論文の概要: Pretrained LLMs as Real-Time Controllers for Robot Operated Serial Production Line

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.03889v1
• Date: Wed, 05 Mar 2025 20:43:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-07 15:57:22.566537
• Title: Pretrained LLMs as Real-Time Controllers for Robot Operated Serial Production Line
• Title（参考訳）: ロボット操作シリアル生産ラインのリアルタイム制御系としてのLLMの事前学習
• Authors: Muhammad Waseem, Kshitij Bhatta, Chen Li, Qing Chang,
• Abstract要約: 本研究では,大規模言語モデル(LLM),特に GPT-4 を,製造システム,特に移動ロボットスケジューリングを制御するための,単純で適応可能なソリューションとして用いることの実現可能性について検討する。 ロボットによる連続生産ラインにおいて,移動ロボットを異なるマシンに割り当てるLLMベースの制御フレームワークを導入し,システムスループットの観点からその性能を評価する。 MARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)のような最先端の手法と同等のパフォーマンスを実現するが、大規模なリトレーニングを必要とせずに、同等のスループットを提供するという、明確な利点を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.647265893402412
• License:
• Abstract: The manufacturing industry is undergoing a transformative shift, driven by cutting-edge technologies like 5G, AI, and cloud computing. Despite these advancements, effective system control, which is crucial for optimizing production efficiency, remains a complex challenge due to the intricate, knowledge-dependent nature of manufacturing processes and the reliance on domain-specific expertise. Conventional control methods often demand heavy customization, considerable computational resources, and lack transparency in decision-making. In this work, we investigate the feasibility of using Large Language Models (LLMs), particularly GPT-4, as a straightforward, adaptable solution for controlling manufacturing systems, specifically, mobile robot scheduling. We introduce an LLM-based control framework to assign mobile robots to different machines in robot assisted serial production lines, evaluating its performance in terms of system throughput. Our proposed framework outperforms traditional scheduling approaches such as First-Come-First-Served (FCFS), Shortest Processing Time (SPT), and Longest Processing Time (LPT). While it achieves performance that is on par with state-of-the-art methods like Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL), it offers a distinct advantage by delivering comparable throughput without the need for extensive retraining. These results suggest that the proposed LLM-based solution is well-suited for scenarios where technical expertise, computational resources, and financial investment are limited, while decision transparency and system scalability are critical concerns.
• Abstract（参考訳）: 製造業は、5GやAI、クラウドコンピューティングといった最先端技術によって推進される変革的な変化を経験しています。 これらの進歩にもかかわらず、生産効率の最適化に不可欠である効果的なシステム制御は、製造プロセスの複雑で知識に依存した性質とドメイン固有の専門知識への依存のため、依然として複雑な課題である。 従来の制御手法では、大きなカスタマイズ、かなりの計算資源、意思決定における透明性の欠如が要求される。 本研究では,大規模言語モデル(LLM),特に GPT-4 を,製造システム,特に移動ロボットスケジューリングを制御するための,単純で適応可能なソリューションとして用いることの実現可能性について検討する。 ロボットによる連続生産ラインにおいて,移動ロボットを異なるマシンに割り当てるLLMベースの制御フレームワークを導入し,システムスループットの観点からその性能を評価する。 提案手法は,FCFS(First-Come-First-Served),SPT(Shortest Processing Time),LPT(Longest Processing Time)といった従来のスケジューリング手法よりも優れている。 MARL(Multi-Agent Reinforcement Learning)のような最先端の手法と同等のパフォーマンスを実現するが、大規模なリトレーニングを必要とせずに、同等のスループットを提供するという、明確な利点を提供する。 これらの結果から,LLMに基づくソリューションは技術的専門知識や計算資源,金融投資が限られているシナリオに適しており,意思決定の透明性やシステムのスケーラビリティが重要な懸念事項であることが示唆された。

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