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

要約

タイトル：柔軟なモジュール式生産システムに大規模言語モデルエージェントを組み込んだ自律システムに向けて

要約：
– 大規模言語モデル（LLM）、デジタルツイン、産業自動化システムを組み合わせた新しい枠組みを提案。
– モジュール式生産施設の自動化システムを改造し、粗細の機能制御オプションを含む実行可能なコントロールインタフェースを作成。
– デジタルツインシステムを作成し、これらのインタフェースを登録し、生産システムに関する追加の記述情報を保持する。
– 改造された自動化システムと作成されたデジタルツインに基づき、LLMエージェントを設計して、デジタルツインの記述情報を解釈し、サービスインタフェースを通じて物理システムを制御する。
– LLMエージェントは、自動化システムの異なるレベルでのインテリジェントエージェントとして機能し、柔軟な生産に対する自律的な計画と制御を可能にする。
– タスク指示を入力として与えると、LLMエージェントは、タスクを実行するために原子的な機能とスキルのシーケンスをオーケストレーションする。
– この研究は、LLMを産業自動化システムに統合することで、スマートファクトリーにおけるよりアジャイルで柔軟かつ適応性のある生産プロセスを可能にする可能性を強調している。しかし、将来の課題や限界にも着目している。

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.

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arxiv.jp, OpenAI