大型语言模型在工业应用中的应用

工业市场越来越多地采用大型语言模型（LLMs），以提升生产力和简化运营。大多数情况下，LLM充当对话式“副驾驶”，使用户能够访问各种数据集和系统，同时提供专家解释——弥合人与机器之间的沟通鸿沟。它们也允许非技术用户访问高级分析。然而，大型语言模型在工业中的作用正在迅速扩展。

一些典型的应用场景包括预测性维护、供应链管理、质量控制、培训、自动化和技术支持。

大型语言模型在预测性维护中的作用

制造商无需依赖维护计划或目视检查，避免过度维护或故障，而是通过识别和比较传感器数据、性能指标及历史数据中的模式，“预测”何时执行服务任务。LLM可以被训练为实时分析这些模式并与服务人员互动。

预测性维护采用多种方法保持机械运行。例如，振动分析使制造工厂能够通过早期发现机械故障来减少停机时间。其他技术，如防止过热失效的红外热成像、早期检测磨损、污染和劣化的油品分析、发现结构问题的声学监测以及发现泄漏的超声波检测，也为各行业的设备节省成本和延长了设备寿命做出了贡献。

实际上，LLMs从大量传感器和维护日志中收集和处理大量数据。LLM能够识别数据中的异常和模式，从而检测出与正常运行条件的细微变化，这些变化可能预示设备即将发生故障。温度、振动、压力和流体液位等参数会实时监测。随后，可以向服务人员建议维护措施或预防措施来应对情况，因为大型语言模型可以复制人工技术人员的细致推理并“解释”问题。这些模型比传统分析方法更强大，后者被动处理数据，因为它们可以在基于运营专业知识的上下文框架内综合定量传感器数据，并像聊天机器人一样与技术人员互动。

缩短生产线停机时间是关键优势。国际自动化学会称，工厂通常因设备故障、故障及其他异常情况损失5%至10%的产能。停机成本不仅仅源于产量下降。其他因素，如报废率上升、临时修复以及依赖第三方维持产能，都增加了成本。

检索增强生成（RAG）模型在LLM流程中增加了检索步骤，使其能够搜索与特定异常相关的知识库和历史数据。RAG使技术人员能够做出更明智的决策，并获得更准确的建议。将RAG与LLM结合使用，可以更准确地预测即将发生的设备故障，使技术人员能够预防问题并迅速采取行动。预测性维护减少生产线停机时间，降低与意外设备故障相关的成本。没有自动化，技术人员和时间不足以进行基于数据的设备故障或故障早期检测。

然而，使用LLM进行预测维护的挑战包括优化模型以适应这一特定任务、确保数据质量以及解决偏见问题。

管理复杂的供应链

LLM通过使规划更具预测性，能够应对供应链管理（SCM）的复杂性。它们还实现了一定程度的自主执行，用于库存管理和需求预测。

利用历史数据和市场预测模型的洞察，LLMs可以帮助制造商预测供应链中断，如供应短缺或与关税相关的成本上涨。他们还能迅速响应产品需求的变化，确保供应链针对特定地区进行优化。可以用自然语言提出查询和复杂的假设问题，从而得到如安全库存水平、重新下单调整和替代采购等信息丰富的回答。

例如，通过监控和分析新闻及财经报告，LLM可以主动检测潜在的供应链中断，如新兴地缘政治风险或经济变化对供应商的影响。

为了优化物流，制造商和物流公司中的一个趋势是将LLM作为现有规划和执行系统（如预测模型和ERP数据）的“副驾驶”使用。

LLM可以建议最佳路线，考虑交通、天气和交付时间，并为车队车辆提供预测性维护。此外，通过分析市场状况和历史数据，他们可以为航运和物流服务提出动态定价模型。

随着供应链产生大量文档，LLM被用于自动化文档处理，包括从文档中提取非结构化数据、执行合规检查和生成报告。

在客户端，LLM被用作聊天机器人和虚拟助理，提供24小时客户服务。由于LLM非常适合处理非结构化数据，它们可以作为仓库和运输管理系统及供应商通信之间的统一层。

联合利华的Horizon3 Labs利用生成式人工智能/大型语言模型协调其全球供应链运营。规划系统整合了销售数据、气象预测和区域市场指标等多样化数据源，并利用LLM为国家规划者提供解释和调整建议。报告结果显示，此次部署将供应链规划错误减少了约30%。同样，马士基利用这些技术创建自动化供应商合同，获取供应商评级和反馈。自动化将人工审核合同所需的时间缩短了近50%。

工业自动化中的大型语言模型

在工业自动化和控制领域，LLM目前主要用于推理和交互。目前，它们位于PLC、SCADA、分布式控制系统（DCS）、企业资源计划（ERP）软件和制造执行系统（MES）之上。

如今，PLC及其相关安全系统形成了一个确定性控制回路。LLM还可以在此基础上进行编排、规划、解释和提供自然语言解释。在某些情况下，它们可能用于生成控制逻辑或命令，并在部署前进行验证。一般来说，LLM输出要么通知操作员，要么在修改过程变量前通过监督检查。

在控制室中，LLMs通过作为自然语言控制助手增强人机界面，使操作员能够查询工厂状态和运行，并获得问题根源的详细说明，并结合实时SCADA数据、报警、维护历史和作流程。他们还可以提供语音和聊天监督运营。

在最近的一篇论文中，宾夕法尼亚州立大学、自动化与信息系统研究所以及慕尼黑工业大学的研究人员描述了支持LLM的多智能体系统如何通过自然语言处理将产品规格、CAD数据和订单转化为详细的工艺计划和资源分配，提升制造灵活性。研究人员描述了利用LLM能力解读不断演变的G代码规范和制造说明的产品代理。这些代理随后动态地将作分配给相应的资源代理，这些代理执行根据用户提供的指令和工具规格所指导的任务。G-code 是一种数控机床编程语言。论文发现，GPT-4在50次试验中实现了两步制造工艺的100%成功率，四步制造工艺的成功率为86%。然而，随着任务复杂度的增加，性能会下降。下一步是提高模型准确性，并为能够满足各种制造指令和需求的代理开发包含LLM的通信协议。[3]

LLMs的应用及其与工业自动化的整合，以及在供应链管理和预测性维护中的应用，将使工厂能够实时重组，以根据资源可用性、供需考虑及动态定价，实现全自动化工厂的生产。这些工厂效率高，且需要更少的人力干预。

现场维护

LLM被用作现场和现场维护及故障排除中的智能副驾驶。通过整合实时访问服务和诊断记录以及技术手册，技术人员可以即时生成针对特定系统量身定制的逐步指导。结果是更快识别问题原因，减少重复访问，显著提高首次修复率。

LLM驱动的工具也被用来帮助弥合退休员工与新员工之间的技能差距，提供基于上下文的服务说明，并突出从过去工作订单中学到的最佳实践。因此，组织能够实现更高效的支持作、减少停机时间和缩短技术员培训周期，同时保留和利用公司的集体技术知识库。

质量控制

在质量控制领域，LLMs可以分析大量生产数据，检测异常和偏差，提示潜在缺陷。利用实时生产线数据，如温度、压力、振动、视觉等，使大型语言模型能够发现人工检测通常忽略的模式。偏差几乎会被瞬间标记——从而在缺陷产品到达客户手中前迅速采取纠正措施。

利用维护和质量控制日志及报告的信息，LLM可以建议调整机器设置、周期时间和工艺变量，以确保产品质量的一致性。额外的好处是减少废料和复工成本。部署LLM驱动质量系统的公司已实现不到200毫秒的检测能力，最大限度地减少了整个生产运行的错误传播。

此外，通过解决失效和质量缺陷的根本原因，包括材料方差和工艺漂移，LLMs理想地优化了工作流程，防止了反复出现缺陷——从而降低材料浪费和减少库存需求。

知识管理与培训

制造商正在利用LLM将静态技术文档转化为互动式、对话式的知识系统，加速决策支持和员工发展。此外，RAG技术使LLM能够即时检索非结构化数据，如技术手册、法规文件和最佳实践档案中的相关段落，使技术人员能够使用自然语言查询，而无需在密集的PDF中搜索。

LLM能够捕捉、结构化并传递机构专业知识到下一代，显著缩短培训时间。制造商发现，LLM相比手工文档的成本可显著降低70%。法规合规也更高效，LLM能够解读复杂标准，确保全球运营中的合规性。使用知识图谱驱动的LLM系统的组织在信息检索准确率提升了85%，认证准备速度提升了60%。

未来，LLM将被广泛使用

LLM已经改变了工业和制造业。未来，这些模型将变得更加精准和精准，并更加集成于软件、控制、物流和管理系统。

LLM将推动自主制造环境的发展，在那里系统能够自我配置、自我优化和自我诊断，几乎无需人工干预。通过集成数字孪生和仿真模型，实时、非结构化数据实现即时反馈、快速故障排除和持续流程改进成为可能。

在CAD/CAM中，LLM将设计概念转化为制造指令并优化性能，充分实现“为制造而设计”的趋势——助力设计探索、减少错误并加速创新。

工业自动化将越来越多地使用基于LLM的聊天和语音接口来管理实时运营。通过在边缘本地运行的模型，这些接口将使管理者和工程师能够通过对话方式检查系统状态、查询预测并解决维护问题。

支持先进的规划与控制，未来的大型语言模型将基于历史数据、场景建模和预测分析，承担复杂的流程规划、风险分析和生产调度。

未来的应用还应期待推动伦理且透明的LLM开发。未来的模型将优先考虑算法公平性、偏见缓解、可解释性和负责任的人工智能。