大语言模型在新一代智能制造中的应用探索

1、设计环节1.1优化设计流程：以DesignGPT为例，它能综合考虑多种因素进行可制造性分析。首先对上传的设计文件或描述进行预处理，如体素化，接着识别不可制造区域并生成报告，涵盖几何特征检测、材料属性分析和制造工艺要求匹配等内容。然后搜索相似的可制造模型并优化，生成最终模型供设计师参考和迭代，从而减少设计失误，提高产品质量和生产效率。

2、生产环节

2.1智能加工知识提取与决策：在智能加工环节，大语言模型可从加工技术文档和手册中提取信息构建知识库，如基于BERT的模型能自动提取工艺知识，提升知识提取精度，辅助工艺决策，克服传统CAPP系统的局限。并且，与知识图谱结合后，可用于推理新的工艺路线，为加工过程提供更合理的方案。

2.2智能装配指令理解与协作：在智能装配方面，大语言模型能增强机器人对装配指令的理解和适应能力。应用ChatGPT进行建筑序列规划的RoboGPT系统，可处理复杂装配任务和动态变化。制造执行系统通过自然语言接口、数字孪生集成和机器人行为控制，可以显著提升人机协作效率，保障装配工作顺利进行。

2.3质量控制缺陷检测与优化：对于质量控制，大语言模型可检测和优化产品质量缺陷。ChatGPT驱动的智能制造可分析文本和视觉数据，实时监测制造过程，及时发现和解决质量偏差，确保产品符合质量标准，增强企业市场竞争力。

3、服务环节

3.1设备维护知识处理与诊断：在设备维护中，大语言模型可处理多模态维护记录和手册，辅助工程师制定计划和报告。例如在电力设备维护中能提取运行状态信息辅助诊断，在飞机维护中能利用记录确定故障原因，在压缩机维护中可挖掘故障文本数据。同时，通过与知识图谱结合，可更准确地识别故障设施，即使在样本有限的情况下也能有效管理和利用维护知识，提升维护效果。

3.2故障诊断与解决方案提供：大语言模型能基于设备特征和故障模式提供原因分析和解决方案。如在风力涡轮机维护中，利用领域知识库辅助故障识别；在3D打印和煤矿设备维护中，通过微调ChatGPT等模型实现故障分析和优化决策。此外，还可实现数据增强训练故障诊断模型，如在变压器故障诊断中的应用，提高故障诊断的准确性和可靠性，减少设备停机时间。