Incorporating Large Language Models into Production Systems for Enhanced Task Automation and Flexibility

要約

このペーパーでは、タスクの自動化と柔軟性を強化することを目的として、大規模言語モデル (LLM) エージェントを自動化された運用システムに統合する新しいアプローチを紹介します。
私たちは、自動化ピラミッドに基づいた階層フレームワーク内で生産業務を組織します。
アトミック操作機能はマイクロサービスとしてモデル化され、専用のデジタル ツイン システム内のインターフェイス呼び出しを通じて実行されます。
これにより、生産プロセスを調整するためのスケーラブルで柔軟な基盤が可能になります。
このデジタル ツイン システムでは、低レベルのハードウェア固有のデータが意味的に強化され、生産計画や制御タスクのために LLM が解釈できるようになります。
大規模な言語モデル エージェントは、これらのプロダクション固有のデータと知識を解釈するよう体系的に促されます。
ユーザー要求を受信するか、トリガーとなるイベントを識別すると、LLM エージェントはプロセス計画を生成します。
この計画は一連のアトミックな操作に分解され、実際の自動化システム内でマイクロサービスとして実行されます。
私たちはこの全体的なアプローチを研究所の自動モジュール生産施設に実装し、具体的なケーススタディを通じて LLM が生産計画と制御タスクをどのように処理できるかを実証します。
これにより、より高いレベルのタスクの自動化と柔軟性を備えた直観的な生産施設が実現します。
最後に、自律システムで大規模言語モデルの可能性を最大限に実現する際のいくつかの制限を明らかにし、有望な利点を指摘します。
この一連の進行中の研究シリーズのデモは、https://github.com/YuchenXia/GPT4IndustrialAutomation からアクセスできます。

要約(オリジナル)

This paper introduces a novel approach to integrating large language model (LLM) agents into automated production systems, aimed at enhancing task automation and flexibility. We organize production operations within a hierarchical framework based on the automation pyramid. Atomic operation functionalities are modeled as microservices, which are executed through interface invocation within a dedicated digital twin system. This allows for a scalable and flexible foundation for orchestrating production processes. In this digital twin system, low-level, hardware-specific data is semantically enriched and made interpretable for LLMs for production planning and control tasks. Large language model agents are systematically prompted to interpret these production-specific data and knowledge. Upon receiving a user request or identifying a triggering event, the LLM agents generate a process plan. This plan is then decomposed into a series of atomic operations, executed as microservices within the real-world automation system. We implement this overall approach on an automated modular production facility at our laboratory, demonstrating how the LLMs can handle production planning and control tasks through a concrete case study. This results in an intuitive production facility with higher levels of task automation and flexibility. Finally, we reveal the several limitations in realizing the full potential of the large language models in autonomous systems and point out promising benefits. Demos of this series of ongoing research series can be accessed at: https://github.com/YuchenXia/GPT4IndustrialAutomation

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