Integracje / Cognite Data Fusion
Integracja AI z Cognite Data Fusion
Podłączamy się do CDF przez Python SDK i REST API, czytając time series, assets, events i relationships. Asystent przetwarza skontekstualizowane dane OT i IT na raporty zmianowe, alerty dla mechaników i odpowiedzi na pytania inżynierów procesowych.
Rozmowa trwa 15 minut. Dzwonimy my, nic nie trzeba instalować.
Po rozmowie dwa tygodnie za darmo. Jeśli uznamy, że u Was to ma sens, uruchamiamy Wam własną platformę podłączoną pod Cognite Data Fusion. Bez umowy i bez karty.
Czym jest Cognite Data Fusion
Cognite Data Fusion to platforma przemysłowa dla zakładów produkcyjnych i firm z branży procesowej, które mają czujniki, sterowniki PLC i systemy IT rozproszone w kilku miejscach. CDF zbiera te dane i nadaje im kontekst: tworzy graf zależności między obiektami fizycznymi a odczytami pomiarowymi. Agent AI czytający z CDF nie dostaje gołej liczby z czujnika, dostaje pełny opis: komponent, linia, jednostka, zakres nominalny.
W codziennej pracy CDF udostępnia pięć typów zasobów przez API: time series z odczytami procesowymi, assets z hierarchią od zakładu po komponent z metadanymi, events z alarmami SCADA i wpisami CMMS, relationships opisujące powiązania czujnik-urządzenie oraz files z dokumentacją techniczną. Dane mogą leżeć w chmurze, na przykład na Azure lub AWS, albo on-premise, zależnie od konfiguracji zakładu z Cognite.
Co podłączamy w Cognite Data Fusion
- Time series: odczyty temperatur, ciśnień i drgań z czujników procesowych
- Assets: hierarchia obiektów fizycznych z metadanymi i wartościami nominalnymi
- Events: alarmy z SCADA i wpisy z CMMS z timestampem i klasyfikacją
- Relationships: powiązania czujników z konkretnymi urządzeniami i liniami
- Files: dokumenty techniczne, schematy P&ID i karty DTR w formacie PDF
Zakres ustalamy pod Was. Zaczynamy od odczytu danych, a zapis i akcje włączamy dopiero wtedy, gdy sami tego chcecie.
O co pytają w praktyce
Pytania zadaje się po polsku, jak koledze z pracy.
„Jak wyglądało ciśnienie na wyjściu P-101 w środę między 14 a 16?"
„Które urządzenia zbliżają się do progu przeglądu PPM?"
„Co się działo na linii 2 przed ostatnim nieplanowanym przestojem?"
„Ile alarmów kategorii WARNING miał FAN-03 w tym tygodniu?"
Co dokładnie podłączamy w Cognite Data Fusion
Obszar po obszarze: jakie dane czytamy i co asystent z nich robi. To lista z realnego wdrożenia, nie katalog możliwości.
CzytamyCiągłe odczyty temperatury, ciśnienia, przepływu, prądu silnika i drgań z identyfikatorem, jednostką i powiązaniem z asset'em.
AsystentPobiera wartości za wybrany przedział czasu, liczy min, max i średnią, wykrywa odchylenia od norm z metadanych.
CzytamyDrzewo obiektów od zakładu przez linię po komponent z metadanymi: wartości nominalne, daty produkcji, numery DTR.
AsystentOdczytuje progi i wartości nominalne, żeby każdy alert i raport zawierał kontekst urządzenia, nie tylko liczbę z czujnika.
CzytamyWpisy z SCADA i CMMS z timestampem i klasyfikacją zdarzenia, alarmy procesowe i planowe wpisy serwisowe.
AsystentUkłada chronologię zdarzeń przed przestojem lub na przestrzeni zmiany i zestawia alarmy z odczytami procesowymi.
CzytamyRelationships łączące konkretny czujnik z urządzeniem i miejscem, np. TE-201 na wyjściu wymiennika HE-12.
AsystentIdentyfikuje dokładną lokalizację anomalii i podaje mechanikowi pełne wskazanie: ID czujnika, asset, linia, lokalizacja.
CzytamyPliki PDF z dokumentacją DTR, schematami P&ID i instrukcjami technicznymi, dostępne przez to samo API co dane procesowe.
AsystentDołącza właściwy fragment dokumentacji do odpowiedzi lub raportu bez konieczności otwierania osobnych aplikacji.
CzytamyProgi serwisowe, liczniki godzin pracy, liczba cykli i sezonowe wartości bazowe wpisane w metadanych asset'ów.
AsystentPorównuje bieżące wskaźniki z progami PPM i powiadamia planistę, gdy urządzenie zbliża się do terminu przeglądu.
Co się zmienia
Kierownicy zmian i inżynierowie przestają zbierać dane ręcznie z kilku systemów i dostają gotowe raporty oraz alerty w czasie zbliżonym do rzeczywistości.
Asystent stoi na Waszym serwerze i łączy się z Cognite Data Fusion na Waszych uprawnieniach. Dane nie wychodzą do zewnętrznych usług, a każdy odczyt i każda akcja zostawiają ślad w logu. Zakres uprawnień ustalacie Wy, więc asystent widzi dokładnie tyle, ile ma widzieć.
Nie wymieniamy Wam programu i nie zmuszamy nikogo do zmiany nawyków. Cognite Data Fusion zostaje tam, gdzie jest, razem z historią danych i przyzwyczajeniami zespołu.
Jak łączymy się z Cognite Data Fusion
Łączymy się z CDF przez Python SDK (pakiet cognite-sdk) lub REST API. Dostęp konfigurujemy przez OAuth 2.0: service account z uprawnieniami dokładnie do tych asset groups, które nam przyznaliście. Agent działa wyłącznie w trybie odczytu. Żaden zapis do CDF nie odbywa się bez Waszego potwierdzenia. Agenta instalujemy na Waszym serwerze, w tej samej sieci co CDF.
CDF może siedzieć u Was w chmurze, na przykład na Azure lub AWS, albo on-premise. Przetwarzanie danych odbywa się lokalnie na Waszym sprzęcie. Jeśli zdecydujecie się na lokalny model językowy, cały łańcuch zostaje w firmie. Jeśli korzystacie z zewnętrznego API modelu, konfigurujemy przekazywanie tylko zagregowanych wartości i treści pytania, bez surowych danych procesowych.
Czego potrzebujemy od Was
- Aktywny tenant CDF ze skontekstualizowanymi danymi i wypełnionymi metadanymi asset'ów.
- Service account z dostępem OAuth 2.0 do wybranych asset groups w CDF.
- Serwer w Waszej sieci do instalacji agenta przez Docker lub konfigurację bezpośrednią.
- Osoba z Waszego działu IT lub UR, która zna strukturę CDF i może weryfikować dane na starcie.
- Ciągłe odczyty w time series bez długich luk lub zgoda na audyt i uzupełnienie metadanych przed wdrożeniem.
Gdzie to działa najlepiej
Inżynier utrzymania ruchu
Po nieplanowanym przestoju linii inżynier otwiera czat z agentem. Zamiast przeglądać logi SCADA i historię w CDF osobno, prosi o chronologię ostatnich dwóch godzin przed zatrzymaniem.
Z asystentem: Agent pobiera events z CDF i nakłada je na time series wybranych parametrów. Inżynier dostaje gotową oś czasu: o której pojawił się pierwszy alarm, jak zmieniały się wartości i co zareagowało jako pierwsze.
Planista przeglądów
Planista chce sprawdzić, które urządzenia zbliżają się do progu przeglądowego. Zamiast liczyć godziny ręcznie z raportów, pyta agenta, które z urządzeń na linii 2 przekroczyły 80 procent progu serwisowego.
Z asystentem: Agent zestawia progi PPM z metadanych CDF z godzinami pracy z time series. Planista dostaje listę urządzeń wymagających uwagi z aktualnym wskaźnikiem i datą ostatniego przeglądu.
Inżynier procesu
Inżynier przygotowuje analizę wydajności po środowej zmianie i pyta agenta na czacie o ciśnienie na wyjściu pompy P-101 między godziną 14 a 16 oraz o alarmy z tego okna czasowego.
Z asystentem: Agent przeszukuje CDF, pobiera właściwe time series i events, liczy statystyki dla wskazanego okna i odpowiada po polsku. W razie potrzeby dołącza fragment dokumentacji DTR powiązanej z tym asset'em.
Jak to uruchamiamy
- Rozmowa 15 minut. Mówicie, na czym pracujecie i co Was korkuje. Mówimy, czy da się to spiąć.
- Podłączenie i pierwsze pytania. Zaczynamy od odczytu, na Waszym serwerze, w zakresie który zatwierdzacie.
- Rozszerzanie. Dokładamy kolejne moduły i akcje, gdy zespół już ufa temu, co dostaje.
Koszt: od 3 000 zł miesięcznie. W tym wdrożenie, integracja, szkolenie zespołu i opieka. Widełki na Wasz przypadek podajemy na tej pierwszej rozmowie, bez ofert na dwadzieścia stron.
Chcecie najpierw poczytać konkrety: jakie moduły ruszamy, jakie dane bierzemy i czego potrzebujemy po Waszej stronie?
Cały opis integracji z Cognite Data Fusion →Czego asystent nie robi
Żebyście wiedzieli, gdzie kończy się jego rola, zanim zaczniecie.
- Nie zapisuje danych do CDF ani nie tworzy zdarzeń bez wyraźnego potwierdzenia w każdym przypadku.
- Nie zastępuje analizy 5-why ani decyzji inżynierskich: daje punkt startowy, nie gotową diagnozę.
- Nie działa poprawnie, gdy metadane asset'ów w CDF są puste lub hierarchia obiektów nie odpowiada rzeczywistości zakładu.
- Nie przesyła surowych danych procesowych z czujników do zewnętrznych API modeli, tylko zagregowane wartości i treść pytania.
Pytania o integrację z Cognite Data Fusion
Ile czasu zajmuje wdrożenie od pierwszego kontaktu do działającego pilota?
Od pierwszego spotkania do pilota zazwyczaj kilka tygodni. Dużo zależy od stanu danych w CDF: zakład z dobrze opisanymi metadanymi idzie szybciej niż taki, gdzie trzeba najpierw uzupełnić opisy asset'ów i sprawdzić ciągłość time series. Pilot obejmuje jedną linię lub dział i trwa od 2 do 4 tygodni.
Czy agent może coś zapisywać do CDF, na przykład tworzyć zlecenia serwisowe?
Domyślnie agent działa tylko w trybie odczytu. Zapis do CDF, np. tworzenie eventów lub draftu zlecenia, jest możliwy, ale wymaga osobnej konfiguracji i wyraźnego potwierdzenia z Waszej strony przy każdej takiej operacji. Nie uruchamiamy zapisu bez wcześniejszego uzgodnienia zakresu i uprawnień.
Mamy dwa zakłady w jednym tenantcie CDF. Czy agent zobaczy dane obu?
Nie, o ile tego nie chcecie. Dostęp konfigurujemy przez granularne uprawnienia do wybranych asset groups. Agent przypisany do jednego zakładu nie widzi danych drugiego. Jeśli chcecie obsługi obu zakładów, konfigurujemy oddzielne instancje z właściwymi uprawnieniami dla każdej z nich.
Co zostaje u nas po zakończeniu projektu, czy jesteśmy uzależnieni od Waszej infrastruktury?
Agent działa na Waszym serwerze i po projekcie zostaje w Waszych rękach. Dostarczamy kod źródłowy do Waszego repozytorium Git i dokumentację: które endpoints są używane, jakie asset groups, jak modyfikować progi alertów i jak dodawać nowe scenariusze. Nie ma uzależnienia od naszej infrastruktury.
Piętnaście minut o Cognite Data Fusion
Wybierzcie termin z kalendarza. Na rozmowie powiemy wprost, co da się u Was podłączyć, ile to trwa i ile kosztuje. Jeśli nie ma czego automatyzować, też to powiemy. A jeśli ma, dostajecie 14 dni działającej platformy podłączonej pod Cognite Data Fusion, żeby sprawdzić to na własnych danych zamiast wierzyć nam na słowo.
Cognite Data Fusion jest znakiem towarowym swojego właściciela. Nie jesteśmy z nim powiązani ani przez niego autoryzowani. Nazwy używamy wyłącznie po to, żeby wskazać, z jakim programem integrujemy asystenta.