CausalPulse: An Industrial-Grade Neurosymbolic Multi-Agent Copilot for Causal Diagnostics in Smart Manufacturing
作者: Chathurangi Shyalika, Utkarshani Jaimini, Cory Henson, Amit Sheth
分类: cs.AI
发布日期: 2026-03-31
备注: 10 pages, 8 figures, 4 tables, Accepted at AAAI-MAKE 2026 (AAAI Spring Symposium on Machine Learning and Knowledge Engineering for Knowledge-Grounded Semantic Agents)
💡 一句话要点
CausalPulse：用于智能制造因果诊断的工业级神经符号多智能体协同系统
🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)
关键词: 智能制造 因果诊断 神经符号 多智能体系统 异常检测 根因分析 自动化 工业应用
📋 核心要点
- 传统制造分析流程将异常检测、因果推理和根因分析割裂，导致可扩展性和可解释性不足。
- CausalPulse采用神经符号架构，通过多智能体协同，统一异常检测、因果发现和推理，实现自动化因果诊断。
- 在真实工业数据集上验证，CausalPulse达到高成功率和近线性可扩展性，证明其在实际生产中的可行性。
📝 摘要（中文）
现代制造业需要实时、可信和可解释的根本原因洞察，以维持生产力和质量。传统分析流程通常将异常检测、因果推理和根本原因分析视为孤立阶段，限制了可扩展性和可解释性。本文提出了CausalPulse，一个工业级多智能体协同系统，可自动执行智能制造中的因果诊断。它通过基于标准化智能体协议的神经符号架构统一了异常检测、因果发现和推理。CausalPulse已部署在Robert Bosch制造工厂中，与现有监控工作流程无缝集成，并支持生产规模的实时操作。在公共（Future Factories）和专有（Planar Sensor Element）数据集上的评估显示出高可靠性，总体成功率分别达到98.0%和98.73%。运行时实验报告每个诊断工作流程的端到端延迟为50-60秒，具有接近线性的可扩展性（R^2=0.97），证实了实时就绪性。与现有工业协同系统的比较突出了模块化、可扩展性和部署成熟度方面的明显优势。这些结果表明CausalPulse的模块化、人机协作设计如何为下一代制造业实现可靠、可解释和可用于生产的自动化。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决智能制造中实时、可信和可解释的根本原因诊断问题。现有方法通常将异常检测、因果推理和根本原因分析作为独立步骤处理，缺乏统一性，难以扩展，并且可解释性较差。这使得在复杂的工业环境中快速准确地定位问题根源变得困难。
核心思路：CausalPulse的核心思路是利用神经符号架构和多智能体系统，将异常检测、因果发现和推理整合到一个统一的框架中。通过这种方式，系统可以自动地从数据中学习因果关系，并利用这些关系进行诊断，同时保持结果的可解释性。多智能体协同则允许系统并行处理不同的任务，提高效率和可扩展性。
技术框架：CausalPulse采用多智能体架构，每个智能体负责特定的任务，例如数据收集、异常检测、因果发现和推理。这些智能体通过标准化的协议进行通信和协作，共同完成诊断任务。神经符号架构则用于将数据驱动的机器学习方法与符号推理相结合，从而提高系统的鲁棒性和可解释性。整体流程包括数据预处理、异常检测、因果图构建、根因定位和结果呈现等阶段。
关键创新：CausalPulse的关键创新在于其神经符号多智能体架构，该架构能够将数据驱动的机器学习方法与符号推理相结合，实现自动化因果诊断。与传统的孤立方法相比，CausalPulse能够更有效地利用数据中的因果关系，并提供更具可解释性的结果。此外，多智能体架构提高了系统的可扩展性和灵活性，使其能够适应不同的工业环境。
关键设计：CausalPulse的关键设计包括智能体的选择和配置、智能体之间的通信协议、神经符号模型的选择和训练、以及因果图构建算法的设计。例如，可以使用深度学习模型进行异常检测，使用因果发现算法（如PC算法或GES算法）构建因果图，并使用符号推理引擎进行根因定位。具体的参数设置和损失函数需要根据具体的应用场景进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
CausalPulse在公共数据集（Future Factories）和专有数据集（Planar Sensor Element）上进行了评估，总体成功率分别达到98.0%和98.73%。在规划和工具使用方面的成功率达到98.75%，自我反思为97.3%，协作方面为99.2%。运行时实验表明，每个诊断工作流程的端到端延迟为50-60秒，并且具有接近线性的可扩展性（R^2=0.97），证明了其在实际生产中的实时性能。
🎯 应用场景
CausalPulse可应用于各种智能制造场景，例如半导体制造、汽车制造和航空航天制造等。它可以帮助企业快速定位生产过程中的问题根源，提高生产效率和产品质量，降低运营成本。此外，CausalPulse还可以用于预测潜在的故障，从而实现预防性维护，减少停机时间。该研究的未来影响在于推动制造业的智能化和自动化，提高企业的竞争力。
📄 摘要（原文）
Modern manufacturing environments demand real-time, trustworthy, and interpretable root-cause insights to sustain productivity and quality. Traditional analytics pipelines often treat anomaly detection, causal inference, and root-cause analysis as isolated stages, limiting scalability and explainability. In this work, we present CausalPulse, an industry-grade multi-agent copilot that automates causal diagnostics in smart manufacturing. It unifies anomaly detection, causal discovery, and reasoning through a neurosymbolic architecture built on standardized agentic protocols. CausalPulse is being deployed in a Robert Bosch manufacturing plant, integrating seamlessly with existing monitoring workflows and supporting real-time operation at production scale. Evaluations on both public (Future Factories) and proprietary (Planar Sensor Element) datasets show high reliability, achieving overall success rates of 98.0% and 98.73%. Per-criterion success rates reached 98.75% for planning and tool use, 97.3% for self-reflection, and 99.2% for collaboration. Runtime experiments report end-to-end latency of 50-60s per diagnostic workflow with near-linear scalability (R^2=0.97), confirming real-time readiness. Comparison with existing industrial copilots highlights distinct advantages in modularity, extensibility, and deployment maturity. These results demonstrate how CausalPulse's modular, human-in-the-loop design enables reliable, interpretable, and production-ready automation for next-generation manufacturing.