본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)을 산업 자동화 시스템에 통합하여 종단 간 제어를 달성하기 위한 프레임워크를 제시합니다. 기존 산업 자동화 시스템의 복잡성과 전문 지식 의존성을 해결하기 위해, 산업용 작업에 맞춰 설계된 에이전트 시스템, 구조화된 프롬프팅 방법, 그리고 실시간 데이터를 LLM 추론에 제공하는 이벤트 기반 정보 모델링 메커니즘을 중심으로 프레임워크를 구성합니다. 이를 통해 LLM은 실시간 이벤트를 해석하고, 생산 계획을 생성하며, 자동화 시스템의 운영을 제어할 수 있습니다. 또한, LLM의 미세 조정을 위한 특정 작업 데이터셋 생성 방법도 제시합니다. 결과적으로, 자발적인 이벤트에 대응하고 자연어를 통한 직관적인 인간-기계 상호 작용을 가능하게 하는, 보다 적응력 있는 자동화 시스템을 구현합니다. GitHub에 데모 비디오와 상세 데이터를 제공합니다.
