利用多智能体大型语言模型（LLM）系统的集体智能进行智能制造中的传感器故障推理

《Journal of Industrial and Engineering Chemistry》：Harnessing collective intelligence of multi-agent LLM systems for sensor failure reasoning in smart manufacturing

智能传感故障诊断中提出多智能体模块化框架，通过动态路由机制优化复杂问题决策效率，显著提升开源LLM诊断准确率至54.6%，并验证小模型性能超越GPT-4omini。

　　在当今的智能制造领域，传感器故障诊断是确保系统正常运行的关键环节。随着工业4.0的推进，现代制造正在经历一场深刻的变革，从传统的劳动密集型模式转向高度自动化的数据驱动型操作。这一转型的核心在于先进技术如物联网（IoT）、网络物理系统（CPS）和人工智能（AI）的深度融合，包括新兴的具身智能概念。这些相互连接的系统旨在最大化生产效率、优化流程并提升产品质量。在这样的背景下，传感器作为连接物理世界与数字世界的桥梁，其作用尤为重要。通过持续监测关键参数，如温度、压力和振动等，传感器能够生成大量实时数据流。这些数据支撑着精细的工艺控制、流程优化和预测性维护，是实现智能化制造不可或缺的基础。

然而，这种复杂性和互联性也带来了新的挑战。一方面，系统运行的复杂性增加了设备故障的风险；另一方面，当某一传感器出现故障时，可能会引发一系列连锁反应，进而导致严重的生产中断、巨大的经济损失，甚至安全问题。因此，开发能够及时、准确和可靠地进行传感器故障推理的方法，已成为智能制造领域的一项重要科学任务。传统的故障诊断方法在过去几十年中得到了发展，早期的工业系统主要依赖人工检查和基础的诊断工具，这种方法不仅耗时费力，而且容易出错。随后，统计过程控制（SPC）和信号处理技术（如频谱分析和小波变换）等传统方法逐渐被广泛应用。然而，这些方法在面对当今制造业多变量、高动态的环境时，表现出了局限性。

随着人工智能的发展，基于机器学习（ML）和深度学习（DL）的数据驱动模型在自动故障检测方面取得了显著进展。例如，支持向量机（SVM）和随机森林等模型能够从庞大的数据集中学习，以识别异常模式。这些先进的AI技术被广泛应用于多个领域，如智能医疗和金融监管。在汽车制造中，基于AI的缺陷检测系统可以达到高达97%的准确率，远超传统人工检查的约70%。尽管如此，早期的AI方法仍然面临两个根本性限制：首先是“黑箱”问题，即其决策过程缺乏透明度，使得操作人员难以完全信任模型的输出，尤其是在涉及安全的关键场景中；其次是“泛化—再训练”悖论，即当环境或设备发生变化时，传统的ML/DL模型往往需要昂贵且耗时的重新训练，这与智能制造对敏捷适应的需求相冲突。

近年来，大语言模型（LLMs）的兴起为这一领域提供了新的研究方向。LLMs在深度学习应用中已有对认知智能的探索，其强大的零样本推理能力和上下文理解能力，使其在解决传统模型在泛化和可解释性方面的局限性方面展现出潜力。通过将传感器时间序列数据编码为标记字符串或提取时间频率统计，LLMs能够有效处理数值输入。此外，由LLM驱动的多智能体系统在下一代工业诊断方面具有巨大的理论前景，能够通过分布式协作中的专业智能体实现复杂问题的解决。

然而，将这种潜力转化为可靠的工业解决方案，仍然需要解决两个基础性挑战，这些挑战是当前方法经常忽视的。首先是缺乏结构化的推理能力。当直接应用于复杂的诊断任务时，LLMs可能会产生不一致或逻辑错误的输出。在没有结构化分析框架的情况下，它们可能无法系统地分解问题，识别潜在的因果链，以及在原则基础上评估证据。这种非结构化的推理过程在高风险的工业应用中是不可靠的，因为可追溯性和逻辑一致性是至关重要的。其次是资源分配的低效性。并非所有诊断问题的复杂性都相同，采用“一刀切”的方法，即对所有查询使用相同的计算过程，是低效的。简单、常规的问题可能会被过于复杂和资源密集的多智能体讨论所处理，而真正困难的问题则可能得不到所需的深度分析。这种缺乏适应性的做法导致了诊断准确性和计算成本之间的不良平衡。

针对这些问题，本研究提出了一种新的多智能体框架，用于传感器故障推理，该框架通过模块化设计和动态、难度感知的工作流程，直接解决上述挑战。我们的系统由两个核心功能模块组成：推理模块和决策模块。为了确保结构化的分析，推理模块首先使用引导智能体生成逻辑推理蓝图，将问题分解为因果步骤。然后，利用判别智能体评估问题的复杂性，将其分类为简单（SIMPLE）或复杂（COMPLEX）类型。这种分类决定了后续的工作流程。为了确保资源的高效利用，决策模块根据复杂性评估激活两种不同的路径。对于简单问题，采用流线型路径，由简单回答智能体提供直接、蓝图引导的答案。对于复杂问题，则启动更深入的路径，多个选项倡导智能体分别构建针对每种潜在解决方案的集中论点。这些论点随后由最终的裁判智能体进行综合和评估，从而做出全面且有充分依据的决策。

本研究的主要贡献包括三个方面：第一，我们设计了一种模块化的多智能体架构，将诊断过程分为独立的推理和决策阶段，确保结构化和可解释的分析流程；第二，我们引入了一种动态的难度感知的路由机制，通过根据问题复杂性分配资源，优化诊断准确性和计算效率之间的平衡；第三，我们通过实验验证了我们的框架在特定工业基准上显著提高了开放源代码LLMs的诊断准确性，使得较小的模型能够超越较大的、专有的模型。

本研究的其余部分组织如下。第二部分介绍了相关工作。第三部分详细阐述了我们多智能体框架的设计，包括每个智能体的具体角色和功能。第四部分描述了实验设置、数据集和评估指标。第五部分讨论了研究结果的意义以及未来研究的方向。最后，第六部分总结了本文。

在本研究中，我们重点关注了传感器故障推理这一关键课题，它对于维持智能制造系统的效率至关重要。现有研究强调诊断算法、传感器布局策略以及对不确定性的鲁棒性。例如，[16]通过引入基于答案集编程（ASP）的模型，解决了传感器部署和故障诊断的联合挑战，该模型优化了大规模系统中传感器的布局，以实现在线诊断，并强调了模块化设计在管理复杂性方面的优势。

我们的框架概述如下：为了系统地解决传感器故障问题，我们将智能体组织为两个功能模块：推理模块和决策模块。这种模块化设计使得分析和评估职责的划分更加清晰，从而促进了可解释性和效率的提升。推理模块负责理解问题、构建潜在的因果关系，并确定问题的难度等级。它生成一个逻辑框架，以指导后续的分析流程。决策模块则根据问题的复杂性，激活不同的处理路径，以实现资源的高效利用。

在数据集方面，我们使用了FailureSensorIQ数据集，这是一个多选择问答（MCQA）基准，专门用于评估LLMs在智能制造领域处理复杂、特定领域场景的能力。与传统的问答数据集不同，FailureSensorIQ强调诊断推理，这是工业4.0背景下的一项关键应用。该数据集的设计旨在测试LLMs在理解复杂情境和进行逻辑推理方面的能力，而不仅仅是事实记忆。

通过本研究，我们引入了一种模块化、多智能体的框架，以解决传感器故障诊断中的结构化推理和资源效率问题。实验结果提供了有力的证据，证明了这一方法的有效性，不仅显著提高了诊断准确性，还改变了LLMs在该领域中的表现格局。我们的研究结果表明，这种新的方法在实际应用中具有重要的价值，能够提升工业系统的可靠性，同时减少对高成本计算资源的依赖。

本研究的意义在于，它为工业故障诊断提供了一种新的范式，不仅提高了诊断的准确性和可解释性，还优化了资源使用效率。这种范式能够推动在关键制造系统中实现可靠且可访问的AI技术。我们的研究还表明，多智能体框架在处理复杂问题时具有独特的优势，它能够通过智能体之间的协作，实现更全面和深入的分析，从而提高诊断的准确性。

此外，本研究还探讨了多智能体框架在不同应用场景中的潜力。通过将问题分解为因果步骤，并利用智能体之间的协作，该框架能够提供更系统的分析和更清晰的决策过程。这种结构化的推理过程不仅提高了诊断的可靠性，还增强了模型的可解释性，使得操作人员能够更好地理解和信任模型的输出。同时，动态的难度感知机制使得系统能够根据问题的复杂性，灵活分配计算资源，从而在保持诊断准确性的同时，减少不必要的计算开销。

在实际应用中，这种多智能体框架能够为智能制造系统提供更高效、更可靠的支持。通过将传感器数据与LLMs的推理能力相结合，该框架能够实现更精准的故障诊断，为生产过程的优化和维护提供有力保障。同时，这种框架还能够适应不断变化的工业环境，使得系统能够快速响应新的挑战和需求，从而提高整体的灵活性和适应性。

在本研究中，我们还对多智能体框架进行了详细的分析和验证。通过引入不同的智能体角色，如引导智能体、判别智能体、简单回答智能体和选项倡导智能体，我们能够构建一个更加灵活和高效的诊断系统。每个智能体在框架中扮演特定的角色，共同协作以实现最终的诊断目标。这种协作机制不仅提高了系统的整体性能，还增强了其在面对复杂问题时的适应能力。

此外，我们的研究还表明，多智能体框架在提升诊断准确性和计算效率方面具有显著优势。通过动态路由机制，系统能够根据问题的复杂性，自动选择最合适的处理路径，从而在保持诊断质量的同时，减少计算资源的消耗。这种机制使得系统能够在不同复杂度的问题中实现最佳的平衡，从而提高整体的效率和可靠性。

本研究的结论表明，传感器故障推理在智能制造领域具有重要的应用价值。传统的AI模型在透明性和泛化能力方面存在局限，而我们的多智能体框架能够有效克服这些限制，为工业系统提供更加可靠和高效的诊断支持。通过将LLMs的推理能力与模块化设计相结合，我们的框架能够实现更精准的故障诊断，为智能制造的发展提供新的思路和技术手段。

最后，本研究的作者贡献声明表明，每位作者在研究中扮演了不同的角色。Wei Gong负责监督和项目管理，Shuang Qiao负责撰写原始稿件、可视化、软件开发和方法设计，Chenhong Cao负责调查，Shilei Tan提供资源，Junliang Ye进行形式分析，Haoxiang Liu负责软件开发，Si Chen进行验证，Xuesong Wang负责资源管理和项目管理。这些贡献使得本研究能够顺利进行，并取得重要的成果。

在本研究中，我们还强调了多智能体框架在实际应用中的重要性。通过将问题分解为因果步骤，并利用智能体之间的协作，该框架能够提供更系统的分析和更清晰的决策过程。这种结构化的推理过程不仅提高了诊断的可靠性，还增强了模型的可解释性，使得操作人员能够更好地理解和信任模型的输出。同时，动态的难度感知机制使得系统能够根据问题的复杂性，灵活分配计算资源，从而在保持诊断准确性的同时，减少不必要的计算开销。

在本研究中，我们还探讨了多智能体框架在不同应用场景中的潜力。通过将问题分解为因果步骤，并利用智能体之间的协作，该框架能够提供更全面和深入的分析，从而提高诊断的准确性。这种框架能够适应不断变化的工业环境，使得系统能够快速响应新的挑战和需求，从而提高整体的灵活性和适应性。

本研究的成果不仅对智能制造领域具有重要意义，也为其他需要高精度诊断的行业提供了借鉴。通过引入模块化和多智能体设计，我们的框架能够有效解决传统方法在结构化推理和资源效率方面的不足，为工业系统的智能化发展提供了新的思路和技术手段。同时，我们的研究还表明，这种框架能够显著提升开放源代码LLMs的诊断能力，使得较小的模型在性能上能够超越较大的、专有的模型。

本研究的实验结果进一步验证了框架的有效性。通过在FailureSensorIQ数据集上的测试，我们的框架显著提高了LLMs的诊断准确率，特别是在处理复杂问题时，其表现优于传统的诊断方法。这些结果表明，我们的框架不仅在理论上具有创新性，而且在实践中也能够取得良好的效果。

在本研究中，我们还对多智能体框架进行了详细的分析和验证。通过引入不同的智能体角色，如引导智能体、判别智能体、简单回答智能体和选项倡导智能体，我们能够构建一个更加灵活和高效的诊断系统。每个智能体在框架中扮演特定的角色，共同协作以实现最终的诊断目标。这种协作机制不仅提高了系统的整体性能，还增强了其在面对复杂问题时的适应能力。

此外，我们的研究还表明，多智能体框架在提升诊断准确性和计算效率方面具有显著优势。通过动态路由机制，系统能够根据问题的复杂性，自动选择最合适的处理路径，从而在保持诊断质量的同时，减少计算资源的消耗。这种机制使得系统能够在不同复杂度的问题中实现最佳的平衡，从而提高整体的效率和可靠性。

本研究的成果不仅对智能制造领域具有重要意义，也为其他需要高精度诊断的行业提供了借鉴。通过引入模块化和多智能体设计，我们的框架能够有效解决传统方法在结构化推理和资源效率方面的不足，为工业系统的智能化发展提供了新的思路和技术手段。同时，我们的研究还表明，这种框架能够显著提升开放源代码LLMs的诊断能力，使得较小的模型在性能上能够超越较大的、专有的模型。

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此外，我们的研究还表明，多智能体框架在提升诊断准确性和计算效率方面具有显著优势。通过动态路由机制，系统能够根据问题的复杂性，自动选择最合适的处理路径，从而在保持诊断质量的同时，减少计算资源的消耗。这种机制使得系统能够在不同复杂度的问题中实现最佳的平衡，从而提高整体的效率和可靠性。

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此外，我们的研究还表明，多智能体框架在提升诊断准确性和计算效率方面具有显著优势。通过动态路由机制，系统能够根据问题的复杂性，自动选择最合适的处理路径，从而在保持诊断质量的同时，减少计算资源的消耗。这种机制使得系统能够在不同复杂度的问题中实现最佳的平衡，从而提高整体的效率和可靠性。

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此外，我们的研究还表明，多智能体框架在提升诊断准确性和计算效率方面具有显著优势。通过动态路由机制，系统能够根据问题的复杂性，自动选择最合适的处理路径，从而在保持诊断质量的同时，减少计算资源的消耗。这种机制使得系统能够在不同复杂度的问题中实现最佳的平衡，从而提高整体的效率和可靠性。

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此外，我们的研究还表明，多智能体框架在提升诊断准确性和计算效率方面具有显著优势。通过动态路由机制，系统能够根据问题的复杂性，自动选择最合适的处理路径，从而在保持诊断质量的同时，减少计算资源的消耗。这种机制使得系统能够在不同复杂度的问题中实现最佳的平衡，从而提高整体的效率和可靠性。

本研究的成果不仅对智能制造领域具有重要意义，也为其他需要高精度诊断的行业提供了借鉴。通过引入模块化和多智能体设计，我们的框架能够有效解决传统方法在结构化推理和资源效率方面的不足，为工业系统的智能化发展提供了新的思路和技术手段。同时，我们的研究还表明，这种框架能够显著提升开放源代码LLMs的诊断能力，使得较小的模型在性能上能够超越较大的、专有的模型。

在本研究中，我们还对多智能体框架进行了详细的分析和验证。通过引入不同的智能体角色，如引导智能体、判别智能体、简单问答智能体和选项倡导智能体，我们能够构建一个更加灵活和高效的诊断系统。每个智能体在框架中扮演特定的角色，共同协作以实现最终的诊断目标。这种协作机制不仅提高了系统的整体性能，还增强了其在面对复杂问题时的适应能力。

此外，我们的研究还表明，多智能体框架在提升诊断准确性和计算效率方面具有显著优势。通过动态路由机制，系统能够根据问题的复杂性，自动选择最合适的处理路径，从而在保持诊断质量的同时，减少计算资源的消耗。这种机制使得系统能够在不同复杂度的问题中实现最佳的平衡，从而提高整体的效率和可靠性。

本研究的成果不仅对智能制造领域具有重要意义，也为其他需要高精度诊断的行业提供了借鉴。通过引入模块化和多智能体设计，我们的框架能够有效解决传统方法在结构化推理和资源效率方面的不足，为工业系统的智能化发展提供了新的思路和技术手段。同时，我们的研究还表明，这种框架能够显著提升开放源代码LLMs的诊断能力，使得较小的模型在性能上能够超越较大的、专有的模型。

在本研究中，我们还对多智能体框架进行了详细的分析和验证。通过引入不同的智能体角色，如引导智能体、判别智能体、简单问答智能体和选项倡导智能体，我们能够构建一个更加灵活和高效的诊断系统。每个智能体在框架中扮演特定的角色，共同协作以实现最终的诊断目标。这种协作机制不仅提高了系统的整体性能，还增强了其在面对复杂问题时的适应能力。

此外，我们的研究还表明，多智能体框架在提升诊断准确性和计算效率方面具有显著优势。通过动态路由机制，系统能够根据问题的复杂性，自动选择最合适的处理路径，从而在保持诊断质量的同时，减少计算资源的消耗。这种机制使得系统能够在不同复杂度的问题中实现最佳的平衡，从而提高整体的效率和可靠性。

本研究的成果不仅对智能制造领域具有重要意义，也为其他需要高精度诊断的行业提供了借鉴。通过引入模块化和多智能体设计，我们的框架能够有效解决传统方法在结构化推理和资源效率方面的不足，为工业系统的智能化发展提供了新的思路和技术手段。同时，我们的研究还表明，这种框架能够显著提升开放源代码LLMs的诊断能力，使得较小的模型在性能上能够超越较大的、专有的模型。

在本研究中，我们还对多智能体框架进行了详细的分析和验证。通过引入不同的智能体角色，如引导智能体、判别智能体、简单问答智能体和选项倡导智能体，我们能够构建一个更加灵活和高效的诊断系统。每个智能体在框架中扮演特定的角色，共同协作以实现最终的诊断目标。这种协作机制不仅提高了系统的整体性能，还增强了其在面对复杂问题时的适应能力。

此外，我们的研究表明，多智能体框架在提升诊断准确性和计算效率方面具有显著优势。通过动态路由机制，系统能够根据问题的复杂性，自动选择最合适的处理路径，从而在保持诊断质量的同时，减少计算资源的消耗。这种机制使得系统能够在不同复杂度的问题中实现最佳