論文の概要: CausalPulse: An Industrial-Grade Neurosymbolic Multi-Agent Copilot for Causal Diagnostics in Smart Manufacturing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.29755v1
• Date: Tue, 31 Mar 2026 13:54:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-01 15:25:03.696522
• Title: CausalPulse: An Industrial-Grade Neurosymbolic Multi-Agent Copilot for Causal Diagnostics in Smart Manufacturing
• Title（参考訳）: CausalPulse: スマートマニュファクチャリングにおける因果診断のための産業用グルード型ニューロシンボリックマルチエージェントコパイロット
• Abstract要約: CausalPulseは、異常検出、因果発見、推論を自動化する業界グレードのマルチエージェントパトロールである。 ロバート・ボッシュ製造工場に配備され、既存のモニタリングとシームレスに統合され、生産規模でのリアルタイム運用をサポートする。 基準ごとの成功率は、計画とツールの使用で98.75%、自己回帰で97.3%、共同作業で99.2%に達した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9855443115851177
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modern manufacturing environments demand real-time, trustworthy, and interpretable root-cause insights to sustain productivity and quality. Traditional analytics pipelines often treat anomaly detection, causal inference, and root-cause analysis as isolated stages, limiting scalability and explainability. In this work, we present CausalPulse, an industry-grade multi-agent copilot that automates causal diagnostics in smart manufacturing. It unifies anomaly detection, causal discovery, and reasoning through a neurosymbolic architecture built on standardized agentic protocols. CausalPulse is being deployed in a Robert Bosch manufacturing plant, integrating seamlessly with existing monitoring workflows and supporting real-time operation at production scale. Evaluations on both public (Future Factories) and proprietary (Planar Sensor Element) datasets show high reliability, achieving overall success rates of 98.0% and 98.73%. Per-criterion success rates reached 98.75% for planning and tool use, 97.3% for self-reflection, and 99.2% for collaboration. Runtime experiments report end-to-end latency of 50-60s per diagnostic workflow with near-linear scalability (R^2=0.97), confirming real-time readiness. Comparison with existing industrial copilots highlights distinct advantages in modularity, extensibility, and deployment maturity. These results demonstrate how CausalPulse's modular, human-in-the-loop design enables reliable, interpretable, and production-ready automation for next-generation manufacturing.
• Abstract（参考訳）: 現代の製造業環境は、生産性と品質を維持するために、リアルタイム、信頼できる、解釈可能な根本原因の洞察を必要とする。 従来の分析パイプラインは、しばしば異常検出、因果推論、根本原因分析を独立したステージとして扱い、スケーラビリティと説明可能性を制限する。 本稿では、スマート製造における因果診断を自動化する業界グレードのマルチエージェントコミッションであるCausalPulseを紹介する。 標準的なエージェントプロトコル上に構築されたニューロシンボリックアーキテクチャを通じて、異常検出、因果発見、推論を統一する。 CausalPulseはRobert Bosch製造工場にデプロイされており、既存の監視ワークフローとシームレスに統合され、プロダクションスケールでのリアルタイム操作をサポートする。 パブリック(Future Factories)とプロプライエタリ(Planar Sensor Element)両方のデータセットの評価は高い信頼性を示し、全体の成功率は98.0%と98.73%である。 基準ごとの成功率は、計画とツールの使用で98.75%、自己回帰で97.3%、共同作業で99.2%に達した。 ランタイム実験は、ほぼ線形スケーラビリティ(R^2=0.97)を備えた診断ワークフロー毎の50～60秒のエンドツーエンドレイテンシを報告し、リアルタイムの可読性を確認する。 既存の産業用パトリオットと比較すると、モジュラリティ、拡張性、デプロイメントの成熟度において、明確なアドバンテージが浮き彫りになっている。 これらの結果は、CausalPulseのモジュラー・イン・ザ・ループ設計が、次世代製造における信頼性、解釈性、および生産可能な自動化を実現する方法を示している。

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