論文の概要: Leveraging Knowledge Graphs and LLM Reasoning to Identify Operational Bottlenecks for Warehouse Planning Assistance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.17273v1
• Date: Wed, 23 Jul 2025 07:18:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-24 22:33:14.898116
• Title: Leveraging Knowledge Graphs and LLM Reasoning to Identify Operational Bottlenecks for Warehouse Planning Assistance
• Title（参考訳）: 倉庫計画支援における知識グラフとLCM推論の活用
• Authors: Rishi Parekh, Saisubramaniam Gopalakrishnan, Zishan Ahmad, Anirudh Deodhar,
• Abstract要約: 我々のフレームワークは知識グラフ(KG)とLarge Language Model(LLM)ベースのエージェントを統合している。 生のDESデータを意味的にリッチなKGに変換し、シミュレーションイベントとエンティティの関係をキャプチャする。 LLMベースのエージェントは反復推論を使用し、相互依存的なサブクエストを生成する。各サブクエストに対して、KGインタラクションのためのCypherクエリを生成し、情報を抽出し、エラーを修正する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2749527861829046
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Analyzing large, complex output datasets from Discrete Event Simulations (DES) of warehouse operations to identify bottlenecks and inefficiencies is a critical yet challenging task, often demanding significant manual effort or specialized analytical tools. Our framework integrates Knowledge Graphs (KGs) and Large Language Model (LLM)-based agents to analyze complex Discrete Event Simulation (DES) output data from warehouse operations. It transforms raw DES data into a semantically rich KG, capturing relationships between simulation events and entities. An LLM-based agent uses iterative reasoning, generating interdependent sub-questions. For each sub-question, it creates Cypher queries for KG interaction, extracts information, and self-reflects to correct errors. This adaptive, iterative, and self-correcting process identifies operational issues mimicking human analysis. Our DES approach for warehouse bottleneck identification, tested with equipment breakdowns and process irregularities, outperforms baseline methods. For operational questions, it achieves near-perfect pass rates in pinpointing inefficiencies. For complex investigative questions, we demonstrate its superior diagnostic ability to uncover subtle, interconnected issues. This work bridges simulation modeling and AI (KG+LLM), offering a more intuitive method for actionable insights, reducing time-to-insight, and enabling automated warehouse inefficiency evaluation and diagnosis.
• Abstract（参考訳）: ボトルネックと非効率性を特定するために、DES(Disdisrete Event Simulations)の大規模で複雑なアウトプットデータセットを分析することは、非常に難しい作業であり、しばしば重要な手作業や専門的な分析ツールを必要としている。 本フレームワークは,知識グラフ(KG)とLarge Language Model(LLM)をベースとしたエージェントを統合し,複雑な離散イベントシミュレーション(DES)出力データを倉庫操作から解析する。 生のDESデータを意味的にリッチなKGに変換し、シミュレーションイベントとエンティティの関係をキャプチャする。 LLMベースのエージェントは反復推論を使用し、相互依存的なサブクエストを生成する。 各サブクエストに対して、KGインタラクション用のCypherクエリを生成し、情報を抽出し、エラーを修正する自己修正を行う。 この適応的で反復的で自己修正的なプロセスは、人間の分析を模倣する運用上の問題を特定する。 倉庫のボトルネック識別のためのDES手法は,機器の故障やプロセスの不規則性を試験し,ベースライン法より優れていた。 運用上の問題に対しては、非効率性をピンポイントする際のパスレートがほぼ完璧である。 複雑な調査質問に対して、微妙で相互に関連のある問題を発見できる優れた診断能力を示す。 この作業は、シミュレーションモデリングとAI(KG+LLM)を橋渡しし、アクション可能な洞察のためのより直感的な方法を提供し、監視までの時間を短縮し、自動倉庫の非効率評価と診断を可能にする。

関連論文リスト

• AgentLongBench: A Controllable Long Benchmark For Long-Contexts Agents via Environment Rollouts [78.33143446024485]
  我々は、横方向思考パズルに基づく環境ロールアウトによるエージェントの評価を行うtextbfAgentLongBenchを紹介した。 このフレームワークは、知識集約的で知識のないシナリオにまたがる厳密な相互作用の軌跡を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-28T16:05:44Z)
• Can LLMs Clean Up Your Mess? A Survey of Application-Ready Data Preparation with LLMs [66.63911043019294]
  データ準備は、生のデータセットを識別し、データセット間の関係を解明し、それらから貴重な洞察を抽出することを目的としている。 本稿では,様々な下流タスクのためのデータ準備にLLM技術を用いることに焦点を当てる。 データクリーニング、標準化、エラー処理、計算、データ統合、データ豊か化という3つの主要なタスクにフィールドを編成するタスク中心の分類を導入します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-22T12:02:45Z)
• Towards Compositional Generalization in LLMs for Smart Contract Security: A Case Study on Reentrancy Vulnerabilities [35.39583123277091]
  本稿では,原子タスクの分解と融合に基づくポストトレーニングアルゴリズムを提案する。 再帰的脆弱性検出タスクを4つの線形独立原子タスクに分解する。 合成データセットのトレーニングにより、3つのコンパイラ検証データセットを生成する。 次に、Slitherツールを使用して、制御フローグラフとデータフローグラフから構造情報を抽出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-11T13:52:07Z)
• S-DAG: A Subject-Based Directed Acyclic Graph for Multi-Agent Heterogeneous Reasoning [22.610518752034043]
  大規模言語モデル(LLM)は複雑な推論問題において顕著な性能を達成した。 本研究では,指定されたマルチエージェント協調戦略を備えた対象レベルできめ細かい分析を行う新しいフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-11-10T05:40:02Z)
• CoDA: Agentic Systems for Collaborative Data Visualization [57.270599188947294]
  深層研究はデータ分析に革命をもたらしたが、データサイエンティストは依然として手作業による視覚化にかなりの時間を費やしている。 単純なシングルエージェントシステムやマルチエージェントシステムを含む既存のアプローチは、しばしばタスクを単純化する。 本稿では,メタデータ分析,タスク計画,コード生成,自己回帰に特殊なLLMエージェントを利用するマルチエージェントシステムであるCoDAを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-03T17:30:16Z)
• LLM Agents for Interactive Workflow Provenance: Reference Architecture and Evaluation Methodology [3.470217255779291]
  本稿では,対話型大規模言語モデル(LLM)エージェントをランタイムデータ解析に活用する評価手法,参照アーキテクチャ,オープンソース実装を提案する。 提案手法では,自然言語を構造化された前処理クエリに変換する軽量なメタデータ駆動型設計を用いる。 LLaMA、GPT、Gemini、Claudeにまたがる評価では、多様なクエリクラスと現実世界の化学ワークフローを網羅し、モジュール設計、即時チューニング、Retrieval-Augmented Generation (RAG)が正確で洞察に富んだエージェント応答を可能にすることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-17T13:51:29Z)
• Intelligent Assistants for the Semiconductor Failure Analysis with LLM-Based Planning Agents [2.2626080389297654]
  失敗分析(FA)は、非常に複雑で知識集約的なプロセスである。 FAラボの計算インフラにおけるAIコンポーネントの統合は、さまざまなタスクを自動化する可能性がある。 本稿では,Large Language Model (LLM) を用いた計画エージェント (LPA) の設計と実装について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-18T15:43:10Z)
• Decompositional Reasoning for Graph Retrieval with Large Language Models [1.034893617526558]
  大規模言語モデル(LLM)は多くのNLPタスクに優れるが、マルチホップ推論と現実の一貫性に苦しむ。 本稿では,テキスト知識グラフをクエリ分解によるLLM推論プロセスに統合する新しい検索手法を提案する。 本手法は,複雑な質問をサブクエストに分解し,関連するテキストのサブグラフを検索し,質問固有の知識グラフを作成して回答生成を誘導する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-16T11:44:28Z)
• IDA-Bench: Evaluating LLMs on Interactive Guided Data Analysis [60.32962597618861]
  IDA-Benchは、多ラウンドの対話シナリオで大規模言語モデルを評価する新しいベンチマークである。 エージェント性能は、最終的な数値出力と人間由来のベースラインを比較して判断する。 最先端のコーディングエージェント(Claude-3.7-thinkingなど)でさえ50%のタスクを成功させ、シングルターンテストでは明らかでない制限を強調している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-23T09:37:52Z)
• Divide by Question, Conquer by Agent: SPLIT-RAG with Question-Driven Graph Partitioning [62.640169289390535]
  SPLIT-RAGは、質問駆動セマンティックグラフ分割と協調サブグラフ検索による制限に対処するマルチエージェントRAGフレームワークである。 革新的なフレームワークは、まずリンク情報のセマンティック分割を作成し、次にタイプ特化知識ベースを使用してマルチエージェントRAGを実現する。 属性対応グラフセグメンテーションは、知識グラフを意味的に一貫性のあるサブグラフに分割し、サブグラフが異なるクエリタイプと整合することを保証する。 階層的なマージモジュールは、論理的検証を通じて、部分グラフ由来の解答間の矛盾を解消する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-20T06:44:34Z)
• RV-Syn: Rational and Verifiable Mathematical Reasoning Data Synthesis based on Structured Function Library [58.404895570822184]
  RV-Synは、新しい数学的合成手法である。 このライブラリからPython形式の関数を組み合わせることで、グラフをソリューションとして生成する。 構築したグラフに基づいて,解誘導論理認識問題生成を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-29T04:42:02Z)
• Learning Task Representations from In-Context Learning [73.72066284711462]
  大規模言語モデル(LLM)は、文脈内学習において顕著な習熟性を示している。 ICLプロンプトにおけるタスク情報をアテンションヘッドの関数として符号化するための自動定式化を導入する。 提案手法の有効性は,最後の隠れ状態の分布と最適に実行されたテキスト内学習モデルとの整合性に起因していることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-08T00:16:44Z)
• Research on the Application of Spark Streaming Real-Time Data Analysis System and large language model Intelligent Agents [1.4582633500696451]
  本研究では、ビッグデータ環境におけるリアルタイムデータ分析システムを強化するために、Agent AIとLangGraphの統合について検討する。 提案したフレームワークは、静的で非効率なステートフル計算の限界を克服し、人間の介入の欠如を克服する。 システムアーキテクチャにはApache Spark Streaming、Kafka、LangGraphが組み込まれ、高性能な感情分析システムを構築する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-10T05:51:11Z)
• GraphTeam: Facilitating Large Language Model-based Graph Analysis via Multi-Agent Collaboration [43.96008600046952]
  GraphTeamは3つのモジュールから5つのLLMベースのエージェントで構成されており、異なる特殊性を持つエージェントは複雑な問題に対処するために協力することができる。 6つのグラフ分析ベンチマークの実験は、GraphTeamが最先端のパフォーマンスを達成し、精度の点で最高のベースラインよりも平均25.85%改善していることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-23T17:02:59Z)
• LogLM: From Task-based to Instruction-based Automated Log Analysis [22.44842963552044]
  既存のアプローチでは、ログ分析を独立したタスクを実行するためのモデルトレーニングとして扱うことが多い。 本稿では,対数ラベル対を命令応答対の統一形式に変換する命令ベーストレーニング手法を提案する。 トレーニングされたモデルであるLogLMは、複雑なユーザ命令に従って、さまざまなタスクをまたいでより一般化することができます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-12T03:36:52Z)
• Characterization of Large Language Model Development in the Datacenter [55.9909258342639]
  大きな言語モデル(LLM)は、いくつかの変換タスクにまたがって素晴らしいパフォーマンスを示している。 しかし,大規模クラスタ資源を効率よく利用してLCMを開発することは容易ではない。 我々は,GPUデータセンタAcmeから収集した6ヶ月のLDM開発ワークロードの詳細な評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-12T13:31:14Z)
• A Mechanistic Interpretation of Arithmetic Reasoning in Language Models using Causal Mediation Analysis [128.0532113800092]
  算数問題に対するトランスフォーマーに基づくLMの機械的解釈を提案する。 これにより、算術に関連する情報がLMによってどのように処理されるかについての洞察が得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-24T11:43:47Z)
• Dif-MAML: Decentralized Multi-Agent Meta-Learning [54.39661018886268]
  我々は,MAML や Dif-MAML と呼ばれる協調型マルチエージェントメタ学習アルゴリズムを提案する。 提案手法により, エージェントの集合が線形速度で合意に達し, 集約MAMLの定常点に収束できることを示す。 シミュレーションの結果は従来の非協調的な環境と比較して理論的な結果と優れた性能を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-06T16:51:09Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。