.png){kind=icon}
返回
Generative Artificial Intelligence for Intent-Based Industrial Automation
.png){kind=icon}
PRE
AI
DOI：10.1109/MCE.2024.3490780.png)
.png){kind=icon}
原文求助.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
消费电子的演变日益受到工业自动化技术进步的推动，其中生成式人工智能（AI）在意图驱动系统中发挥着关键作用。本研究提出了一种将生成式AI整合到意图驱动工业自动化中的综合框架，旨在将高层业务目标与工厂车间的精确操作任务相协调。所提出的架构协同结合了三个主要组件：业务意图、意图层和工厂车间。该框架利用基础模型（如最突出的大型语言模型（LLMs））和先进通信技术，将战略业务意图（如成本优化、订单管理和市场适应）转化为可执行任务，以提高运营效率、响应能力和战略一致性。我们还提出了一种微调LLM的过程，以优化其在意图驱动系统中的交互流程，重点介绍了用于将LLM适配工业场景的增强技术。数值结果证明了所提出框架的有效性，并显示出与预训练LLM模型相比的百分比改进。
Keyword:
Business
Automation
Data models
Training
Production facilities
Generative AI
Consumer electronics
Adaptation models
Analytical models
Industrial engineering
Intent recognition
Artificial intelligence
期刊
IF:
4.1
论文数:
1.4K
被引数:
1.8K
机构
引用论文
On the assessment of generative AI in modeling tasks: an experience report with ChatGPT and UML关于建模任务中生成式AI的评估: 使用ChatGPT和UML的经验报告
OAAI
.png){kind=icon}
OAAI分享收藏
分享收藏Generative AI for Industry 5.0: Analyzing the impact of ChatGPT, DALLE, and Other Models工业5.0的生成式人工智能：分析ChatGPT、DALL·E及其他模型的影响OAAI
OAAI分享收藏
查看更多内容