AI 기반 의사결정 인텔리전스
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.
엔진 17개
하나의 API으로 통합된 시뮬레이션, 최적화 및 분석.
48개 이상의 AI 도구
예측, 분석, 보고에 대한 자연어 액세스.
24/7/365
모든 자산에는 상시 가동되는 AI 데이터 과학자가 있습니다.
결정 루프 데모
AI 추론과 트윈 검증이 결합되었습니다.
운영적 적합성
물리적 제약을 무시할 수 없는 항만, 반도체 공장, 지역 난방, 데이터 센터 및 제조용으로 제작되었습니다.
일반적인 결과
플랫폼 기능
대시보드가 아닙니다. 챗봇이 아닙니다. 데이터 수집부터 모델 교육, 의사 결정 권장에 이르기까지 전체 워크플로가 자동화되어 24시간 내내 실행됩니다.
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.
작동 방식
단계 01
REST, MQTT, OPC UA, BACnet, Modbus, JDBC, CSV, Fabric 및 템플릿을 포함한 9가지 커넥터 유형. 사전 구축된 통합에는 Siemens, Honeywell, Kepware, PI, Azure 등이 포함됩니다.
단계 02
질문 유형별로 17개의 엔진이 자동으로 선택됩니다. 지식 그래프 추론은 시스템 간 인과성을 추적하며 모든 결과에는 신뢰도 점수가 포함됩니다.
단계 03
Twin Engine은 승인된 작업이 실행 시스템으로 유입되기 전에 3D의 공간 충돌, 장비 논리 및 프로세스 제약 조건을 확인합니다.
심층 분석
FactVerse AI Agent는 FactVerse 플랫폼의 의사결정 인텔리전스 엔진입니다. 산업급 LLM, 수학적 모델링, 시뮬레이션 엔진 및 운영 연구 최적화를 결합합니다.
자동화 레인 실시간 모니터링. AI가 승객 급증을 감지하고 레인 구성을 시뮬레이션 — 대기 시간 20-40% 단축.
실시간 ISO 14644-1 준수, HEPA 필터 수명 예측, OEE 시뮬레이션. ISO 위반 90% 감소.
산업 시나리오
시뮬레이션 인프라를 일관되게 유지하면서 동일한 AI 엔진 플랫폼을 산업별 시나리오 템플릿과 함께 배포할 수 있습니다.
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.
왜 FactVerse인가?
다른 사람들은 보여주고, 추측하고, 렌더링할 수 있습니다. FactVerse은 하나의 폐쇄 루프에서 표시, 계산, 검증 및 실행할 수 있습니다.
| 능력 | BI / 대시보드 | IoT 플랫폼 | AI컨설팅 | 3D 디지털 트윈 | FactVerse |
|---|---|---|---|---|---|
| 문제 보기 | |||||
| 원인 이해 | |||||
| 추세 예측 | |||||
| AI 시뮬레이션 | |||||
| 물리학 검증 | |||||
| 3D 시각화 | |||||
| 최적화 | |||||
| 스트레스 테스트 | |||||
| 자동 실행 |
ROI 개요
100개의 관리 자산을 갖춘 일반적인 상업 시설을 기준으로 합니다.
유지보수 비용 절감
$150K
자산 100개당 /년
에너지 절감
$200K
/건물당 년
직원 시간 절약
720h
/년도
회수 기간
<6
개월
* 50,000제곱미터 규모의 시설에 대한 업계 벤치마크를 기준으로 추정되었습니다. 실제 결과는 시설 유형 및 자산 상태에 따라 다릅니다.
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.
다음 단계
FactVerse AI Agent은 대시보드 이상의 기능이 필요한 팀을 위해 제작되었습니다. 실제 데이터와 실제 시설에 대한 집중적인 개념 증명을 통해 2주 안에 측정 가능한 결과를 확인하세요.
이 제품이 실제 활용 사례를 어떻게 지원하는지 확인해 보세요.