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A large language model-enabled machining process knowledge graph construction method for intelligent process planning
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AI
DOI：10.1016/j.aei.2025.103244.png)
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摘要
En 中文
作为将设计转化为生产的关键步骤，工艺规划显著影响产品质量、成本、生产效率及市场竞争力。工艺知识库作为工艺规划的基本要素，决定了产品制造的智能化水平。利用知识图谱（KGs）构建工艺知识库的方法已逐渐成为支持智能工艺规划的关键技术。然而，基于传统深度学习的构建KGs的命名实体识别方法需要大量的人工领域特定数据标注，导致效率低下、建设周期延长及成本高昂。为解决这些挑战，本文提出了一种基于大语言模型（LLM）的加工工艺知识图谱构建方法（LLM-MPKG）。首先，采用大语言模型（LLMs）对加工工艺文本数据集进行预标注。随后开发验证器评估并筛选预标注数据集，由领域专家重新标注不足数据，形成高质量的加工工艺标注数据集。接着，利用该数据集和微调后的LLM构建加工工艺知识抽取模型MPKE-GPT。MPKE-GPT应用于从企业内50个零件的工艺规划案例数据中提取知识，进而构建MPKG。同时开发了原型系统以支持智能工艺规划。与传统的深度学习方法相比，所提出的方法将建设时间缩短48.58%，降低成本46.44%，并提升性能1.96%。
Keyword:
Large language models
Knowledge graphs
Machining process
Intelligent process planning
期刊
IF:
9.9
论文数:
4.5K
被引数:
1.7W
机构
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