Utilizing LLMs for Industrial Process Automation

📄 arXiv: 2602.23331 📥 PDF

作者: Salim Fares

分类: cs.SE, cs.AI

发布日期: 2026-02-28

💡 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 代码生成 机器人控制 PLC编程

📋 核心要点

  1. 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。
  2. 本研究探索利用LLM直接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。
  3. 目标是加速工业制造系统的开发周期，提高开发效率，降低开发成本。

📝 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。本研究旨在利用和集成LLM到工业开发过程中，解决实际编程任务（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：现有方法在工业过程自动化领域应用LLM时存在局限性，因为该领域使用的编程语言高度专业化，且训练数据稀缺。通用LLM难以直接应用于这些专用语言，导致开发效率低下，需要大量人工干预。

核心思路：本研究的核心思路是利用LLM的强大代码生成能力，直接生成工业自动化领域所需的代码。通过针对特定任务进行微调或提示工程，使LLM能够理解和生成专用语言的代码，从而减少人工编写和调试的工作量。

技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个阶段：1）收集工业自动化领域的代码数据，用于训练或微调LLM；2）设计合适的提示模板，引导LLM生成目标代码；3）评估生成的代码的正确性和效率，并进行迭代优化；4）将LLM集成到现有的工业开发流程中，实现自动化代码生成。

关键创新：本研究的关键创新在于探索了LLM在工业过程自动化领域的应用潜力，并提出了一种利用LLM生成专用语言代码的方法。与传统的手动编程相比，该方法可以显著提高开发效率，降低开发成本。

关键设计：关键设计包括：1）针对不同工业自动化任务设计不同的提示模板，例如，为机械臂运动控制、PLC编程等任务定制提示；2）使用少量领域数据对LLM进行微调，提高其在专用语言上的代码生成能力；3）设计评估指标，衡量生成的代码的正确性、效率和可读性。

📊 实验亮点

论文旨在探索LLM在工业自动化领域的应用，目前尚未提供具体的实验结果。未来的研究方向可能包括：对比LLM生成的代码与人工编写代码的性能差异，评估LLM在不同工业自动化任务上的表现，以及探索如何利用LLM进行代码优化和调试。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于工业自动化领域，例如机器人控制、PLC编程、SCADA系统开发等。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，并提高系统的可靠性和可维护性。未来，该技术有望推动工业自动化向智能化、高效化方向发展。

📄 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.