摘要

本文介绍了一种将大型语言模型（LLM）集成到自动化生产系统中的创新方法，旨在提高任务自动化和灵活性。通过在自动化金字塔框架内组织生产操作，并将原子操作功能建模为微服务，通过专用数字孪生系统中的接口调用执行，实现了可扩展和灵活的生产流程编排基础。在该数字孪生系统中，低级别的硬件特定数据被语义丰富，并变得可解释，以便LLM用于生产计划和控制任务。LLM代理系统性地提示以解释这些生产特定数据和知识，并生成过程计划，然后分解为一系列原子操作，在现实世界的自动化系统中作为微服务执行。我们在实验室的自动化模块化生产设施上实施了这一总体方法，展示了LLM如何通过具体案例研究处理生产计划和控制任务。这导致了一个直观的生产设施，具有更高级别的任务自动化和灵活性。最后，我们揭示了在自主系统中实现大型语言模型全部潜力的几个限制，并指出了有希望的益处。

原理

本文提出的方法通过将LLM代理集成到数字孪生系统中，实现了生产操作的动态规划和控制。LLM代理通过接收用户请求或识别触发事件，生成过程计划，并将其分解为一系列原子操作，这些操作作为微服务在实际自动化系统中执行。这种方法的关键在于LLM的通用适应性，使其能够响应新情况和条件，而无需特定重新训练。LLM代理通过解释生产特定数据和知识，进行动态推理和决策，从而提高了生产系统的自主性和灵活性。

流程

1. 用户通过前端界面输入任务或系统识别触发事件。
2. LLM管理代理接收输入并生成生产计划。
3. 生产计划被分解为一系列原子操作，由操作代理执行。
4. 操作代理将原子操作转化为微服务接口调用，通过数字孪生系统执行。
5. 数字孪生系统实时监控物理过程，并将数据语义丰富后提供给LLM代理。
6. LLM代理根据实时数据进行决策，调整生产计划。
7. 系统持续监控并响应新的生产事件，实现动态调整和优化。

应用

该方法的应用前景广泛，特别是在需要高度自动化和灵活性的生产环境中，如智能工厂、定制化生产等。通过集成LLM，系统能够处理复杂的生产计划和控制任务，提高生产效率和适应性。未来，随着技术的进一步发展和优化，LLM在工业自动化中的应用将更加广泛，为实现智能制造和工业4.0提供强有力的支持。