Beschreibung
Cognite Atlas AI™ ist eine umfassende Low-Code-Workbench für industrielle KI-Agenten, die darauf ausgelegt ist, die Einführung und Wirkung von KI in Industriesektoren zu beschleunigen. Sie bietet digitalen Teams die Werkzeuge, um KI-Agenten ohne umfangreiche Codierung zu erstellen, bereitzustellen und zu verwalten, wodurch KI organisationsweit demokratisiert wird.
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Im Kern integriert sich Cognite Atlas AI™ mit dem Industrial Knowledge Graph von Cognite Data Fusion. Dieser Graph liefert Agenten tiefen industriellen Kontext, der spezifisch für die Umgebung eines Unternehmens ist, und gewährleistet vertrauenswürdige und zuverlässige Einblicke. Diese Kontextualisierung ist entscheidend für die Bereitstellung einer interaktiven Benutzerleistung und ermöglicht es KI-Agenten, komplexe industrielle Terminologie, Prozesse und Standards zu verstehen.
Die Plattform ist für groß angelegte, geschäftskritische Bereitstellungen konzipiert und bietet robuste Leistung und sichere Governance für Multi-Site-Betriebe. Sie unterstützt ein offenes und interoperables KI- und Daten-Ökosystem, das es Benutzern ermöglicht, jede Cloud, jede Datenquelle und jedes LLM zu nutzen. Mit Agent APIs können KI-Agenten innerhalb jeder Anwendung oder jedes Arbeitsablaufs bereitgestellt werden, wobei hohe Sicherheits-, Compliance- und Souveränitätsstandards eingehalten werden, einschließlich der Ausrichtung auf den EU AI Act.
Cognite Atlas AI™ zielt darauf ab, KI für die Industrie nutzbar zu machen, indem die schnelle Entwicklung und Bereitstellung von KI-Agenten zur Optimierung von Abläufen ermöglicht wird. Dies beinhaltet die Beschleunigung von Prozessen wie der Ursachenanalyse (RCA) mit über 70 % Effizienzsteigerung und die Verbesserung der Fehlerbehebung für rotierende Anlagen, was zu einer Beschleunigung von Initiativen zur digitalen Transformation um 50 % beiträgt. Die Plattform bietet eine KI-bereite Datenbasis, eine Agenten-Workbench, eine LLM-Modellbibliothek und ermöglicht nahtlose Agenteninteraktionen, sodass Benutzer über Anwendungen hinweg mit mehreren Agenten interagieren können, ohne den Kontext zu verlieren.
Zu den Kernfunktionen gehören die Erstellung maßgeschneiderter KI-gestützter Anwendungen, die die Sprache der Branche sprechen, die schnelle Bereitstellung von Agenten im gesamten Unternehmen zur Förderung intelligenterer Entscheidungen, höherer Produktivität und sichererer Abläufe. Die Fähigkeit der Plattform, Datensilos aufzubrechen und verschiedene Datentypen zu vereinheitlichen – Zeitreihen, Ereignisse, Dokumente, visuelle Streams und 3D-Modelle – ermöglicht es KI-Agenten, genaue Antworten auf komplexe Fragen zu liefern.
Die Zielgruppe umfasst digitale Teams, Datenwissenschaftler und industrielle Betreiber, die generative KI für domänenspezifische Einblicke und Automatisierung nutzen möchten. Cognite Atlas AI™ ist auf Innovation ausgelegt und entwickelt sich ständig weiter, um Unternehmen auf ihrem Weg zur KI an der Spitze zu halten.
- KategorieKI-Agenten-Builder
- BereitstellungCloud
- PlattformenWeb
Cognite Atlas AI's Kernfunktionen
Low-Code-Entwicklung von KI-Agenten
Integration des Industrial Knowledge Graph
Vorkonfigurierte Agenten-Vorlagen
Speziell entwickelte industrielle Werkzeuge
KI-bereite Datenbasis
LLM-Modellbibliothek
Agent APIs für die Bereitstellung
Nahtlose Agenteninteraktionen über Anwendungen hinweg
Sichere Governance für Multi-Site-Betriebe
Skalierbar für groß angelegte Bereitstellungen
Unterstützt Multi-Cloud-Umgebungen
Konformität mit dem EU AI Act
Wie verwendet man Cognite Atlas AI?
Konfigurieren: Integration mit Ihren industriellen Datenquellen und LLMs.
Erstellen: Nutzen Sie die Low-Code-Workbench und Vorlagen zur Gestaltung von KI-Agenten.
Bereitstellen: Verwenden Sie Agent APIs, um Agenten in bestehende Anwendungen und Arbeitsabläufe einzubetten.
Interagieren: Treten Sie mit Agenten für Einblicke und Aufgabenautomatisierung in Kontakt.
Optimieren: Passen Sie Agenten kontinuierlich an und verfeinern Sie sie für Spitzenleistungen.
Cognite Atlas AI's Anwendungsfälle
- Industrielle Arbeitsabläufe automatisieren
- Ursachenanalyse beschleunigen
- Fehlerbehebung bei Anlagen verbessern
- KI-Zugang demokratisieren
- Kontextualisierte Einblicke gewinnen
- Betriebsabläufe optimieren










