Control Industrial Automation System with Large Language Model Agents

📄 arXiv: 2409.18009v2 📥 PDF

作者: Yuchen Xia, Nasser Jazdi, Jize Zhang, Chaitanya Shah, Michael Weyrich

分类: eess.SY, cs.AI, cs.HC, cs.MA, cs.RO

发布日期: 2024-09-26 (更新: 2025-06-12)

备注: Pre-print accepted at 30th IEEE ETFA 2025

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出基于大语言模型Agent的工业自动化系统控制框架，实现更灵活易用的自动化。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 工业自动化 大语言模型 Agent系统 事件驱动 人机交互 智能制造 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 传统工业自动化系统操作复杂，适应新流程需大量重新编程，缺乏灵活性和易用性。
  2. 利用大语言模型（LLM）的智能，设计Agent系统，结合结构化提示和事件驱动信息建模，实现自动化系统控制。
  3. 该框架支持LLM微调和测试，使自动化系统能够响应突发事件，并通过自然语言实现更直观的人机交互。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种集成大语言模型（LLM）以实现工业自动化系统端到端控制的框架。该框架的核心是一个专为工业任务设计的Agent系统、一种结构化的提示方法，以及一个事件驱动的信息建模机制，为LLM推理提供实时数据。该框架为LLM提供不同上下文语义级别的实时事件，使其能够解释信息、生成生产计划并控制自动化系统的操作。它还支持结构化数据集的创建，以便对LLM的下游应用进行微调。本文的贡献包括正式的系统设计、概念验证实现以及一种用于生成特定任务数据集的方法，用于LLM微调和测试。该方法能够实现更具适应性的自动化系统，可以响应突发事件，同时允许通过自然语言进行更简单的操作和配置，从而实现更直观的人机交互。

🔬 方法详解

问题定义：传统工业自动化系统需要专业的知识才能操作，并且需要复杂的重新编程才能适应新的流程。这使得它们难以使用，并且缺乏灵活性。因此，需要一种更灵活、更易于使用的工业自动化系统。

核心思路：利用大型语言模型（LLM）的强大能力，构建一个能够理解工业环境中的复杂信息并做出相应决策的智能体（Agent）系统。通过将LLM与工业自动化系统集成，可以实现更高级别的自动化和更直观的人机交互。

技术框架：该框架包含三个主要组成部分：1) 为工业任务设计的Agent系统；2) 结构化的提示方法，用于指导LLM的推理过程；3) 事件驱动的信息建模机制，用于向LLM提供实时的工业数据。整个流程是，首先通过事件驱动的信息建模机制收集工业数据，然后使用结构化的提示方法将数据输入到LLM中，LLM根据数据生成生产计划并控制自动化系统的操作。

关键创新：该框架的关键创新在于将LLM应用于工业自动化系统的端到端控制。通过结合Agent系统、结构化提示和事件驱动的信息建模，该框架能够使LLM理解工业环境中的复杂信息并做出相应的决策。此外，该框架还支持结构化数据集的创建，以便对LLM的下游应用进行微调。

关键设计：结构化提示的设计是关键。论文中可能使用了特定的模板或格式来组织输入LLM的信息，以便LLM能够更好地理解和推理。事件驱动的信息建模机制也至关重要，它需要能够实时地捕获和处理工业数据，并将其转换为LLM可以理解的格式。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

📊 实验亮点

论文提供了一个概念验证的实现，并展示了如何使用该框架来控制工业自动化系统。此外，论文还提供了一种生成特定任务数据集的方法，用于LLM微调和测试。论文在GitHub上提供了演示视频和详细数据，方便其他研究者复现和改进。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种工业自动化场景，例如智能制造、机器人控制、流程优化等。通过自然语言交互，操作人员可以更轻松地配置和控制自动化系统，从而提高生产效率和灵活性。未来，该技术有望推动工业自动化向更智能化、自适应化的方向发展。

📄 摘要（原文）

Traditional industrial automation systems require specialized expertise to operate and complex reprogramming to adapt to new processes. Large language models offer the intelligence to make them more flexible and easier to use. However, LLMs' application in industrial settings is underexplored. This paper introduces a framework for integrating LLMs to achieve end-to-end control of industrial automation systems. At the core of the framework are an agent system designed for industrial tasks, a structured prompting method, and an event-driven information modeling mechanism that provides real-time data for LLM inference. The framework supplies LLMs with real-time events on different context semantic levels, allowing them to interpret the information, generate production plans, and control operations on the automation system. It also supports structured dataset creation for fine-tuning on this downstream application of LLMs. Our contribution includes a formal system design, proof-of-concept implementation, and a method for generating task-specific datasets for LLM fine-tuning and testing. This approach enables a more adaptive automation system that can respond to spontaneous events, while allowing easier operation and configuration through natural language for more intuitive human-machine interaction. We provide demo videos and detailed data on GitHub: https://github.com/YuchenXia/LLM4IAS.