Adimen artifizial sortzaileak eta tamaina handiko hizkuntza-ereduek (LLMs) arreta handia erakarri dute berriki industria-aplikazioen eremuan. Hala ere, erabilera kasu gehienak helburu orokorreko laguntzaileetan edo Retrieval Augmented Generation-en (RAG) zentratzen dira, mundu errealeko fabrikazio sistemekin testuetan oinarritutako zuzeneko komunikazioa mugatua den bitartean.
LLM gisa LangChain agenteak eta GPT-4o eragileak erabiliz, OPC-UA protokoloaren bidez testuetan oinarritutako elkarreragina errazten duten elkarrizketa-eragileak garatu ziren sistemarekin. Agenteen errendimendua modu integralean ebaluatzeko, ebaluazio-proben banku bat diseinatu zen, OPC-UA zerbitzariak jasotako komando guztiak erregistratzeko eta agenteak bidalitako komandoekin alderatzeko.
Probek denbora errealeko kontrolaren bideragarritasuna berresten dute testu-sarreraren bidez, eta % 84,3ko zehaztasuna erakutsi zuten OPC-UA zerbitzarira konektatzeko eta komandoak bidaltzeko programazio librea erabiltzen duen agente batean. Segurtasun-neurriei buruzko azterketa sakonagoa behar bada ere, gure emaitzek erakusten dute LLMn oinarritutako soluzioek eraldaketa digitala bizkortu dezaketela eta fabrikazio aurreratuko inguruneetan giza eta makinen arteko lankidetza gaitu dezaketela.
