Utilizing LLMs for Industrial Process Automation: A Case Study on Modifying RAPID Programs
作者: Salim Fares, Steffen Herbold
分类: cs.SE, cs.AI
发布日期: 2025-11-14
备注: Submitted to the International Conference on Software Engineering (ICSE) track Software Engineering in Practice (SEIP) 2026
💡 一句话要点
利用LLM修改工业机器人RAPID程序：一种少样本提示的案例研究
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 工业机器人 RAPID编程 大型语言模型 少样本学习 代码生成
📋 核心要点
- 现有研究主要集中在通用编程语言的LLM应用，缺乏对工业自动化领域专用语言的探索。
- 本文提出利用少样本提示方法，使LLM能够处理工业机器人RAPID语言的简单修改任务。
- 实验表明，即使在本地部署，少样本提示也足以解决RAPID语言的简单问题，保护企业数据。
📝 摘要（中文）
近年来，大量出版物探讨了如何最佳地利用大型语言模型（LLM）进行软件工程。然而，大多数工作集中在广泛使用的通用编程语言上。LLM在工业过程自动化领域软件中的效用，以及通常仅在专有上下文中使用的高度专业化语言，仍未得到充分探索。本文研究了企业如何在不投入大量精力训练特定于领域特定语言的模型的情况下实现目标。我们表明，少样本提示方法足以解决一种LLM支持不佳的语言中的简单问题，并且可以在本地部署，从而确保敏感公司数据的保护。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决工业过程自动化领域中，利用大型语言模型（LLM）修改机器人编程语言（例如RAPID）程序的问题。现有方法主要集中在通用编程语言上，对于工业领域中使用的、具有高度专业性的编程语言支持不足。此外，企业通常不希望将包含敏感数据的代码上传到云端LLM服务，因此需要在本地部署LLM解决方案。
核心思路：论文的核心思路是利用少样本提示（few-shot prompting）方法，使LLM能够理解和修改RAPID程序。通过提供少量的RAPID代码示例和对应的修改指令，引导LLM学习RAPID语言的语法和语义，从而实现对RAPID程序的自动修改。这种方法避免了从头开始训练特定于RAPID语言的LLM，降低了开发成本和数据需求。
技术框架：论文采用了一种基于提示学习（prompt learning）的技术框架。该框架主要包含以下几个步骤：1) 收集RAPID代码示例和对应的修改指令；2) 构建少样本提示，将代码示例和指令组合成LLM的输入；3) 使用LLM生成修改后的RAPID代码；4) 验证修改后的代码是否符合预期。整个过程可以在本地部署，确保数据的安全性。
关键创新：论文的关键创新在于将少样本提示方法应用于工业机器人编程语言的修改任务。与传统的代码生成方法相比，少样本提示方法不需要大量的训练数据，并且可以快速适应新的编程语言。此外，论文还强调了本地部署的重要性，解决了企业对数据安全性的担忧。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 精心选择的RAPID代码示例，这些示例涵盖了常见的RAPID语法和语义；2) 清晰明确的修改指令，例如“将速度设置为50%”或“添加一个等待指令”；3) 使用预训练的LLM，例如GPT-3或类似的模型，并对其进行微调以提高RAPID代码生成的准确性（具体微调方法未知）。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文展示了少样本提示方法在RAPID程序修改任务中的有效性。虽然具体的性能数据未知，但研究表明，即使在本地部署且没有大量训练数据的情况下，LLM也能够成功地修改简单的RAPID程序。这为工业自动化领域的软件开发提供了一种新的思路。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于工业机器人自动化编程、代码维护和优化等领域。通过利用LLM自动修改RAPID程序，可以显著提高编程效率，降低人工成本，并减少人为错误。此外，该方法还可推广到其他工业自动化领域的专用编程语言，具有广泛的应用前景。
📄 摘要（原文）
How to best use Large Language Models (LLMs) for software engineering is covered in many publications in recent years. However, most of this work focuses on widely-used general purpose programming languages. The utility of LLMs for software within the industrial process automation domain, with highly-specialized languages that are typically only used in proprietary contexts, is still underexplored. Within this paper, we study enterprises can achieve on their own without investing large amounts of effort into the training of models specific to the domain-specific languages that are used. We show that few-shot prompting approaches are sufficient to solve simple problems in a language that is otherwise not well-supported by an LLM and that is possible on-premise, thereby ensuring the protection of sensitive company data.