[论文解读] A Unified Industrial Large Knowledge Model Framework in Industry 4.0 and Smart Manufacturing

Jay Lee, Hanqi Su|arXiv (Cornell University)|Dec 22, 2023

Manufacturing Process and Optimization参考文献 18被引用 9

一句话总结

本文提出一个工业大型知识模型（ILKM）框架，利用领域特定数据来创建用于智能制造的领域知识大型语言模型，并使用 6S 原则将 ILKM 与通用 LLM 进行对比。

ABSTRACT

The recent emergence of large language models (LLMs) demonstrates the potential for artificial general intelligence, revealing new opportunities in Industry 4.0 and smart manufacturing. However, a notable gap exists in applying these LLMs in industry, primarily due to their training on general knowledge rather than domain-specific knowledge. Such specialized domain knowledge is vital for effectively addressing the complex needs of industrial applications. To bridge this gap, this paper proposes a unified industrial large knowledge model (ILKM) framework, emphasizing its potential to revolutionize future industries. In addition, ILKMs and LLMs are compared from eight perspectives. Finally, the "6S Principle" is proposed as the guideline for ILKM development, and several potential opportunities are highlighted for ILKM deployment in Industry 4.0 and smart manufacturing.

研究动机与目标

• 在工业4.0和智能制造中，由于通用 LLM 训练存在的差距，提出对领域特定大型知识模型的需求的动机。
• 提出一个 ILKM 框架，将工业数据、领域指令和专家系统整合以应对工业挑战。
• 引入 6S 原则，以指导 ILKM 在安全性、可扩展性和标准化方面的发展。

提出的方法

• 构建一个 Large Knowledge Library (LKL)，将可人工解释的数据与结构化的机器生成数据分离。
• 通过将问题、输入和输出进行组织以进行领域微调，准备领域特定的指令数据。
• 使用 LKL 派生的数据和领域指令对领域知识 LLM 进行预训练和微调。
• 部署一个智能多专家 ML 系统，其中领域知识 LLM 指导领域特定建模，SMEs 对输出进行精炼。

Figure 1: General process in smart manufacturing using ILKM.

实验结果

研究问题

• RQ1 在数据、领域知识、隐私和实时决策方面，工业大型知识模型与大型语言模型的关键差异是什么？
• RQ2 如何在智能制造中系统地开发和部署 ILKMs 以应对工业挑战？
• RQ3 在工业4.0场景中，应该采用哪些准则（6S 原则）来规范 ILKM 的开发？

主要发现

• ILKMs 针对具有领域特定数据的专门工业任务而设计，相较于通用 LLMs 拥有更好的数据隐私控制。
• ILKMs 利用大型知识库和领域指令来实现领域特定的问题求解和分析。
• 一个四步的 ILKM 框架实现数据收集、指令数据准备、领域 LLM 开发，以及智能多专家 ML 系统。
• 该框架强调领域知识 LLM 与人工 SMEs 之间的协作，以生成可执行的工业解决方案。

Figure 2: Industrial Large Knowledge Model Framework.