Intelligent Human-Machine Partnership for Manufacturing: Enhancing Warehouse Planning through Simulation-Driven Knowledge Graphs and LLM Collaboration
作者: Himabindu Thogaru, Saisubramaniam Gopalakrishnan, Zishan Ahmad, Anirudh Deodhar
分类: cs.AI
发布日期: 2025-12-20
备注: 13 pages, 2 figures, accepted for oral presentation at AAAI Human Machine Collaboration Workshop 2026
💡 一句话要点
提出基于仿真驱动知识图谱和LLM协作的智能人机伙伴关系，优化仓库规划。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 智能制造 人机协作 知识图谱 大型语言模型 仓库规划 仿真数据分析 自然语言交互 瓶颈识别
📋 核心要点
- 传统仿真数据分析方法阻碍了人类决策者获取关键操作洞察，限制了制造规划中的人机协作。
- 该论文提出了一种集成了知识图谱和LLM代理的协作智能系统，通过自然语言交互赋能制造专业人员。
- 实验表明，该系统在操作查询中实现了接近完美的准确性，并有效支持专家发现操作问题。
📝 摘要（中文）
为了在现代生产环境中实现最佳性能，制造规划人员面临着复杂的操作挑战，这需要人类专业知识与智能系统之间的无缝协作。传统分析仿真制造数据的方法常常在人类决策者和关键操作洞察之间设置障碍，限制了制造规划中的有效合作。本文提出了一个协作智能系统，该系统集成了知识图谱和基于大型语言模型（LLM）的代理，通过自然语言界面赋能制造专业人员进行复杂的操作分析，从而弥合了这一差距。该系统将仿真数据转换为语义丰富的表示，使规划人员能够通过自然语言与操作洞察进行交互，而无需专门的专业知识。协作式LLM代理与人类决策者协同工作，采用模仿人类分析思维的迭代推理，同时生成用于知识提取的精确查询并提供透明的验证。通过操作场景验证的这种制造瓶颈识别的伙伴关系方法，展示了增强的性能，同时保持了人类的监督和决策权。对于操作查询，该系统通过自然语言交互实现了接近完美的准确性。对于需要协作分析的调查场景，我们证明了该框架在支持人类专家发现相互关联的操作问题方面的有效性，从而增强了理解和决策能力。这项工作通过创建用于可操作洞察的直观方法，减少认知负荷，同时在不断发展的制造生态系统中放大人类的分析能力，从而推进了协作制造。
🔬 方法详解
问题定义：制造规划人员面临复杂的操作挑战，需要人与智能系统高效协作。现有方法在分析仿真数据时，难以让人类决策者直接获取关键信息，阻碍了人机协同，降低了规划效率。
核心思路：构建一个协作智能系统，利用知识图谱存储和组织仿真数据，并引入LLM代理作为人机交互的桥梁。通过自然语言交互，人类专家可以方便地查询和分析数据，LLM代理则辅助进行推理和验证，从而实现更高效的协作。
技术框架：该框架包含以下主要模块：1) 仿真数据转换模块，将仿真数据转换为知识图谱的语义表示；2) 知识图谱存储模块，用于存储和管理转换后的数据；3) LLM代理模块，负责处理自然语言查询、生成知识提取查询、进行推理和验证；4) 人机交互界面，提供自然语言交互接口，方便用户进行查询和分析。
关键创新：该方法的核心创新在于将知识图谱和LLM代理相结合，构建了一个协作式的人机交互系统。知识图谱提供了结构化的数据表示，方便LLM进行推理和查询。LLM代理则通过自然语言交互，降低了用户的使用门槛，并能够辅助进行复杂的操作分析。
关键设计：LLM代理采用迭代推理的方式，模拟人类的分析思维。具体来说，LLM代理首先接收用户的自然语言查询，然后生成一系列知识提取查询，从知识图谱中提取相关信息。接着，LLM代理对提取的信息进行推理和验证，最终生成结果并返回给用户。此外，系统还设计了透明的验证机制，允许用户对LLM代理的推理过程进行审查和修正。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该系统通过自然语言交互，在操作查询中实现了接近完美的准确性。在需要协作分析的场景中，该框架能够有效支持人类专家发现相互关联的操作问题，增强理解和决策能力。实验结果表明，该方法能够提升制造瓶颈识别的性能，同时保持人类的监督和决策权。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于智能制造、智慧工厂等领域，帮助制造企业优化仓库规划、提高生产效率、降低运营成本。通过自然语言交互，降低了专业知识门槛，使更多人员能够参与到制造流程的优化中，促进人机协同，提升企业的整体竞争力。未来，该技术还可扩展到其他复杂系统的分析和优化中。
📄 摘要（原文）
Manufacturing planners face complex operational challenges that require seamless collaboration between human expertise and intelligent systems to achieve optimal performance in modern production environments. Traditional approaches to analyzing simulation-based manufacturing data often create barriers between human decision-makers and critical operational insights, limiting effective partnership in manufacturing planning. Our framework establishes a collaborative intelligence system integrating Knowledge Graphs and Large Language Model-based agents to bridge this gap, empowering manufacturing professionals through natural language interfaces for complex operational analysis. The system transforms simulation data into semantically rich representations, enabling planners to interact naturally with operational insights without specialized expertise. A collaborative LLM agent works alongside human decision-makers, employing iterative reasoning that mirrors human analytical thinking while generating precise queries for knowledge extraction and providing transparent validation. This partnership approach to manufacturing bottleneck identification, validated through operational scenarios, demonstrates enhanced performance while maintaining human oversight and decision authority. For operational inquiries, the system achieves near-perfect accuracy through natural language interaction. For investigative scenarios requiring collaborative analysis, we demonstrate the framework's effectiveness in supporting human experts to uncover interconnected operational issues that enhance understanding and decision-making. This work advances collaborative manufacturing by creating intuitive methods for actionable insights, reducing cognitive load while amplifying human analytical capabilities in evolving manufacturing ecosystems.