論文の概要: Utilizing LLMs for Industrial Process Automation: A Case Study on Modifying RAPID Programs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.11125v1
• Date: Fri, 14 Nov 2025 09:56:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-17 22:42:18.529631
• Title: Utilizing LLMs for Industrial Process Automation: A Case Study on Modifying RAPID Programs
• Title（参考訳）: 産業プロセス自動化のためのLCMの利用:RAPIDプログラムの修正を事例として
• Authors: Salim Fares, Steffen Herbold,
• Abstract要約: 本稿では,産業プロセス自動化分野におけるソフトウェアのための大規模言語モデルの有用性について検討する。 LLMで十分にサポートされていない言語において、単純な問題を解決するのに、数発のプロンプトアプローチが十分であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.344552881770396
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: How to best use Large Language Models (LLMs) for software engineering is covered in many publications in recent years. However, most of this work focuses on widely-used general purpose programming languages. The utility of LLMs for software within the industrial process automation domain, with highly-specialized languages that are typically only used in proprietary contexts, is still underexplored. Within this paper, we study enterprises can achieve on their own without investing large amounts of effort into the training of models specific to the domain-specific languages that are used. We show that few-shot prompting approaches are sufficient to solve simple problems in a language that is otherwise not well-supported by an LLM and that is possible on-premise, thereby ensuring the protection of sensitive company data.
• Abstract（参考訳）: 近年,ソフトウェア工学におけるLarge Language Models (LLM) の活用方法が,多くの出版物で取り上げられている。 しかし、この研究の大部分は広く使われている汎用プログラミング言語に焦点を当てている。 産業プロセス自動化領域におけるソフトウェアのためのLLMの実用性は、通常プロプライエタリな文脈でのみ使用される高度に特殊化された言語で、まだ未定である。 本論文では,企業に対して,使用するドメイン特化言語固有のモデルのトレーニングに多大な労力を費やすことなく,独自に達成できることについて検討する。 LLMが十分にサポートしていない言語で、かつ、オンプレミスで可能であり、機密性の高い企業データの保護を確保するのに十分であることを示す。

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