Utilizing LLMs for Industrial Process Automation
作者: Salim Fares
分类: cs.SE, cs.AI
发布日期: 2026-02-26
💡 一句话要点
利用大型语言模型加速工业过程自动化软件开发
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 工业自动化 机器人控制 PLC编程 软件工程 代码生成 专用编程语言
📋 核心要点
- 现有方法主要关注通用编程语言，忽略了工业自动化领域专用语言的特殊性与挑战。
- 本研究探索利用LLM直接生成工业自动化任务的代码，例如机器人手臂的运动控制程序。
- 目标是验证LLM在工业自动化领域的适用性，并加速制造系统的开发迭代周期。
📝 摘要（中文）
近年来，越来越多的研究关注如何将大型语言模型（LLM）应用于软件工程的最佳实践。然而，这些工作大多集中在广泛使用的通用编程语言（如Python）上，因为它们拥有丰富的训练数据。LLM在工业过程自动化领域软件中的应用，特别是那些通常只在专有环境中使用的、高度专业化的语言，仍然未被充分探索。本研究旨在利用LLM并将其集成到工业开发过程中，解决实际的编程任务（例如，为机械臂生成运动程序），并加速制造系统的开发周期。
🔬 方法详解
问题定义：工业过程自动化领域通常使用高度专业化的编程语言，这些语言的数据集规模远小于通用编程语言（如Python）。因此，直接应用现有LLM到该领域面临挑战，需要探索针对这些专用语言的LLM应用方法。现有方法难以有效利用LLM来加速工业自动化软件的开发。
核心思路：本研究的核心思路是探索如何利用LLM来生成工业自动化领域的代码，例如机器人手臂的运动控制程序。通过将LLM应用于实际的编程任务，验证其在该领域的适用性，并探索加速开发周期的方法。
技术框架：论文没有详细描述具体的技术框架，但可以推断其流程大致如下：首先，收集或构建工业自动化领域特定编程语言的数据集。然后，使用这些数据对LLM进行微调或提示工程，使其能够理解和生成相应的代码。最后，通过实际的编程任务来评估LLM的性能。
关键创新：该研究的关键创新在于将LLM应用于工业过程自动化领域，特别是那些使用专有语言的场景。这与现有研究主要关注通用编程语言形成了鲜明对比，具有重要的实际意义。
关键设计：论文没有提供关于关键参数设置、损失函数或网络结构的具体细节。未来的研究可能需要探索针对工业自动化领域特定编程语言的LLM微调策略和提示工程方法。
📊 实验亮点
由于论文是研究计划，没有提供具体的实验结果。未来的研究需要通过实际的编程任务来评估LLM的性能，并与传统的手动编程方法进行比较，以量化LLM带来的效率提升。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种工业自动化场景，例如机器人控制、PLC编程、SCADA系统配置等。通过利用LLM自动生成代码，可以显著缩短开发周期，降低开发成本，并提高软件质量。未来，LLM有望成为工业自动化工程师的重要辅助工具。
📄 摘要（原文）
A growing number of publications address the best practices to use Large Language Models (LLMs) for software engineering in recent years. However, most of this work focuses on widely-used general purpose programming languages like Python due to their widespread usage training data. The utility of LLMs for software within the industrial process automation domain, with highly-specialized languages that are typically only used in proprietary contexts, remains underexplored. This research aims to utilize and integrate LLMs in the industrial development process, solving real-life programming tasks (e.g., generating a movement routine for a robotic arm) and accelerating the development cycles of manufacturing systems.