IndustriConnect: AI支援産業運用のためのMCPアダプタとモックファースト評価
IndustriConnect: MCP Adapters and Mock-First Evaluation for AI-Assisted Industrial Operations
AIアシスタントがModbusやMQTTなどの産業プロトコルを直接扱えない問題に対し、MCPアダプタ群を開発し、モック環境での事前検証と870回のベンチマークで正常性・障害処理・並行性を評価した。
詳しい要約
1. どんなもの？
2. 先行研究と比べてどこがすごい？
3. 技術・手法の肝は？
4. どうやって有効だと検証した？
5. 議論はある？
6. 次に読むべき論文は？
※ AIが要旨から生成した要約です。正確性は原文をご確認ください。
著者: Melwin Xavier, Melveena Jolly, Vaisakh M A, Midhun Xavier
分類: cs.SE, cs.RO, cs.SY, eess.SY
原文アブストラクト
AI assistants can decompose multi-step workflows, but they do not natively speak industrial protocols such as Modbus, MQTT/Sparkplug B, or OPC UA, so this paper presents INDUSTRICONNECT, a prototype suite of Model Context Protocol (MCP) adapters that expose industrial operations as schema-discoverable AI tools while preserving protocol-specific connectivity and safety controls; the system uses a common response envelope and a mock-first workflow so adapter behavior can be exercised locally before connecting to plant equipment, and a deterministic benchmark covering normal, fault-injected, stress, and recovery scenarios evaluates the flagship adapters, comprising 870 runs (480 normal, 210 fault-injected, 120 stress, 60 recovery trials) and 2820 tool calls across 7 fault scenarios and 12 stress scenarios, where the normal suite achieved full success, the fault suite confirmed structured error handling with adapter-level uint16 range validation, the stress suite identified concurrency boundaries, and same-session recovery after endpoint restart is demonstrated for all three protocols, with results providing evidence spanning adapter correctness, concurrency behavior, and structured error handling for AI-assisted industrial operations.
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