Intelligenza decisionale nativa dell'intelligenza artificiale
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 motori
Simulazione, ottimizzazione e analisi unificate sotto un unico API.
Oltre 48 strumenti IA
Accesso in linguaggio naturale a previsioni, analisi e reporting.
24/7/365
Ogni risorsa ha il proprio data scientist AI sempre attivo.
Demo del ciclo decisionale
Ragionamento AI abbinato alla convalida doppia.
Idoneità operativa
Costruito per porti, fabbriche di semiconduttori, teleriscaldamento, data center e produzione, dove i vincoli fisici non possono essere ignorati.
Risultati tipici
Funzionalità della piattaforma
Non un cruscotto. Non un chatbot. Un flusso di lavoro completo dall'acquisizione dei dati all'addestramento del modello fino alla raccomandazione decisionale, automatizzato e attivo 24 ore su 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.
Come funziona
Fare un passo 01
9 tipi di connettori tra cui REST, MQTT, OPC UA, BACnet, Modbus, JDBC, CSV, Fabric e Templates. Le integrazioni predefinite coprono Siemens, Honeywell, Kepware, PI, Azure e altro ancora.
Fare un passo 02
17 motori vengono selezionati automaticamente per tipo di domanda. Il ragionamento del grafico della conoscenza traccia la causalità tra sistemi e ogni risultato include un punteggio di confidenza.
Fare un passo 03
Twin Engine controlla i conflitti spaziali, la logica delle apparecchiature e i vincoli di processo in 3D prima che le azioni approvate confluiscano nei sistemi di esecuzione.
Immersione profonda
FactVerse AI Agent è il motore di intelligenza decisionale della piattaforma FactVerse. Combina LLM di grado industriale, modellazione matematica e ottimizzazione della ricerca operativa.
Monitoraggio in tempo reale delle corsie automatizzate. L'IA rileva i picchi di passeggeri e simula le configurazioni — riduzione del 20-40% dei tempi di attesa.
Conformità ISO 14644-1 in tempo reale, previsione vita utile filtri HEPA. Violazioni ISO ridotte del 90%.
Scenari di settore
La stessa piattaforma del motore AI può essere implementata con modelli di scenari specifici del settore mantenendo coerente l'infrastruttura di simulazione.
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.
Perché FactVerse
Altri possono mostrare, indovinare o eseguire il rendering. FactVerse può mostrare, calcolare, convalidare ed eseguire in un ciclo chiuso.
| Capacità | BI / Cruscotto | Piattaforma IoT | Consulenza sull'intelligenza artificiale | 3D Gemello digitale | FactVerse |
|---|---|---|---|---|---|
| Vedi problemi | |||||
| Comprendere le cause | |||||
| Prevedere le tendenze | |||||
| Simulazione dell'intelligenza artificiale | |||||
| Convalida fisica | |||||
| Visualizzazione 3D | |||||
| Ottimizzazione | |||||
| Prove di stress | |||||
| Esecuzione automatica |
ROI in breve
Basato su una tipica struttura commerciale con 100 asset gestiti.
Risparmio di manutenzione
$150K
/anno per 100 asset
Riduzione energetica
$200K
/anno per edificio
Tempo del personale risparmiato
720h
/anno
Periodo di rimborso
<6
mesi
*Stima basata su parametri di riferimento del settore per strutture di 50.000 mq. I risultati effettivi variano in base al tipo di struttura e alle condizioni delle risorse.
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.
Passaggio successivo
FactVerse AI Agent è progettato per i team che necessitano di qualcosa di più delle semplici dashboard. Visualizza risultati misurabili in due settimane con una prova di concetto focalizzata sui tuoi dati reali e sulla tua struttura reale.
Scopri come questo prodotto supporta casi d’uso reali.