หน่วยสืบราชการลับในการตัดสินใจของ AI-Native
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 เครื่องยนต์
การจำลอง การเพิ่มประสิทธิภาพ และการวิเคราะห์ที่รวมเป็นหนึ่งเดียวภายใต้ API
เครื่องมือ AI มากกว่า 48 รายการ
การเข้าถึงการคาดการณ์ การวิเคราะห์ และการรายงานด้วยภาษาธรรมชาติ
24/7/365
ทุกสินทรัพย์จะมีนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล AI ทำงานตลอดเวลาเป็นของตัวเอง
การสาธิตวงการตัดสินใจ
การใช้เหตุผลของ AI จับคู่กับการตรวจสอบความถูกต้องแบบคู่
ความพอดีในการปฏิบัติงาน
สร้างขึ้นสำหรับพอร์ต โรงงานเซมิคอนดักเตอร์ ระบบทำความร้อนส่วนกลาง ศูนย์ข้อมูล และการผลิต ซึ่งไม่สามารถละเลยข้อจำกัดทางกายภาพได้
ผลลัพธ์ทั่วไป
ความสามารถของแพลตฟอร์ม
ไม่ใช่แดชบอร์ด ไม่ใช่แชทบอท ขั้นตอนการทำงานที่สมบูรณ์ตั้งแต่การนำเข้าข้อมูล การฝึกจำลอง ไปจนถึงการแนะนำการตัดสินใจ อัตโนมัติและดำเนินการตลอดเวลา
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.
มันทำงานอย่างไร
ขั้นตอน 01
ตัวเชื่อมต่อ 9 ประเภท ได้แก่ REST, MQTT, OPC UA, BACnet, Modbus, JDBC, CSV, Fabric และเทมเพลต การบูรณาการที่สร้างไว้ล่วงหน้าครอบคลุม Siemens, Honeywell, Kepware, PI, Azure และอื่นๆ อีกมากมาย
ขั้นตอน 02
17 เครื่องยนต์ถูกเลือกโดยอัตโนมัติตามประเภทคำถาม การใช้เหตุผลด้วยกราฟความรู้จะติดตามสาเหตุข้ามระบบ และผลลัพธ์ทุกรายการจะมีการให้คะแนนความเชื่อมั่นด้วย
ขั้นตอน 03
Twin Engine ตรวจสอบความขัดแย้งเชิงพื้นที่ ตรรกะของอุปกรณ์ และข้อจำกัดของกระบวนการใน 3D ก่อนที่การดำเนินการที่ได้รับอนุมัติจะไหลเข้าสู่ระบบการดำเนินการ
เจาะลึก
FactVerse AI Agent เป็นเอนจินปัญญาการตัดสินใจของแพลตฟอร์ม FactVerse ผสมผสาน LLM ระดับอุตสาหกรรม การสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ และการเพิ่มประสิทธิภาพการวิจัยปฏิบัติการ
ตรวจสอบเลนอัตโนมัติแบบเรียลไทม์ AI ตรวจจับยอดผู้โดยสารพุ่งสูงและจำลองการกำหนดค่าเลน — ลดเวลารอ 20-40%
การตรวจสอบ ISO 14644-1 แบบเรียลไทม์ การทำนายอายุฟิลเตอร์ HEPA ลดการละเมิด ISO 90%
สถานการณ์อุตสาหกรรม
แพลตฟอร์มกลไก AI เดียวกันสามารถปรับใช้กับเทมเพลตสถานการณ์เฉพาะอุตสาหกรรม ในขณะเดียวกันก็รักษาโครงสร้างพื้นฐานการจำลองให้สอดคล้องกัน
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.
ทำไมต้อง FactVerse
คนอื่นๆ สามารถแสดง เดา หรือเรนเดอร์ได้ FactVerse สามารถแสดง คำนวณ ตรวจสอบ และดำเนินการในวงปิดเดียว
| ความสามารถ | BI / แดชบอร์ด | แพลตฟอร์ม IoT | เอไอ คอนซัลติ้ง | 3D ดิจิตอลทวิน | FactVerse |
|---|---|---|---|---|---|
| ดูปัญหา | |||||
| เข้าใจสาเหตุ | |||||
| ทำนายแนวโน้ม | |||||
| การจำลองเอไอ | |||||
| การตรวจสอบความถูกต้องทางฟิสิกส์ | |||||
| การแสดงภาพ 3D | |||||
| การเพิ่มประสิทธิภาพ | |||||
| การทดสอบความเครียด | |||||
| ดำเนินการอัตโนมัติ |
ROI โดยสรุป
อ้างอิงจากสิ่งอำนวยความสะดวกเชิงพาณิชย์ทั่วไปที่มีสินทรัพย์ที่ได้รับการจัดการ 100 รายการ
ประหยัดค่าบำรุงรักษา
$150K
/ปีต่อ 100 สินทรัพย์
การลดพลังงาน
$200K
/ปีต่ออาคาร
ประหยัดเวลาของพนักงาน
720h
/ปี
ระยะเวลาคืนทุน
<6
เดือน
* ประมาณตามเกณฑ์มาตรฐานอุตสาหกรรมสำหรับสิ่งอำนวยความสะดวกขนาด 50,000 ตร.ม. ผลลัพธ์ที่แท้จริงจะแตกต่างกันไปตามประเภทสิ่งอำนวยความสะดวกและสภาพสินทรัพย์
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.
ขั้นตอนต่อไป
FactVerse AI Agent สร้างขึ้นสำหรับทีมที่ต้องการมากกว่าแดชบอร์ด ดูผลลัพธ์ที่วัดผลได้ภายในสองสัปดาห์ด้วยการพิสูจน์แนวคิดที่มุ่งเน้นข้อมูลจริงและสิ่งอำนวยความสะดวกจริงของคุณ
ดูว่าผลิตภัณฑ์นี้สนับสนุนกรณีใช้งานจริงอย่างไร