Contexte physique
Actifs, espaces, systèmes, logique de processus, historique et contraintes techniques sont organisés dans un jumeau numérique.
Physical AI pour les opérations industrielles
Une IA qui comprend les actifs, l’espace, les processus et l’action
Physical AI place le raisonnement IA dans l’environnement réel. DataMesh relie données temps réel, jumeaux numériques exécutables, simulation et workflows terrain pour vérifier les recommandations avant action.
Connecter
Data Fusion Services connecte BMS, IoT, MES, CMMS, énergie, équipements et données d’entreprise.
Contextualiser
FactVerse Twin Engine associe les données aux actifs, lieux, relations, procédures et états.
Simuler
Designer, Omniverse, les workflows PhysX et les moteurs métiers valident layout, processus et comportement.
Décider
FactVerse AI Agent évalue les options, explique les compromis et produit des recommandations contextualisées.
Ce que DataMesh appelle Physical AI
Physical AI n’est ni un chatbot générique ni un tableau de bord. C’est une capacité opérationnelle qui comprend le contexte physique, valide les actions possibles et boucle avec le travail réel.
Décisions validées par simulation
Les recommandations IA peuvent être évaluées dans le jumeau ou une simulation avant de devenir plans, changements ou formations.
Boucle d’exécution
Les recommandations validées passent en inspection, ordre de travail, formation et opération, puis les résultats reviennent au jumeau.
Boucle opérationnelle
Du signal à l’action vérifiable
DataMesh traite Physical AI comme une boucle reliant analyse, validation, exécution et vérification.
Connecter
Data Fusion Services connecte BMS, IoT, MES, CMMS, énergie, équipements et données d’entreprise.
Contextualiser
FactVerse Twin Engine associe les données aux actifs, lieux, relations, procédures et états.
Simuler
Designer, Omniverse, les workflows PhysX et les moteurs métiers valident layout, processus et comportement.
Décider
FactVerse AI Agent évalue les options, explique les compromis et produit des recommandations contextualisées.
Exécuter
Inspector, Checklist, Director et Simulator traduisent les décisions en travail, procédures et formation.
Vérifier
Résultats, exceptions, preuves et retours terrain améliorent les décisions suivantes.
Plateforme
La pile DataMesh pour Physical AI
Physical AI exige connexion des données, représentation du monde physique, simulation et exécution coordonnée.
Platform
FactVerse
Plateforme dual-engine reliant jumeaux numériques exécutables et décision IA.
Twin context
FactVerse Twin Engine
Contexte physique des actifs, espaces, relations, comportements et workflows.
Decision AI
FactVerse AI Agent
Intelligence décisionnelle pour analyses, scénarios et recommandations.
Data foundation
Data Fusion Services
Connexion et normalisation des données opérationnelles.
Simulation workflow
Designer et Omniverse Adaptor
Création de scènes, planification, simulation de processus et workflows USD/Omniverse.
Field execution
Inspector et Simulator
Ordres de travail, inspections, formation et pratique sécurisée.
Cas d’usage
Cas d’usage Physical AI pour DataMesh
La même architecture s’applique aux bâtiments, à la production, à la formation et aux infrastructures.
Gestion intelligente des installations
Relier systèmes bâtiment, utilities, inspections, énergie et ordres de travail.
Maintenance prédictive
Combiner signaux historiques et temps réel avec le contexte des actifs pour prioriser la maintenance.
Simulation de processus
Valider layouts, processus, procédures et contraintes physiques avant déploiement.
Formation opérateur
Former les opérateurs avec Simulator et des scénarios basés sur le jumeau numérique.
Ce que ce n’est pas
Pas seulement BI
Les dashboards montrent le passé. Physical AI traite les états possibles et les actions faisables.
Pas seulement IA générative
Le langage est utile, mais les recommandations exigent contexte, contraintes, preuves, approbation et exécution.
Pas seulement robotique
La robotique est un domaine, mais DataMesh l’applique aussi aux facilities, à la maintenance et aux opérations.
Construire une boucle Physical AI
DataMesh aide les équipes à partir d’un problème concret, connecter les données, bâtir un jumeau exécutable, valider les options et agir.