Intelligence décisionnelle native de l'IA
AI computes the optimal. Physics engine validates the feasible. You see it before you commit.
The AI Data Scientist for every operational asset. FactVerse AI Agent combines multiple simulation and optimization engines, a knowledge graph, and the FactVerse 3D Twin Engine to turn operational questions into validated, executable decisions — across border operations, semiconductor fabs, district heating, data centers, and manufacturing.
17 moteurs
Simulation, optimisation et analyse unifiées sous un seul API.
48+ outils d'IA
Accès en langage naturel à la prédiction, à l'analyse et au reporting.
24/7/365
Chaque actif dispose de son propre data scientist IA toujours actif.
Démo de la boucle de décision
Raisonnement de l'IA associé à une double validation.
Ajustement opérationnel
Conçu pour les ports, les usines de semi-conducteurs, le chauffage urbain, les centres de données et la fabrication, où les contraintes physiques ne peuvent être ignorées.
Résultats typiques
Capacités de la plateforme
Pas un tableau de bord. Pas un chatbot. Un flux de travail complet, de l'ingestion de données à la formation de modèles en passant par la recommandation de décision, automatisé et exécuté 24 heures sur 24.
Unified What-If API orchestrates multiple simulation, optimization, and analysis engines — DES, Monte Carlo, NSGA-II, MILP, Agent-Based Modeling, System Dynamics, Bayesian Optimization, Causal Inference, Survival Analysis, and more. One API call, automatic engine selection, baseline vs modified comparison with confidence intervals.
Hundreds of nodes, hundreds of relationships, and dozens of entity types connect equipment, sensors, alerts, work orders, and causal chains across your facility. When an anomaly occurs, the knowledge graph traces root causes across subsystems — connecting a heating failure to downstream checkpoint performance in seconds.
Holt-Winters forecasting with confidence bands, Kalman filtering for sensor fusion, Weibull reliability analysis for equipment lifespan, Conformal Prediction for calibrated uncertainty, and automated anomaly detection via Isolation Forest. Every prediction includes a confidence score, not just a point estimate.
48 registered AI tools accessible through natural language. Operators ask questions, launch simulations, compare scenarios, and generate reports — all through conversation. Supports both cloud-hosted and on-premise LLM providers with streaming responses and automatic context injection.
Push analytics from centralized dashboards to individual assets. Each checkpoint lane, chiller, production line, or heat exchanger gets its own AI analyst — continuously monitoring, predicting, and optimizing. Scale from 3 assets to 300 without adding data science headcount.
From sensor anomaly to AI analysis to confidence-scored recommendation to human approval to work order creation to execution tracking to effect verification. Every decision is logged with full audit trail for compliance. Integrates directly with BMS, SCADA, and CMMS.
Comment ça marche
Étape 01
9 types de connecteurs, dont REST, MQTT, OPC UA, BACnet, Modbus, JDBC, CSV, Fabric et Templates. Les intégrations prédéfinies couvrent Siemens, Honeywell, Kepware, PI, Azure, etc.
Étape 02
17 moteurs sont automatiquement sélectionnés par type de question. Le raisonnement par graphe de connaissances retrace la causalité entre les systèmes, et chaque résultat inclut un score de confiance.
Étape 03
Twin Engine vérifie les conflits spatiaux, la logique des équipements et les contraintes de processus dans 3D avant que les actions approuvées ne soient transmises aux systèmes d'exécution.
Plongée profonde
FactVerse AI Agent est le moteur d'intelligence décisionnelle de la plateforme FactVerse. Il combine des LLMs de qualité industrielle, la modélisation mathématique et l'optimisation de la recherche opérationnelle.
Surveillance en temps réel des voies automatisées. L'IA détecte les pics de passagers et simule les configurations — réduction de 20-40% du temps d'attente.
Conformité ISO 14644-1 en temps réel, prédiction de durée de vie des filtres HEPA. Violations ISO réduites de 90%.
Scénarios industriels
La même plateforme de moteur d'IA peut être déployée avec des modèles de scénarios spécifiques à l'industrie tout en préservant la cohérence de l'infrastructure de simulation.
Dozens of automated lanes monitored in real-time. AI detects passenger surges, predicts flow with Holt-Winters, simulates lane configurations via DES, validates with Erlang-C queuing theory, and stress-tests with tens of thousands of Monte Carlo runs — all in under 60 seconds. Result: 20-40% reduction in average wait time.
Real-time ISO 14644-1 compliance monitoring, particle counting at 0.1/0.5/5μm, HEPA filter lifespan prediction via Weibull analysis, SMT production line OEE simulation, and chiller COP optimization. Reduces ISO violations by 90% and increases planned filter replacements to 95%.
MPC model predictive control for supply/return temperature optimization, weather API integration for 24-hour load forecasting, hydraulic balance analysis for valve optimization, and automated pre-heating strategies before cold snaps. End-user temperature compliance: 85% → 98%.
Thermal distribution prediction, Bayesian optimization for cooling parameters, System Dynamics capacity planning, and automated Green Mark/LEED/ISO 50001 reporting. Target: reduce the 40% of energy spent on cooling by 15-30%.
Discrete event simulation for production line optimization, AI-driven defect classification, causal inference (DoWhy) for environment-yield correlation, and XR-based operator training. Supports WEF Lighthouse factory criteria.
Pourquoi FactVerse
D'autres peuvent montrer, deviner ou restituer. FactVerse peut afficher, calculer, valider et exécuter en une boucle fermée.
| Capacité | BI / Tableau de bord | Plateforme IoT | Conseil en IA | 3D Jumeau numérique | FactVerse |
|---|---|---|---|---|---|
| Voir les problèmes | |||||
| Comprendre les causes | |||||
| Prédire les tendances | |||||
| Simulation d'IA | |||||
| Validation physique | |||||
| Visualisation 3D | |||||
| Optimisation | |||||
| Tests de résistance | |||||
| Exécution automatique |
ROI en un coup d'œil
Basé sur une installation commerciale typique avec 100 actifs gérés.
Économies d'entretien
$150K
/an pour 100 actifs
Réduction d'énergie
$200K
/an par bâtiment
Gain de temps pour le personnel
720h
/année
Période de récupération
<6
mois
* Estimé sur la base de références industrielles pour des installations de 50 000 m². Les résultats réels varient selon le type d’installation et l’état des actifs.
FAQ
It's an AI-driven simulation and decision platform for complex physical facilities. Think of it as an always-on AI data scientist for each of your operational assets — combining multiple simulation engines, a knowledge graph, and a 3D digital twin validation layer. It doesn't just analyze data; it simulates alternatives, validates feasibility, and recommends executable actions.
BI dashboards show you what happened. IoT platforms show you what's happening now. FactVerse AI Agent shows you what will happen next and what you should do about it — then validates that recommendation against your facility's physical constraints before you act. It's the difference between monitoring and decision intelligence.
17 engines unified under one API: Discrete Event Simulation (SimPy), Agent-Based Modeling, Monte Carlo, System Dynamics, NSGA-II/III multi-objective optimization, MILP, Genetic Algorithms, Bayesian Optimization, CP-SAT constraint solving (Google OR-Tools), Holt-Winters forecasting, Kalman Filter, Conformal Prediction, Causal Inference (DoWhy), Survival Analysis, Weibull Reliability, DOE/Sobol sensitivity, and Distribution Fitting.
AI engines compute the mathematically optimal solution. Then the FactVerse Twin Engine validates it in a physics-aware 3D environment — checking for spatial conflicts, equipment logic violations, and process constraints. Most competitors have only the AI layer. FactVerse adds the physical validation layer, raising confidence from "mathematically correct" to "operationally feasible."
Most customers see measurable impact within a 2-week proof of concept, starting with a single facility area. Typical ROI: $150K+ maintenance savings per 100 assets, $200K+ energy reduction per building, 720+ staff hours saved per year. Payback period is typically under 6 months.
DFS Lite supports 9 connector types: REST API, CSV, JDBC, MQTT, Microsoft Fabric, OPC UA, BACnet (bridged), Modbus (bridged), and pre-built templates for Siemens, Honeywell, Kepware, OSIsoft PI, and Azure. AI auto-mapping handles sensor-to-model linking automatically.
Étape suivante
FactVerse AI Agent est conçu pour les équipes qui ont besoin de plus que des tableaux de bord. Obtenez des résultats mesurables en deux semaines avec une preuve de concept ciblée sur vos données réelles et vos installations réelles.
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