[Paper] 利用 LLMs 进行工业过程自动化

Source: arXiv - 2602.23331v1

Overview

本文研究了如何利用大型语言模型（LLMs）来简化 工业过程自动化，这一细分领域的开发者使用的是专有的、面向特定领域的语言（DSL），而非主流的 Python 等语言。通过处理真实世界的任务——例如自动生成机器人臂运动脚本——研究表明，LLMs 可以缩短开发时间并降低制造软件流水线中的专业门槛。

关键贡献

• 针对特定领域的 LLM 微调，用于多个广泛使用的工业自动化 DSL（如 RAPID、结构化文本）。
• 端到端集成流水线，将 LLM 接入现有 PLC/机器人开发环境。
• 基准套件，包括真实的自动化任务（轨迹规划、安全检查代码、HMI 屏幕生成），提供量化的加速和质量指标。
• 人机交互评估，邀请自动化工程师参与，显示 LLM 建议的代码在 >80 % 情况下经最少审查即可被接受。
• 指南与最佳实践清单，用于在安全关键的制造环境中安全部署 LLM 辅助代码生成。

方法论

1. 数据收集 – 作者从专有自动化项目中收集了约 150 k 行代码的语料库（已匿名化），涵盖多种供应商特定语言。
2. 模型适配 – 在收集的 DSL 语料库上对基础 LLM（GPT‑3.5‑style）进行进一步预训练，然后使用一组模拟典型工程师查询的“提示‑响应”对进行指令微调（例如，“为 6‑DOF 机械臂创建抓取‑放置例程”）。
3. 工具链集成 – 为流行的 IDE（TIA Portal、RobotStudio）构建了轻量插件，将开发者提示转发给微调模型，并将返回的代码直接注入项目中。
4. 评估 – 系统在 30 项基准任务上进行测试。指标包括：
   • 生成时间 与手动编码的对比，
   • 语法/语义正确性（自动静态分析 + 仿真），
   • 工程师工作量（审查/编辑所花秒数）。
5. 用户研究 – 12 位自动化工程师在为期两周的试点中使用该工具，提供了关于信任、可用性和安全性关注的定性反馈。

结果与发现

关键要点：经过微调的 LLM 能可靠地生成语法正确的 DSL 代码，工程师在润色输出上花费的时间大幅减少。少数失败可归因于提示不明确或边缘案例硬件配置，这些问题均可通过建议的最佳实践清单加以缓解。

Practical Implications

• 更快的原型制作 – 工程师可以在几秒钟内为机器人运动或 PLC 逻辑制作原型，加速概念验证周期，缩短新生产线的上市时间。
• 降低技能门槛 – 初级员工或跨职能团队无需深入的厂商专用语言专业知识，即可生成正确的自动化脚本，从而缓解人力资源限制。
• 持续集成 – LLM 插件可以嵌入 CI 流水线，自动生成常见模式的模板代码（例如安全联锁），确保项目之间的一致性。
• 成本节约 – 初步数据表明，常规自动化任务的工程工时可降低约 30 %，为采用该方法的制造商带来可衡量的投资回报率（ROI）。
• 安全合规 – 通过将 LLM 输出与静态分析和仿真检查相结合，企业能够在受益于 AI 辅助的同时，保持对 IEC 61508/IEC 62443 标准的合规性。

限制与未来工作

• 专有数据限制 – 本研究依赖匿名的内部代码；在其他公司复制结果可能需要类似的数据访问，这可能是法律或后勤上的障碍。
• 领域覆盖 – 仅评估了部分流行的自动化 DSL；扩展到小众控制器或传统梯形逻辑系统仍未解决。
• 安全保证 – 虽然静态检查能捕获许多错误，作者仍承认对安全关键循环的 LLM 生成代码进行形式化验证仍是未解决的研究问题。
• 提示工程 – 输出质量在很大程度上取决于精心设计的提示；未来工作将探索基于 UI 的提示模板和交互式澄清循环。
• 可扩展性 – 对大型多模块项目的实时生成可能会加大推理延迟；计划研究模型蒸馏或边缘部署策略。

底线：本研究表明，通过细致的微调和工具支持，LLM 可以成为工业自动化的实用协同开发者，承诺更快的开发周期以及更广泛获取复杂制造软件的可能性。

作者

• Salim Fares

论文信息

• arXiv ID: 2602.23331v1
• 分类: cs.SE, cs.AI
• 出版日期: 2026年2月26日
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