張可能な構造化テキスト生成のためのマルチエージェントフレームワーク
• Authors: Donghao Yang, Aolang Wu, Tianyi Zhang, Li Zhang, Fang Liu, Xiaoli Lian, Yuming Ren, Jiaji Tian,
• Abstract要約: IEC 61131-3規格に準拠した高水準言語はPLCにとって重要なものである。 STの完全な意味論に関する包括的で標準化されたドキュメントが欠如していることは、言語の実装方法に矛盾をもたらしている。 ベンダー固有のSTコードの自動生成を目的としたLCMベースのアプローチであるAutoPLCを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.555744065377148
• License:
• Abstract: Programmable Logic Controllers (PLCs) are microcomputers essential for automating factory operations. Structured Text (ST), a high-level language adhering to the IEC 61131-3 standard, is pivotal for PLCs due to its ability to express logic succinctly and to seamlessly integrate with other languages within the same standard. However, vendors develop their own customized versions of ST, and the lack of comprehensive and standardized documentation for the full semantics of ST has contributed to inconsistencies in how the language is implemented. Consequently, the steep learning curve associated with ST, combined with ever-evolving industrial requirements, presents significant challenges for developers. In response to these issues, we present AutoPLC, an LLM-based approach designed to automate the generation of vendor-specific ST code. To facilitate effective code generation, we first built a comprehensive knowledge base, including Rq2ST Case Library (requirements and corresponding implementations) and Instruction libraries. Then we developed a retrieval module to incorporate the domain-specific knowledge by identifying pertinent cases and instructions, guiding the LLM to generate code that meets the requirements. In order to verify and improve the quality of the generated code, we designed an adaptable code checker. If errors are detected, we initiate an iterative self-improvement process to instruct the LLM to revise the generated code. We evaluate AutoPLC's performance against seven state-of-the-art baselines using three benchmarks, one for open-source basic ST and two for commercial Structured Control Language (SCL) from Siemens. The results show that our approach consistently achieves superior performance across all benchmarks. Ablation study emphasizes the significance of our modules. Further manual analysis confirm the practical utility of the ST code generated by AutoPLC.
• Abstract（参考訳）: Programmable Logic Controllers (PLC) は工場の自動化に不可欠なマイクロコンピュータである。 IEC 61131-3規格に準拠した高レベル言語であるStructured Text (ST) は、論理を簡潔に表現し、同じ標準内で他の言語とシームレスに統合できるため、PLCにとって重要な言語である。 しかし、ベンダーは独自のSTのカスタマイズバージョンを開発しており、STの完全な意味論に関する包括的で標準化されたドキュメントが欠如していることは、言語の実装方法に矛盾をもたらしている。 その結果、STに関連する急激な学習曲線と、発展を続ける産業的要件が組み合わさって、開発者にとって大きな課題が浮かび上がっている。 これらの問題に対して,ベンダー固有のSTコードの自動生成を目的としたLCMベースのアプローチであるAutoPLCを提案する。 効率的なコード生成を容易にするため、まずRq2STケースライブラリ(要求と対応する実装)やインストラクションライブラリを含む包括的な知識ベースを構築しました。 そこで我々は,関連する事例や命令を識別し,LLMに要求を満たすコードを生成することによって,ドメイン固有の知識を組み込む検索モジュールを開発した。 生成されたコードの品質を検証し、改善するために、適応可能なコードチェッカーを設計しました。 エラーが検出された場合、LLMに生成されたコードを修正するよう指示する反復的な自己改善プロセスを開始する。 3つのベンチマークを用いて,AutoPLCの性能評価を行った。1つはオープンソースベースST用であり,2つはSiemensの商用構造化制御言語(SCL)用である。 その結果,提案手法はすべてのベンチマークにおいて常に優れた性能を発揮することがわかった。 アブレーション研究はモジュールの重要性を強調する。 さらに手動で解析することで、AutoPLCが生成したSTコードの実用性を確認する。

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