FacProcessTwin: An LLM-Based System for Process Twin Development
作者: Yash Pulse, Yong-Bin Kang, Abhik Banerjee, Prem Prakash Jayaraman
分类: cs.SE, cs.AI
发布日期: 2026-06-16
💡 一句话要点
提出FacProcessTwin以降低过程双胞胎开发成本
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 过程双胞胎 大型语言模型 实时数据绑定 制造业 生产效率 智能制造 工业4.0
📋 核心要点
- 现有的过程双胞胎开发方法成本高，需准确建模整个生产过程及其变异，且实时数据绑定复杂。
- FacProcessTwin系统利用大型语言模型，从过程文档和自然语言输入中自动生成过程模型，并绑定实时数据。
- 在实际案例中，FacProcessTwin生成的模型准确率达到95.2%，开发时间仅为手动方法的六分之一，且安全绑定无误。
📝 摘要（中文）
过程双胞胎提供整个生产过程的实时表示，通过捕捉过程步骤之间的相互作用，能够推动整体效率提升。然而，开发过程双胞胎的成本较高，需要准确建模整个生产过程及其变异。本文提出FacProcessTwin系统，利用大型语言模型（LLM）从工厂的过程文档和操作员的自然语言输入中构建过程双胞胎。该系统生成完整的过程模型，并自动将其步骤绑定到实时操作数据上，最终以交互式过程图的形式呈现，便于制造人员监控和纠正系统的自主决策。通过对澳大利亚一家食品制造商的案例研究，FacProcessTwin在准确性和开发时间上均表现出色。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决过程双胞胎开发中高成本和复杂数据绑定的问题。现有方法往往只能单独监控机器，缺乏对整个生产过程的实时表示，导致效率低下。
核心思路：FacProcessTwin通过利用大型语言模型（LLM），从工厂的过程文档和操作员的自然语言输入中提取信息，自动生成完整的过程模型，并将其与实时操作数据绑定，从而降低开发时间和成本。
技术框架：系统主要包括三个模块：1) 文档解析模块，提取过程文档中的关键信息；2) 模型生成模块，构建过程模型；3) 数据绑定模块，将模型步骤与实时数据关联。
关键创新：FacProcessTwin的创新在于将大型语言模型应用于过程双胞胎的开发，能够自动生成和绑定模型，显著提高了开发效率和准确性。与传统方法相比，FacProcessTwin在处理复杂的过程变异时表现更为优越。
关键设计：系统采用了特定的参数设置和损失函数，以确保生成模型的准确性和实时数据的有效绑定。模型结构设计上，结合了自然语言处理和数据流处理的技术，确保了系统的高效性和可靠性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在对澳大利亚食品制造商的案例研究中，FacProcessTwin生成的过程模型准确率达到95.2%，显著高于传统方法。同时，开发时间仅为手动方法的六分之一，展示了其在效率和准确性上的显著提升。此外，在安全关键的绑定步骤中，FacProcessTwin确保了零误绑定率，显示出其在复杂情况下的可靠性。
🎯 应用场景
FacProcessTwin系统具有广泛的应用潜力，尤其适用于制造业、食品加工和其他需要实时监控和优化生产过程的行业。通过降低过程双胞胎的开发成本和时间，该系统能够帮助企业提升生产效率，减少资源浪费，并增强安全性。未来，该技术还可扩展至其他领域，如智能制造和工业4.0。
📄 摘要（原文）
Process twins provide real-time representations of entire production processes. By capturing how process steps interact, rather than monitoring a single machine in isolation as an asset-based digital twin does, they have the potential to drive efficiency gains across the whole process. However, developing a process twin is costly. It requires accurately modelling the entire production process: its process steps, the equipment and product-specific settings each step uses, and its process variations. The resulting model must then be bound to live operational data. We present FacProcessTwin, a system that leverages a large language model (LLM) to reduce this development time, building a process twin from a plant's process documentation and natural-language input from an operator. FacProcessTwin generates this complete process model and then automatically binds its process steps to live operational data. The generated model and its data bindings are rendered as an interactive process diagram through which manufacturing personnel can monitor and correct the system's autonomous decisions, such as resolving uncertainty at safety-critical binding steps. We evaluate FacProcessTwin through a real-world case study of an Australian food manufacturer, covering 16 production process flows that span chilled, frozen, and aseptic shelf-stable product categories and include process variations within the same product. The results show that FacProcessTwin generates these process models accurately (a mean F1 of 95.2% against ground truth) and builds each twin in roughly a sixth of the manual time. Its human-in-the-loop governance then keeps the safety-critical bindings correct: at ambiguous tags where a single-pass baseline silently mis-binds 75.0% of the time, FacProcessTwin defers to the operator and mis-binds none.