A Large Language Model-based multi-agent manufacturing system for intelligent shopfloor

要約

生産性の向上に伴い、お客様の多品種少量生産への要求が高まり、製造システムへの要求も高まっています。
この需要により生産タスクが頻繁に変更されると、従来の製造システムでは迅速に対応できないことがよくあります。
この問題を解決するためにマルチエージェント製造システムが提案されている。
ただし、技術的な制限のため、この種のシステムにおけるエージェント間のネゴシエーションは、事前定義されたヒューリスティック ルールを通じて実現されており、多品種少量生産に対応できるほどインテリジェントではありません。
この目的を達成するために、本研究では、インテリジェントな作業現場のための大規模言語モデルベース (LLM ベース) マルチエージェント製造システムを提案します。
このシステムは、多様なエージェントを描写し、それらの協力方法を定義します。
エージェントの役割には、マシン サーバー エージェント (MSA)、入札招待者エージェント (BIA)、入札者エージェント (BA)、思考エージェント (TA)、および意思決定エージェント (DA) が含まれます。
LLM のサポートにより、TA と DA は、あらかじめ定義されたプログラムを人為的に実行するのではなく、現場の状況を分析し、最適な機械を選択する能力を獲得します。
BA と BIA 間の交渉は、製造リソースを接続する上で最も重要なステップです。
TA と DA のサポートを受けて、BIA は BA から返された各マシンの情報に基づいて注文の分配を最終的に決定します。
MSA は、エージェントを物理的な作業現場に接続する責任を負います。
このシステムは、これらの異なる役割を持つエージェントの協力を通じてワークピースを配布および送信することを目的としており、他のスケジューリング手法とは区別されます。
このシステムの性能を検証するために比較実験も行われました。

要約(オリジナル)

As productivity advances, the demand of customers for multi-variety and small-batch production is increasing, thereby putting forward higher requirements for manufacturing systems. When production tasks frequent changes due to this demand, traditional manufacturing systems often cannot response promptly. The multi-agent manufacturing system is proposed to address this problem. However, because of technical limitations, the negotiation among agents in this kind of system is realized through predefined heuristic rules, which is not intelligent enough to deal with the multi-variety and small batch production. To this end, a Large Language Model-based (LLM-based) multi-agent manufacturing system for intelligent shopfloor is proposed in the present study. This system delineates the diverse agents and defines their collaborative methods. The roles of the agents encompass Machine Server Agent (MSA), Bid Inviter Agent (BIA), Bidder Agent (BA), Thinking Agent (TA), and Decision Agent (DA). Due to the support of LLMs, TA and DA acquire the ability of analyzing the shopfloor condition and choosing the most suitable machine, as opposed to executing a predefined program artificially. The negotiation between BAs and BIA is the most crucial step in connecting manufacturing resources. With the support of TA and DA, BIA will finalize the distribution of orders, relying on the information of each machine returned by BA. MSAs bears the responsibility for connecting the agents with the physical shopfloor. This system aims to distribute and transmit workpieces through the collaboration of the agents with these distinct roles, distinguishing it from other scheduling approaches. Comparative experiments were also conducted to validate the performance of this system.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google