인지
Cognite는 산업 분야의 선도적인 AI 및 데이터 플랫폼입니다.
인지
핵심 매개변수 및 통계
Cognite는 산업용 AI 및 데이터 플랫폼 매트릭스를 구성하는 세 가지 핵심 제품으로 구성됩니다.
| 특징 | Cognite Data Fusion® | 인지 아틀라스 AI™ | 인지 흐름™ |
|---|---|---|---|
| 제품 포지셔닝 | 산업 데이터 운영 플랫폼 | 로우코드 산업용 AI 에이전트 워크벤치 | AI 네이티브 산업 워크플로우 엔진 |
| 핵심역량 | 데이터 통합, 상황화, 활성화 | 에이전트 구축, 오케스트레이션, 배포 | 워크플로우 설계, 자동화, 오케스트레이션 |
| 데이터 커넥터 | 90개 이상의 기본 추출기 및 커넥터 | Data Fusion 지식 그래프 기반 | Data Fusion 및 Atlas AI 기능 트리거 |
| AI 통합 방식 | AI를 위한 업계 최고의 데이터 제공 | LLM에 연결하고 에이전트 구축 | AI + 수동 하이브리드 프로세스 오케스트레이션 |
| 배포 방법 | 퍼블릭 클라우드/프라이빗 클라우드/하이브리드 | 클라우드 네이티브, 멀티 테넌트 | 클라우드 네이티브 |
| 대상 사용자 | 데이터 엔지니어, 디지털 팀 | 도메인 전문가, 디지털 팀 | 운영팀, 프로세스 엔지니어 |
| 업계 인증 | SOC2, GDPR, EU AI법 준수 | 데이터 퓨전과 연계 | 데이터 퓨전과 연계 |
플랫폼 규모 데이터: Cognite 고객은 Forrester Total Economic Impact™ 연구에서 465% ROI, 3년 위험 조정 NPV 2,940만 달러, 투자 회수 기간 6개월 미만을 보고했습니다. 측정 가능한 비즈니스 영향을 미치는 배포에는 평균 7주가 소요되며, 9개 시설로 확장하는 데는 4개월이 소요됩니다.
산업 지식 그래프: Cognite Data Fusion의 핵심은 시계열 데이터, 이벤트, 문서, 시각적 데이터 스트림, 심지어 3D 및 엔지니어링 모델까지 상황에 맞는 데이터 모델로 통합하는 산업 지식 그래프입니다. 이는 모든 후속 AI 기능의 기본 데이터베이스입니다.
사용자 및 시장 인지도
Cognite의 시장 인지도는 제3자 분석가 평가, 업계 고객 채택 및 생태계 파트너 협업의 세 가지 수준을 포함합니다.
분석가 리더십: Cognite는 산업 AI 분석 부문 Verdantix Green Quadrant(2025년 9월)와 산업 데이터 관리 부문 Green Quadrant(2025년 1월) 모두에서 리더로 선정되었습니다. 이는 또한 산업 AI 분석 및 산업 데이터 관리 부문 모두에서 리더 중 하나로 선정된 Verdantix Hengping의 유일한 제조업체이기도 합니다. 또한 Cognite는 특히 데이터 수명주기 관리, 다양한 에코시스템 파트너 네트워크 및 고객 성공 지원 기능 구현에 대해 IDC MarketScape 산업용 DataOps 플랫폼 평가에서 리더로 인정받았습니다.
고객 채택: Cognite의 일반적인 고객에는 Aker BP, NOVA Chemicals, Celanese, Koch Industries, Hess Corporation, ADNOC Offshore, Idemitsu, Tokuyama, HMH 등과 같은 글로벌 산업 그룹이 포함됩니다. 그 중 Aker BP는 근본 원인 분석 에이전트를 통해 70% 이상의 효율성 개선을 달성했습니다. Celanese는 향상된 문제 해결 에이전트를 통해 디지털 혁신을 50% 가속화했습니다.
생태학적 파트너: 플랫폼은 완전히 개방형 전략을 채택하고 파트너에는 Microsoft, AWS, NVIDIA, SLB, Rockwell Automation, Capgemini, Radix, Tridiagonal.ai, Pinnacle 등이 포함됩니다. Cognite는 또한 시스템 통합업체 및 ISV와 협력하여 Cognite Embedded를 통해 플랫폼 기능을 타사 솔루션에 내장합니다.
Forrester TEI 정량화: 독립적인 Forrester 연구에 따르면 Cognite는 3년 동안 고객에게 다음을 제공했습니다.
- 생산 최적화로 인한 추가 이익: 1,070만 달러
- 현장 직원 효율성 개선: 1,050만 달러
- 계획되지 않은 가동 중단 감소: 1,450만 달러
비용 이점
엔터프라이즈급 산업 플랫폼인 Cognite의 비용 구조는 다양한 역할에 대해 명확하게 계층화되어 있습니다.
C면/개인: Cognite는 개인 소비자를 위한 제품을 제공하지 않습니다. 해당 도구는 기업 구독 모델로 제공되며, 개별 사용자는 Cognite Hub 커뮤니티 및 Cognite Academy를 통해 플랫폼 지식을 배우고 개발 리소스를 무료로 얻을 수 있습니다.
API/개발자: Cognite Data Fusion은 완전한 REST API, Python SDK 및 .NET SDK를 제공하며 개발자는 데이터 볼륨 및 API 호출을 기준으로 비용을 지불할 수 있습니다. 가격은 공식 업체 견적을 기준으로 책정되었으며 표준화된 단가는 공개되지 않았습니다. Cognite Hub는 평가판 및 PoC를 위한 무료 Developer Sandbox를 제공합니다.
기업/개인: 이는 Cognite의 기본 제공 모델입니다. 기업은 일반적으로 데이터 크기, 커넥터 수, 사용자 시트 및 필요한 AI 기능 모듈 조합에 따라 가격을 책정하는 연간 구독 기준으로 비용을 지불합니다. 프라이빗 클라우드/하이브리드 배포에는 추가 인프라 비용이 필요합니다. Cognite는 또한 기업이 데이터를 온보딩하고 고정 가격으로 6~12주 안에 첫 번째 사용 사례를 제공하는 데 도움이 되는 Cognite Quick Start 프로그램을 제공합니다.
구매 팁: 기업 고객은 구매 전 AI Agent의 산업 적응성에 대한 데이터 크기 추정, 커넥터 적용 범위 및 현장 시스템 호환성을 확인하는 데 집중해야 합니다. 전사적 배포로 확장하기 전에 빠른 시작 또는 가치 증명 프로젝트를 통해 ROI를 확인하는 것이 좋습니다. 공식 실시간 페이지 및 사업 견적이 우선합니다.
주요 기능
Cognite의 기능 시스템은 "통합 → 상황화 → 활성화"의 3계층 데이터 가치 링크를 중심으로 설계되었습니다.
- 데이터 통합: 90개 이상의 사전 구축된 추출기와 커넥터를 통해 PI System, OSIsoft, SAP, ERP, 히스토리언, SCADA 및 기타 산업 시스템에서 데이터를 추출하여 IT/OT/ET 데이터 사일로를 무너뜨립니다. 실시간 데이터 흐름 및 배치 데이터 액세스를 지원하고 데이터 추출 파이프라인에 대한 모니터링 및 경보를 제공합니다.
- 데이터 맥락화(Contextualize): 이것이 Cognite의 핵심 차별화 기능입니다. 산업 지식 그래프를 통해 시계열 P&ID, 3D 모델, 이벤트 로그, 문서 등 이질적인 데이터가 통합된 디지털 트윈 컨텍스트로 연결됩니다. 전문가의 견해: 상황화는 단순한 데이터 집계가 아니라, 센서 알람 이벤트를 해당 장비 도면, 유지 관리 기록 및 작업 로그에 자동으로 연결하여 AI에 대한 심층적인 추론을 지원하는 등 데이터 유형 전반에 걸쳐 의미론적 연관성을 설정하는 것입니다.
- 데이터 활성화(Activate): 상황별 데이터를 기반으로 Cognite는 세 가지 유형의 활성화 경로를 제공합니다. 사전 구축된 산업 도구(산업 캔버스 시각적 탐색 현장 작업 현장 작업 지능형 유지 관리 유지); AI 에이전트(Atlas AI 로우 코드 워크벤치를 통해 구축됨) 워크플로 자동화(Cognite Flows는 복잡한 비즈니스 프로세스를 조정합니다).
- 로우 코드 AI 에이전트 구성(Atlas AI): 도메인 전문가는 코드를 작성하지 않고도 자연어를 통해 AI 에이전트를 구성할 수 있습니다. 플랫폼은 사전 구축된 에이전트 템플릿(근본 원인 분석, 작업 패키지 생성, 시계열 분석 등)을 제공하고 모든 LLM에 대한 액세스를 지원합니다. 에이전트는 애플리케이션 전체에서 원활하게 상호 작용하고 컨텍스트 연속성을 유지합니다.
- 개방형 생태계 및 상호 운용성: 모든 클라우드(AWS/Azure/GCP), 모든 데이터 및 모든 LLM을 지원합니다. 완전한 에이전트 API를 사용하면 AI 에이전트를 모든 애플리케이션이나 워크플로에 내장할 수 있습니다. 가장 높은 EU AI Act 준수 표준을 충족하며 전 세계 여러 클러스터에서 사용할 수 있습니다.
모델 및 버전의 진화
관련 내용은 아직 공개되지 않았으니, 공식 실시간 페이지를 참고해주시기 바랍니다.
기술적인 장점
Cognite의 기술적 장벽은 산업 도메인 지식과 AI/데이터 엔지니어링을 깊이 결합하는 능력에 있습니다. 핵심 메커니즘은 다음과 같습니다.
산업 지식 그래프 - 데이터 상황화 엔진: 일반 지식 그래프와 달리 Cognite의 그래프는 산업의 장비 계층 구조, 프로세스 토폴로지, 신호 관계 및 문서 구조와 같은 도메인별 의미를 심층적으로 모델링합니다. 압력 센서의 비정상적인 판독값을 해당 P&ID 도면, 최근 유지 관리 작업 주문 및 작업 로그에 자동으로 연결하는 등 데이터 소스 전반의 관계를 자동으로 검색하고 연결합니다. 메커니즘 → 효과: 이러한 상황화를 통해 AI 에이전트는 더 이상 고립된 숫자에 직면하지 않고 전체 산업 맥락 내에서 추론할 수 있어 AI 출력의 정확성과 해석 가능성이 근본적으로 향상됩니다.
90개 이상의 산업용 커넥터 에코시스템: Cognite는 시장의 주요 산업용 데이터 소스 시스템(SCADA, DCS, 히스토리언, CMMS, ERP 등 포함)을 다룹니다. 이러한 커넥터는 단방향 데이터 파이프라인일 뿐만 아니라 데이터 품질 감지, 형식 변환 및 메타데이터 추출 기능도 갖추고 있습니다. 효과 → 시나리오: 기업은 배포 중에 기존 시스템을 교체하지 않고도 데이터 통합을 달성하여 데이터 마이그레이션에 따른 위험과 비용을 크게 줄일 수 있습니다.
LLM에 구애받지 않는 아키텍처: Cognite Atlas AI는 특정 대규모 모델에 구속되지 않으며 OpenAI, Anthropic, 오픈 소스 모델 또는 엔터프라이즈 프라이빗 모델에 대한 액세스를 지원합니다. 이를 통해 고객은 데이터 주권, 비용, 성능 중에서 유연하게 선택할 수 있습니다. 또한 플랫폼에는 산업별 SLM/LLM 벤치마크 보고서가 내장되어 있어 고객이 산업 시나리오에 가장 적합한 모델을 선택할 수 있도록 도와줍니다.
모든 클라우드 배포 및 엣지 협업: Cognite는 AWS, Azure, GCP에서 실행되며 프라이빗 클라우드 및 하이브리드 배포를 지원합니다. 엣지 컴퓨팅 기능을 사용하면 네트워크가 연결되지 않거나 대역폭이 낮은 현장 환경에서 데이터 전처리 및 로컬 추론을 수행하여 석유 플랫폼 및 광산 지역과 같은 특수 시나리오의 요구 사항을 충족할 수 있습니다.
사용방법
Cognite의 입구는 역할과 요구 사항에 따라 다릅니다.
| 입구 | 적용대상 | 획득 방법 | 수수료 |
|---|---|---|---|
| 데이터 융합 인지 | 데이터 엔지니어, 디지털 팀 | 공식 웹사이트 또는 파트너를 통해 영업팀에 문의 | 기업가입 시스템 |
| 아틀라스 AI 인식 | 도메인 전문가, 운영팀 | Data Fusion을 기반으로 활성화됨 | 추가 모듈 라이센스 |
| 흐름 인식 | 프로세스 엔지니어, 운영팀 | Data Fusion으로 활성화 | 애드온 라이센스 |
| 인식 허브 | 개발자, 커뮤니티 사용자 | 무료 등록hub.cognite.com | 무료(샌드박스 할당량 포함) |
| 코그나이트 아카데미 | 학습자, 구현 파트너 | 무료 등록 learn.cognite.com | 무료 |
| Cognite 빠른 시작 | 신규 고객 PoC | 공식 웹사이트 영업팀에 문의 | 고정 가격 패키지 |
일반적인 기업 채택 경로:
- 빠른 시작 평가(6~12주): Cognite 컨설턴트는 초기 데이터 온보딩, 상황화 및 사전 정의된 사용 사례 제공을 지원합니다.
- PoV 검증: 실제 비즈니스 시나리오(예: 계획되지 않은 가동 중지 시간 분석, 근본 원인 문제 해결)를 통해 ROI를 확인합니다.
- 규모: 플랫폼을 더 많은 시설과 사용 사례로 확장합니다(일반적으로 4개월 이내에 최대 9개 시설까지).
- AI 에이전트 배포: Data Fusion 데이터베이스 위에 Atlas AI를 통해 산업용 AI 에이전트를 구축하고 배포합니다.
제품 가격
Cognite는 기업 수준의 구독 가격 모델을 채택하고 공개 표준 가격표를 제공하지 않습니다. 공식적인 사업 견적이 우선합니다. 가격 책정 프레임워크에는 일반적으로 다음 차원이 포함됩니다.
- 데이터 크기: 액세스한 데이터 양(GB/TB) 및/또는 시계열 포인트 수를 기준으로 합니다.
- 커넥터 수: 연결된 산업 시스템 수 또는 데이터 소스 유형을 기준으로 요금이 청구됩니다.
- 사용자 좌석: 플랫폼의 활성 사용자 수(데이터 엔지니어, 현장 전문가 등)를 기준으로 요금이 청구됩니다.
- AI 기능 모듈: Atlas AI, Flows 등과 같은 고급 기능은 추가 기능 모듈로 가격이 책정됩니다.
- 배포 방법: SaaS 클라우드 구독에는 인프라 비용이 포함됩니다. 민영화/하이브리드 배포에는 추가 하드웨어와 운영 및 유지 관리 비용이 필요합니다.
무료 리소스: Cognite Hub는 기술 평가 및 프로토타입 검증에 적합한 개발자 샌드박스(무료 할당량 포함)를 제공합니다. Cognite Academy는 무료 교육 과정과 인증을 제공합니다.
기업 참고 사항: 기업은 구매 시 공급업체에게 자체 데이터 양을 기준으로 3년간의 총 소유 비용(TCO) 추정치를 제공하고 Quick Start 제공 범위 및 후속 확장 단위 가격을 명확하게 포함하도록 요구하는 것이 좋습니다.
애플리케이션 시나리오
Cognite는 자산 집약적 산업의 데이터 기반부터 AI 애플리케이션까지 다양한 시나리오를 다룹니다.
- 계획되지 않은 가동 중단 분석 및 예측: 상황에 맞는 산업 데이터를 통해 AI 에이전트는 장비 작동 추세, 경보 이력 및 유지 관리 기록을 실시간으로 분석하고, 결함 전조를 사전에 식별하며 계획되지 않은 가동 중단을 30~80% 줄일 수 있습니다. 검증 핵심 사항: 과거 데이터의 품질과 적용 범위를 확인해야 합니다. 그렇지 않으면 모델의 정확성이 영향을 받습니다.
- 근본 원인 분석: 생산 이상이 발생하면 Atlas AI Agent는 시계열 P&ID, 유지 관리 로그 및 기타 데이터 소스 전반에 걸쳐 회고적 추론을 몇 초 내에 완료할 수 있어 몇 시간 동안 여러 전문가가 필요한 기존의 수동 문제 해결을 대체합니다. Aker BP는 이 시나리오에서 효율성이 70% 이상 향상되었다고 보고합니다.
- 현장 운영 효율 향상: 현장 엔지니어가 자연어 검색을 통해 장비 정보, 유지보수 지침, 이력 데이터를 직접 조회할 수 있어 평균 10시간 걸리던 데이터 검색 작업이 반나절 미만으로 단축됩니다(효율성 50% 이상 향상). 참고: 모바일 네트워크의 안정성에 따라 어느 정도 의존성이 있으므로 엣지 캐싱 기능을 사전에 확인해야 합니다.
- 엔드 투 엔드 공급망 최적화: 조달, 재고, 생산, 물류 데이터를 통합하고 AI 모델을 통해 재고 수준 및 생산 일정 계획을 최적화합니다. 이는 일반적인 다중 시스템 협업 시나리오이며, 데이터 액세스의 무결성은 최적화 효과에 직접적인 영향을 미칩니다.
- 지능형 검사 및 로봇 통합: Cognite의 로봇 공학 도구는 자율 검사 로봇과의 통합을 지원하여 로봇이 수집한 시각적 데이터를 지식 그래프에 자동으로 통합하여 "자동 수집 → AI 분석 → 작업 주문 트리거링"의 통합을 달성합니다.
해당자
- 디지털 혁신 리더/CTO/CDO: Cognite는 산업 디지털 혁신 전략을 수립하고 실행하는 고위 관리자에게 적합한 데이터 기반에서 AI 애플리케이션까지 완전한 경로를 제공합니다. 전제 조건: 명확한 데이터 거버넌스 프레임워크와 엔터프라이즈 수준 AI 채택 로드맵이 필요합니다. 기본적인 IT/OT 데이터 수집 시스템이 아직 구축되지 않은 경우 인프라 투자가 먼저 완료되어야 합니다.
- 운영팀(프로세스/장비/유지보수 엔지니어): AI 에이전트 및 자연어 검색을 통해 직접 실행 가능한 통찰력을 확보하여 데이터 엔지니어에 대한 의존도를 줄입니다. 적응 경계: 산업 프로세스에 익숙하지만 프로그래밍 능력이 부족한 도메인 전문가에게 적합합니다. 기본 알고리즘이나 미세 조정 모델을 맞춤 설정해야 하는 고급 AI 연구자에게는 적합하지 않습니다.
- IT/데이터 엔지니어링 팀: Cognite Data Fusion은 산업 데이터 플랫폼 구축 및 유지 관리를 담당하는 기술 팀을 위해 완전한 API, SDK 및 데이터 파이프라인 관리 기능을 제공합니다. 참고: 회사가 이미 성숙한 자체 개발 데이터 플랫폼을 보유하고 있는 경우 Cognite의 지식 그래프 기능과의 중복성을 평가해야 합니다.
- ISV 및 시스템 통합업체: Cognite Embedded 및 개방형 API를 통해 파트너는 Cognite의 데이터 및 AI 기능을 자체 산업 솔루션에 내장할 수 있습니다. 수직 산업 애플리케이션을 구축하는 독립 소프트웨어 공급업체에 적합합니다.
- 사람에게 적합하지 않음: Cognite는 순수한 GenAI 대화형 제품(예: 일반 챗봇), 경량 데이터 분석 도구가 필요하거나 산업 데이터 인프라가 없는 중소기업 및 소규모 기업에 적합하지 않습니다. 최소 유효 배포 규모에는 일반적으로 하나 이상의 플랜트/시설 수준 데이터 볼륨이 필요합니다.
요약 및 전망
핵심 역량: Cognite의 핵심 장점은 산업 분야의 깊은 지식(도메인 지식 맵의 90개 이상의 커넥터, 산업 템플릿)과 최첨단 AI 기능(Agentic AI, LLM 독립적 아키텍처, 로우 코드 에이전트 워크벤치)의 유기적인 결합에 있으며, 데이터에서 가치까지 완전한 패키지를 형성합니다. Verdantix와 IDC 및 Forrester의 465% ROI 정량화를 통한 이중 리더 지위는 플랫폼 가치에 대한 독립적인 검증을 제공합니다.
현재 제한 사항 및 불확실성: Cognite의 제품 가격은 표준화된 가격표를 공개하지 않으며 기업 조달은 비즈니스 협상에 의존해야 하며 숨겨진 비용(데이터 마이그레이션, 시스템 통합, 변경 관리)은 사전에 추정하기가 어렵습니다. 최신 제품 라인인 Cognite Flows의 기존 로우 코드/노 코드 플랫폼과의 경쟁 환경은 아직 완전히 명확하지 않습니다. 또한 복잡한 다단계, 시스템 간 산업 시나리오에서 Atlas AI 에이전트 기능의 안정성은 더 많은 고객 사례를 통해 검증되어야 합니다.
구현 제안: 대기업은 파일럿 프로젝트를 수행하기 위해 "빠른 시작 → PoV → 규모"의 3단계 전략을 채택하는 것이 좋습니다. 1~2개의 고가치 시나리오(예: 근본 원인 분석 또는 계획되지 않은 중단 예측)로 시작하여 첫 번째 데이터 입력 배치 및 사용 사례 제공을 완료하는 데 6~12주가 소요된 다음 ROI를 확인한 후 전체 시설 배포로 확장합니다. 구매하기 전에 기업은 데이터 규모 추정, 커넥터 및 현장 시스템 호환성, AI 에이전트의 산업 적응성, 3년간 TCO 추정 등을 확인하는 데 집중해야 합니다. 알고리즘 모델을 심층적으로 맞춤화해야 하거나 성숙한 자체 개발 데이터 플랫폼을 보유해야 하는 팀의 경우 결정을 내리기 전에 먼저 플랫폼 중복 정도를 평가하는 것이 좋습니다.
Cognite의 버전 진화
Cognite의 제품 버전은 연간 주요 릴리스(Data Fusion R 시리즈)와 기능 모듈(Atlas AI, Flows)의 독립적인 업데이트 형태로 발전합니다. 프로세스는 다음과 같습니다.
데이터융합플랫폼의 주력라인
- Cognite Data Fusion R5(~2022-Q3): 시계열 분석 기능을 확장하고 엣지 컴퓨팅 지원을 강화하며 데이터 추출 파이프라인 안정성을 향상합니다.
- Cognite Data Fusion R6(~2023-Q2): Industrial Canvas 대화형 데이터 탐색 및 시각화, 향상된 3D/P&ID 지원을 소개합니다.
- Cognite Data Fusion R7(~2024-Q1): Microsoft, AWS, NVIDIA와의 클라우드 생태계 통합을 심화하고 AI 솔루션 라이브러리를 출시합니다.
- Cognite Data Fusion R8(~2025-Q3): 지식 그래프 기능이 크게 향상되고 커넥터가 90개 이상으로 확장되며 데이터 상황화 효율성이 크게 향상됩니다.
AI 및 에이전트 기능 라인
- Cognite Atlas AI 초기 릴리스(~2024-Q3): 자연어를 통해 산업용 에이전트 구축을 지원하는 로우 코드 산업용 AI 에이전트 워크벤치인 Atlas AI™의 첫 번째 릴리스입니다.
- Cognite Atlas AI 주요 릴리스(2025-Q4): 근본 원인 분석, 작업 패키지 생성, 시계열 분석 등과 같은 사전 구축된 산업용 에이전트를 추가하는 주요 업데이트입니다. 에이전트 오케스트레이션 및 로우 코드 기능이 크게 향상되었습니다. Verdantix 분석가는 이 릴리스를 "파일럿에서 프로덕션까지의 격차를 줄이는 데 있어 도약"이라고 평가했습니다.
흐름 워크플로 엔진
- Cognite Flows™(~2025-Q3): 생산 준비 워크플로를 100배 빠르게 구축하고 확장할 수 있는 새로 출시된 AI 기반 산업 경험 레이어입니다.
버전 정보
- Cognite Atlas AI 주요 릴리스 ：Atlas AI에는 근본 원인 분석, 작업 패키지 생성 및 시계열 분석과 같은 사전 구축된 산업용 AI 에이전트가 추가되고 에이전트 오케스트레이션 및 로우 코드 워크벤치 기능이 크게 향상되는 주요 업데이트가 있습니다.
- 인지 데이터 퓨전 R8 ：산업 지식 그래프 기능을 강화하고, 90개 이상의 데이터 커넥터를 확장하고, 데이터 상황화 및 AI 지원 데이터 전달 효율성을 개선합니다. 아직 공식적인 정확한 날짜는 없습니다.
- Cognite Atlas AI 최초 출시 ：Cognite Atlas AI™가 처음으로 출시되어 자연어로 산업용 AI 에이전트의 구축 및 배포를 지원하는 로우 코드 산업용 AI 에이전트 워크벤치를 출시했습니다. 아직 공식적인 정확한 날짜는 없습니다.
- 인지 데이터 퓨전 R7 ：Microsoft, AWS, NVIDIA와의 통합을 심화하고 AI 솔루션 라이브러리를 출시하며 산업 데이터 기반의 확장성과 보안을 강화합니다. 아직 공식적인 정확한 날짜는 없습니다.
- 인지 데이터 퓨전 R6 ：3D 모델 및 P&ID의 시각화 기능을 향상시키는 Industrial Canvas 대화형 데이터 탐색 도구를 소개합니다. 아직 공식적인 정확한 날짜는 없습니다.
- 인지 데이터 퓨전 R5 ：시계열 분석 기능을 확장하고, 엣지 컴퓨팅 지원을 강화하고, 데이터 추출 파이프라인 안정성과 모니터링을 개선합니다. 아직 공식적인 정확한 날짜는 없습니다.
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