LLM輔助建模

深度分析

FactoryFlow：以密度保存中介表示與人機監督強化LLM輔助的數位孿生建模（含DataFITR、FactorySimPy）

製造業數位孿生需即時可執行模型與連續參數擬合。本文以FactoryFlow提出三項原則：結構建模與參數分離、元件化組合、以及密度保存的中介表示(採Python)。實驗指出密度保存IR能降低LLM幻覺並提高可檢驗性。並強調專家介入與持續偵測以提升韌性與透明度。