Kaios steht an der Spitze der IDC-Chinas führenden Anbieter von Lösungen für Industriellarge Language Model und Intelligent Agents.

In letzter Zeit hat die weltweit anerkannte Beratungsfirma IDC den Bericht "IDC MarketScape: Bewertung der Anbieter von Industriellen Large Language Modellen und Agentenlösungen in China 2025" veröffentlicht. Der Bericht hat 18 typische Anbieter von Industriellen Large Language Modellen und Agentenlösungen auf dem chinesischen Markt ausgewählt und eingehend untersucht. Die Anbieter wurden aus zwei Ebenen - der bestehenden Fähigkeit und der zukünftigen Strategie - bewertet, was für Industriebetriebe eine Referenz bei der Auswahl von Large Language Modellen und Agentendiensten bietet.

Basierend auf den technologischen Erkundungen und strategischen Fähigkeiten im Bereich von KI + industriellem Internet wurde COSMOPlat von Kaos digital in die höchste Kategorie der "Leader" in der Bewertung eingeordnet und belegte in der strategischen Dimension den ersten Platz im Bericht. Die führenden Erkundungen und Praktiken in Bereichen wie der Aufbau von Industriellen Large Language Modellen und der Entwicklung von Agenten wurden von der Branchenautorität anerkannt.

Beschleunigung der Technologieintegration und Innovation des KI + Intelligenten Herstellungssystems

Im Bericht wird erwähnt, dass die Aufmerksamkeit und die Investitionen in Large Language Modelle und Agenten im Industriebereich stetig steigen. Industrielle Large Language Modelle und Agenten gehen von der Keimzeit in die Phase der breiten Erkundung über, und die Anwendungsfälle werden ständig vertieft und erweitert.

"Nach fast zwei Jahren schneller Entwicklung sind Industrielle Large Language Modelle von der Konzeptuntersuchung zur Umsetzung in Anwendungsfällen übergegangen. Branchenführer und mittelgroße bis große Unternehmen beschleunigen die Pilotprojekte, und die Förderung durch Politik und Technologieökosystem wird ständig verstärkt. Gleichzeitig bleiben die Datenverwaltung, die Modellgenauigkeit, die ROI-Bewertung und die Mensch-Maschine-Integration immer noch die Schlüsselprobleme, die Unternehmen lösen müssen. Insgesamt werden Industrielle Large Language Modelle und Agenten in den nächsten 3 - 5 Jahren ein wichtiger Treiber für die digitale Transformation von Herstellungsunternehmen werden. Wir empfehlen Unternehmen, in Anbetracht ihrer Branchenmerkmale und IT-Fähigkeiten passende Anbieter und Anwendungswege auszuwählen, von wichtigen Anwendungsfällen auszugehen und schrittweise ein skalierbares und replizierbares Praxissystem aufzubauen." sagte Du Yanze, Senior Research Manager für die chinesische Herstellungsbranche bei IDC.

Um die technologischen und ökosystembezogenen Schwierigkeiten bei der Umsetzung von Industriellen Large Language Modellen zu bewältigen, hat COSMOPlat von Kaos digital auf Basis der Plattform für industrielles Internet die Datenverbindungen von Unternehmen hergestellt, die Datenbasis und die Datenverwaltungsfähigkeiten gestärkt. Mit dem Tianzhi Industriellen Large Language Modell als oberster technischer Stütze, den branchenspezifischen Agenten und der industriellen Software als Verbindung und den intelligenten Endgeräten und Industrierobotern als Umsetzungsmittel hat es ein "KI + industrielles Internet" - Technologiekonzept aufgebaut, das Hardware und Software integriert und einen vollständigen geschlossenen Kreis von Wahrnehmung, Entscheidung und Ausführung realisiert, was für Large Language Modelle in Bezug auf Datenintegration, Technologieintegration und Ökosystemzusammenarbeit einzigartige Vorteile schafft.

Im Bericht wird bewertet, dass COSMOPlat von Kaos digital die bestehenden Fähigkeiten in der industriellen Datenerfassung und -verarbeitung schrittweise in Wettbewerbsvorteile für Large Language Modelle und Agenten umwandelt, in das bestehende Anwendungsystem aktiv KI-Fähigkeiten integriert, die Stärken stärkt, die Schwächen ausgleicht und den Wert der gesamten Lösung erhöht, wodurch die intelligente Integration von Unternehmensführung und Produktion gut realisiert wird.

Von der Allgemeinheit zur Spezialisierung: Schaffung neuer Praktiken für die Umsetzung von KI

Im Bericht wird erwähnt, dass COSMOPlat von Kaos digital in Branchen wie der Petrochemie, der Energieversorgung, der Haushaltsgeräteherstellung und der Maschinenbau vertikale Large Language Modelle mit branchenspezifischen Merkmalen entwickelt hat und in Kernprozessschritten wie der Spritzgießtechnik, der Blechbearbeitung, der Benzinmischung und der Kompressoranlage produktionsprozessoptimierende Agenten entwickelt hat, wodurch ein Durchbruch von der allgemeinen Assistentenfunktion zu tiefgreifenden Anwendungsfällen erzielt wurde.

Einerseits hat das Tianzhi Industrielle Large Language Modell durch die Akkumulation von branchenspezifischen Datenassets und die Einbringung von Fachwissen die Generalisierungsbeschränkungen des "allgemeinen Large Language Modells" überwunden, kognitive Barrieren in vertikalen Bereichen aufgebaut und Dienstleistungen für den Aufbau von branchenspezifischen Large Language Modellen in vertikalen Bereichen angeboten, um maßgeschneiderte Modelllösungen für wichtige Branchen wie die Haushaltsgeräteherstellung, die Petrochemie und die Energieversorgung bereitzustellen.

In der Petrochemiebranche hat die Yanchang Petroleum zusammen mit COSMOPlat von Kaos digital die Yanchang Cloud Sharing Plattform für industrielles Internet aufgebaut und 6 Kategorien mit 38 Agenten entwickelt. In mehreren Kernschritten wie der intelligenten Diagnose von Indikatorentafeln, der Prozessoptimierung von Aldehydtrennkolonnen und der intelligenten Benzinmischung wurden praktische Ergebnisse erzielt. Die Pünktlichkeit der Störungsentdeckung wurde um 90 % erhöht, die Genauigkeit der Qualitätskontrolle verdoppelt und die Erfolgsrate der ersten Benzinmischung um 60 % verbessert.

Andererseits werden Agenten zur "Brücke" für die Umsetzung von Large Language Modellen in industriellen Anwendungsfällen. Sie ändern das komplexe und hochgradige Mensch-Maschine-Interaktionsmuster in traditionellen industriellen Anwendungsfällen. Sie nehmen einerseits die Entscheidungsbefehle von Industriellen Large Language Modellen entgegen und andererseits natürliche Sprachbefehle. Über die selbst entwickelte Agentenentwicklungplattform integriert die Plattform das allgemeine Agentenframework und die spezialisierten Agentenentwicklungmodule und kann schnell ein intelligentes System mit Fähigkeiten wie autonomer Entscheidung, Aufgabenausführung und interaktivem Lernen aufbauen, um die Umsetzung von industrieller KI in Anwendungen zu unterstützen.

In der kürzlich als Leuchtfeuerfabrik ausgezeichneten Haier Shanghai Waschmaschinenfabrik hat die Fabrik zusammen mit COSMOPlat von Kaos digital einen intelligenten Agenten für den Spritzgießprozess entwickelt, um das Problem des hohen Energieverbrauchs in diesem Schritt zu lösen. Nachdem die Techniker einen Befehl gegeben haben, erkennt der Agent automatisch die Anforderungen, ruft hunderte von Prozessparametern ab und steuert die Spritzgießmaschine an, um die Produktion anzupassen. Die Einstellzeit der Maschine wurde von 120 Minuten auf 10 Minuten reduziert, was die Ressourcen- und Energieverschwendung erheblich verringert.

IDC ist der Ansicht, dass der Markt in die Phase der begrenzten Replikation und der massenhaften Anwendung eintreten wird, wenn die besten Branchenpraktiken allmählich reif werden und verbreitet werden. Mit der Plattform für industrielles Internet als Datenbasis, den branchenspezifischen Large Language Modellen zur Verbesserung der industriellen Genauigkeit und den Agenten zur Herstellung der Verbindung zwischen Anwendungsfallumsetzung und Interaktion hat das Tianzhi Industrielle Large Language Modell von Kaos digital derzeit eine große Menge hochwertiger industrieller Wissensdatenbanken sowie über 4.700 Mechanismusmodelle, über 200 Expertenalgorithmen und über 110 Agentenentwicklungstools und andere Ökosystemressourcen angesammelt und in über 40 Anwendungsfällen in 9 Branchen umgesetzt, wobei gute Ergebnisse erzielt wurden.

In Zukunft wird COSMOPlat von Kaos digital weiterhin die Erkundung der Schlüsseltechnologien von Large Language Modellen vorantreiben, sich in der Praxis und der Datensammlung ständig verbessern und lernen, um mehr anwendungsfallbezogene Agenten und branchenspezifische Large Language Modelle, die den tatsächlichen industriellen Anforderungen entsprechen, zu entwickeln und die hochwertige und nachhaltige Entwicklung der Fertigungsindustrie voranzutreiben.