Physischer Kontext
Anlagen, Räume, Systeme, Prozesslogik, Historie und technische Grenzen werden im digitalen Zwilling organisiert.
Physical AI für industrielle Abläufe
KI, die Anlagen, Räume, Prozesse und Handlungen versteht
Physical AI bringt KI-Logik in reale Betriebsumgebungen. DataMesh verbindet Live-Daten, ausführbare digitale Zwillinge, physiknahe Simulation und Workflows, damit Empfehlungen vor der Umsetzung geprüft werden können.
Verbinden
Data Fusion Services verbindet BMS, IoT, MES, CMMS, Energie-, Anlagen- und Unternehmensdaten.
Kontext geben
FactVerse Twin Engine ordnet Daten Anlagen, Orten, Beziehungen, Verfahren und Zuständen zu.
Simulieren
Designer, Omniverse, PhysX-basierte Workflows und Domänen-Engines prüfen Layout, Prozess und Verhalten.
Entscheiden
FactVerse AI Agent bewertet Optionen, erklärt Abwägungen und erzeugt kontextreiche Empfehlungen.
Was DataMesh unter Physical AI versteht
Physical AI ist kein allgemeiner Chatbot und kein weiteres Dashboard. Es ist eine Betriebsfähigkeit, die physischen Kontext versteht, Optionen prüft und Arbeit im Feld abschließt.
Simulationsgeprüfte Entscheidungen
Empfehlungen können im Zwilling oder in physiknaher Simulation bewertet werden, bevor sie zu Wartung, Prozessänderung oder Training werden.
Ausführungsschleife
Validierte Empfehlungen gehen in Inspektion, Arbeitsaufträge, Training und Betrieb; Ergebnisse fließen zurück.
Betriebsschleife
Vom Signal zur überprüfbaren Aktion
DataMesh behandelt Physical AI als geschlossene Betriebsschleife aus Analyse, Validierung, Ausführung und Überprüfung.
Verbinden
Data Fusion Services verbindet BMS, IoT, MES, CMMS, Energie-, Anlagen- und Unternehmensdaten.
Kontext geben
FactVerse Twin Engine ordnet Daten Anlagen, Orten, Beziehungen, Verfahren und Zuständen zu.
Simulieren
Designer, Omniverse, PhysX-basierte Workflows und Domänen-Engines prüfen Layout, Prozess und Verhalten.
Entscheiden
FactVerse AI Agent bewertet Optionen, erklärt Abwägungen und erzeugt kontextreiche Empfehlungen.
Ausführen
Inspector, Checklist, Director und Simulator führen Entscheidungen in Arbeitsaufträge, Anleitungen und Training.
Prüfen
Ergebnisse, Ausnahmen, Nachweise und Feedback verbessern die nächste Entscheidung.
Plattform
Der DataMesh Stack für Physical AI
Physical AI braucht Datenanbindung, physischen Kontext, Simulation und Ausführung in einem verbundenen Stack.
Platform
FactVerse
Dual-Engine-Plattform für ausführbare digitale Zwillinge und KI-Entscheidungen.
Twin context
FactVerse Twin Engine
Physischer Kontext für Anlagen, Räume, Beziehungen, Verhalten und Workflows.
Decision AI
FactVerse AI Agent
Entscheidungsintelligenz für Analysen, Szenarien und Empfehlungen.
Data foundation
Data Fusion Services
Konnektivität und Normalisierung für Betriebsdaten.
Simulation workflow
Designer und Omniverse Adaptor
Szenen, Layoutplanung, Prozesssimulation und USD/Omniverse-Workflows.
Field execution
Inspector und Simulator
Arbeitsaufträge, Inspektionen, Training und sichere Übung mit Anlagenverhalten.
Anwendungen
Physical AI Anwendungsfälle für DataMesh
Die Architektur passt zu Anlagenbetrieb, Fertigung, Training und Infrastruktur, wo reale Grenzen zählen.
Smart Facility Management
Gebäudesysteme, Utilities, Inspektionen, Energiedaten und Arbeitsaufträge werden verbunden.
Predictive Maintenance
Live- und Historiensignale werden mit Anlagenkontext kombiniert, um Wartung zu priorisieren.
Prozesssimulation
Layouts, Prozesse, Abläufe und physische Einschränkungen werden vor der Einführung validiert.
Operator Training
Simulator und digitale Zwillinge ermöglichen wiederholbares Training vor der Arbeit an realen Maschinen.
Was es nicht ist
Nicht nur BI
Dashboards zeigen Vergangenes. Physical AI behandelt mögliche nächste Zustände und machbare Aktionen.
Nicht nur generative KI
Sprache hilft, aber Empfehlungen brauchen Kontext, Grenzen, Nachweise, Freigabe und Ausführung.
Nicht nur Robotik
Robotik ist ein Bereich; DataMesh nutzt Physical AI auch für Facilities, Wartung, Training und Infrastruktur.
Eine Physical AI Betriebsschleife aufbauen
DataMesh hilft Teams, mit einem klaren Betriebsproblem zu starten, Daten zu verbinden, einen ausführbaren Zwilling zu bauen und geprüfte Aktionen umzusetzen.