适用对象
适用于半导体工厂、能源系统、制造基地、航维场景、物流设施及其他复杂现场。
可执行工业智能平台
可执行数字孪生的双引擎平台
DataMesh的双引擎工业智能平台。FactVerse将3D孪生执行引擎与AI决策引擎 相结合,使复杂设施能够连接数据、验证行动,并从分析转向可执行的运营。
数据连接
将工厂系统、企业记录和文档统一到同一模型中。
孪生执行
在 3D 运营环境中先验证决策,再推进落地。
AI 决策
基于真实上下文运行 what-if 分析和下一步行动建议。

适用对象
适用于半导体工厂、能源系统、制造基地、航维场景、物流设施及其他复杂现场。
部署方式
支持云端、私有化和混合部署,同时确保数据访问和运营边界处于可控状态。
引擎一
Twin Engine 将几何、资产、遥测和工作流转化为可执行运行时,让团队能够可视化系统、验证决策并交付可执行的数字孪生应用。
引擎二
AI Agent 将运营问题转化为 what-if 分析、场景对比和行动建议,让 FactVerse 具备在复杂现场中可验证的决策层。
核心能力
FactVerse 将数据连接、孪生运行时、AI 决策支持和一线应用交付整合为同一套运营系统。
工作方式
步骤 01
通过 DFS 将工厂数据、企业记录、文档和运营信号统一到同一平台上下文中。
步骤 02
通过 Twin Engine 和 Designer 建立场景、资产关系与可执行工作流。
步骤 03
通过 AI Agent 提问、比较方案,并在复杂运营中生成建议。
步骤 04
先在孪生环境中检查建议,再通过应用和一线工作流落地执行。

平台概览
FactVerse不再仅仅是一个数字孪生引擎。它是一个完整的运营平台,将数据接入、场景执行、AI推理和应用交付连接在一起,服务于复杂的工业环境。
这一转变非常重要,因为大多数设施面临的挑战不是缺少某个工具,而是各层断裂:数据在一处、几何在另一处、工作流又在另一处、决策支持在别处。FactVerse在统一架构下整合了这些层。

平台概览
平台的核心是双引擎模型:
两者协同将团队从"发生了什么"带到"我们接下来应该做什么",再到"这在物理环境中真的可行吗?"

平台概览
Twin Engine是FactVerse中理解物理世界的部分。它将3D场景、资产关系、流程逻辑和实时信号绑定到可执行的运行时中。这为维护、巡检、仿真、培训和运营验证提供了一个统一的设施模型环境。

平台概览
AI Agent是FactVerse中帮助团队做决策的部分。它支持自然语言交互、KPI分析、场景对比,以及需要跨多个数据源推理的复杂运营问题。
AI Agent不是独立的聊天机器人。它从Twin Engine的场景上下文、DFS的数据管道和Designer的行为模型中获取信息。这意味着推荐方案可以基于经过验证的数字孪生数据和物理约束。
部署适配
FactVerse支持云、私有和混合部署。这使企业可以根据工厂连接性、网络安全、合规性和区域推广需求来匹配平台。
应用场景

为运营团队提供一个平台来监控状况、提出问题、运行假设场景, 并在实际设施上下文中验证结果。

结合设备健康、实时状态和空间上下文,让团队能够决定优先维护什么、 何时介入以及如何执行工作,减少意外。

在共享的孪生和数据基础上构建指导操作、巡检、培训、规划和 优化工作流,而非使用各自独立的工具。
常见问题
FactVerse现在是DataMesh双引擎架构的总平台。它结合了用于空间执行的 孪生引擎和用于决策智能的AI Agent,由DFS和Designer支持。
工业团队不需要断开的查看器或断开的AI工具。他们需要一个平台来 连接数据、建模物理世界、对决策进行推理,并支持跨应用的执行。
AI Agent分析问题、比较方案并生成建议。孪生引擎提供物理运行时环境, 在执行前可以根据布局、资产、流程依赖和运行限制检查这些建议。
不是。可视化是一个结果,但平台设计用于可执行的运营:巡检、 维护规划、场景分析、培训、优化和AI引导的决策工作流。
FactVerse支持云端、私有和混合部署,使企业能够将平台匹配到 工厂连接、网络安全、合规和区域推广需求。
下一步
FactVerse 帮助工业团队打通从数据接入、决策支持、物理验证到一线执行的完整闭环。