Towards autonomous system: flexible modular production system enhanced with large language model agents

要約

この論文では、大規模言語モデル (LLM)、デジタル ツイン、産業オートメーション システムを組み合わせて、生産プロセスのインテリジェントな計画と制御を可能にする新しいフレームワークを紹介します。
当社はモジュール式生産施設用の自動化システムを改造し、きめ細かい機能と粗いスキルを備えた実行可能な制御インターフェイスを作成します。
低レベルの機能は自動化コンポーネントによって実行され、高レベルのスキルは自動化モジュールによって実行されます。
その後、デジタル ツイン システムが開発され、これらのインターフェイスが登録され、運用システムに関する追加の説明情報が含まれます。
LLM エージェントは、後付けの自動化システムと作成されたデジタル ツインに基づいて、デジタル ツイン内の記述情報を解釈し、サービス インターフェイスを通じて物理システムを制御するように設計されています。
これらの LLM エージェントは、自動化システム内のさまざまなレベルでインテリジェント エージェントとして機能し、柔軟な生産の自律的な計画と制御を可能にします。
タスク指示を入力として与えると、LLM エージェントは一連のアトミックな機能とスキルを調整してタスクを完了します。
実装されたプロトタイプが事前定義されていないタスクを処理し、生産プロセスを計画し、操作を実行する方法を示します。
この研究は、より機敏で柔軟、適応性のある生産プロセスを実現するためのスマートファクトリーのコンテキストにおいて、LLM を産業オートメーションシステムに統合する可能性を強調すると同時に、将来の作業に対する重要な洞察と限界も強調しています。
デモ: https://github.com/YuchenXia/GPT4IndustrialAutomation

要約(オリジナル)

In this paper, we present a novel framework that combines large language models (LLMs), digital twins and industrial automation system to enable intelligent planning and control of production processes. We retrofit the automation system for a modular production facility and create executable control interfaces of fine-granular functionalities and coarse-granular skills. Low-level functionalities are executed by automation components, and high-level skills are performed by automation modules. Subsequently, a digital twin system is developed, registering these interfaces and containing additional descriptive information about the production system. Based on the retrofitted automation system and the created digital twins, LLM-agents are designed to interpret descriptive information in the digital twins and control the physical system through service interfaces. These LLM-agents serve as intelligent agents on different levels within an automation system, enabling autonomous planning and control of flexible production. Given a task instruction as input, the LLM-agents orchestrate a sequence of atomic functionalities and skills to accomplish the task. We demonstrate how our implemented prototype can handle un-predefined tasks, plan a production process, and execute the operations. This research highlights the potential of integrating LLMs into industrial automation systems in the context of smart factory for more agile, flexible, and adaptive production processes, while it also underscores the critical insights and limitations for future work. Demos at: https://github.com/YuchenXia/GPT4IndustrialAutomation

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