工业级LLM + 数学建模
将大语言模型与工业工程方法论结合——统计预测、运筹优化、排队论和系统动力学。每个AI回答都有方法论和数据依据。
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AI 原生决策智能
FactVerse AI Agent
AI计算最优解。物理引擎验证可行性。在执行前先看到结果。
每个运营资产的AI数据科学家。FactVerse AI Agent结合17个仿真和优化引擎、 知识图谱和FactVerse 3D孪生引擎，将运营问题转化为经过验证的可执行决策—— 覆盖口岸运营、半导体工厂、集中供暖、数据中心和制造业。
17 个引擎
仿真、优化与分析统一在一套 API 之下。
48+ AI 工具
通过自然语言即可调用预测、分析与报告能力。
24/7/365
让每一项资产都拥有持续在线的 AI 数据科学家。
FactVerse AI Agent 工作台场景评估
决策闭环演示
将 AI 推理与孪生验证结合起来。
适用场景
适用于口岸、半导体工厂、区域供热、数据中心与制造基地等不能忽视物理约束的复杂现场。
典型成效
- 口岸等待时间降低 30%
- 单设施能耗成本降低 25%
- 6 个月内实现投资回收
平台能力
为每项运营资产配备 AI 数据科学家
它不是仪表盘，也不是聊天机器人，而是一套从数据接入、模型训练到决策建议的完整工作流，可持续自动运行。
仿真与优化引擎
运行蒙特卡洛模拟、离散事件仿真（DES）和基于约束的优化。在可控虚拟环境中测试数千种方案。
资产级AI分析
将分析下推到单个资产。每个检查通道、冷机、产线或换热器都有自己的AI分析师。从3个资产扩展到300个无需增加人员。
决策中心与闭环
从传感器异常到AI分析到推荐到审批到工单到执行到验证。每个决策有完整审计轨迹。直接与BMS、SCADA和CMMS集成。
工作方式
从原始数据到可验证行动，只需三步
步骤 01
连接你的数据
支持 REST、MQTT、OPC UA、BACnet、Modbus、JDBC、CSV、Fabric、Templates 等 9 类连接方式，并提供 Siemens、Honeywell、Kepware、PI、Azure 等预集成。
步骤 02
AI 分析并仿真
系统会根据问题类型自动选择 17 类引擎。知识图谱可追踪跨系统因果关系，所有结果都附带置信度评分。
步骤 03
先在孪生环境中验证，再执行
Twin Engine 会在 3D 环境中检查空间冲突、设备逻辑与流程约束，确认后再将动作流转到执行系统。
能力解析
概述
FactVerse AI Agent是FactVerse平台中的决策智能引擎。它结合了工业级LLM、数学建模、仿真引擎和运筹优化能力，将工业运营的复杂问题转化为可量化的分析和推荐方案。
AI Agent不是通用聊天机器人。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，确保每个推荐方案都基于经过验证的数字孪生数据和物理约束。
能力解析
核心应用
边境与港口运营
实时监控数十条自动化通道。AI检测旅客高峰、通过Holt-Winters预测流量、通过DES仿真通道配置、通过Erlang-C排队论验证、并进行数万次蒙特卡洛模拟——全部在60秒内完成。结果：平均等待时间减少20-40%。
半导体工厂运营
实时ISO 14644-1合规监控、0.1/0.5/5μm颗粒计数、通过Weibull分析的HEPA滤网寿命预测、SMT产线OEE仿真和冷机COP优化。ISO违规减少90%、计划性滤网更换提升至95%。
区域供热网络
MPC模型预测控制用于供回水温度优化、天气API集成24小时负荷预测、水力平衡分析用于阀门优化、以及寒潮前自动预热策略。用户端温度合规率：85% → 98%。
行业场景
一个平台，覆盖各类重运营行业
同一套 AI 引擎平台可结合行业模板快速落地，同时保持底层仿真基础设施一致。
口岸与港口运营
数十条自动化通道实时监控。AI检测旅客高峰、通过Holt-Winters预测流量、 通过DES仿真通道配置、用Erlang-C排队论验证，并通过数万次蒙特卡罗 运行进行压力测试——全部在60秒内完成。结果：平均等待时间降低20-40%。
半导体工厂运营
实时ISO 14644-1合规监控、0.1/0.5/5μm粒子计数、通过威布尔分析 预测HEPA滤网寿命、SMT产线OEE仿真和冷水机COP优化。 ISO违规减少90%，计划滤网更换率提高到95%。
集中供暖网络
MPC模型预测控制优化供/回水温度、天气API集成24小时负荷预测、 水力平衡分析优化阀门、以及冷潮前自动预热策略。 末端用户温度合规率：85%→98%。
数据中心PUE优化
热分布预测、贝叶斯优化冷却参数、系统动力学容量规划以及 自动Green Mark/LEED/ISO 50001报告。目标：将40%用于冷却的 能源减少15-30%。
制造与质量
离散事件仿真优化产线、AI驱动的缺陷分类、因果推断（DoWhy） 分析环境-良率关联，以及基于XR的操作员培训。 支持WEF灯塔工厂标准。
为什么选择 FactVerse
唯一同时具备 AI 与物理孪生双引擎的平台
别人只能展示、猜测或渲染，FactVerse 可以展示、计算、验证并执行，形成完整闭环。
| 能力 | BI / 仪表盘 | IoT 平台 | AI 咨询 | 3D 数字孪生 | FactVerse |
|---|---|---|---|---|---|
| 发现问题 | |||||
| 理解原因 | |||||
| 预测趋势 | |||||
| AI 仿真 | |||||
| 物理验证 | |||||
| 3D 可视化 | |||||
| 优化求解 | |||||
| 压力测试 | |||||
| 自动执行 |
ROI 概览
6 个月内看到可量化成效
以拥有 100 个受管资产的典型商业设施为参考。
维护成本节省
$150K
/每年，每 100 个资产
能耗成本下降
$200K
/每年，每栋建筑
节省人力时间
720h
/每年
回本周期
<6
个月
* 基于 50,000 平方米设施的行业基准估算，实际结果会随设施类型和资产状态而变化。
常见问题
运营与转型团队最常问的问题
它是面向复杂物理设施的AI驱动仿真和决策平台。可以将其视为每个运营 资产的常驻AI数据科学家——结合17个仿真引擎、知识图谱和3D数字孪生 验证层。它不只是分析数据；它仿真替代方案、验证可行性并推荐可执行的行动。
BI仪表盘告诉你发生了什么。IoT平台显示正在发生什么。FactVerse AI Agent 告诉你接下来会发生什么以及你应该怎么做——然后在执行前根据设施的物理 约束验证该建议。这就是监控与决策智能的区别。
17个引擎统一在一个API下：离散事件仿真(SimPy)、基于代理的建模、 蒙特卡罗、系统动力学、NSGA-II/III多目标优化、MILP、 遗传算法、贝叶斯优化、CP-SAT约束求解(Google OR-Tools)、 Holt-Winters预测、卡尔曼滤波、保形预测、因果推断(DoWhy)、 生存分析、威布尔可靠性、DOE/Sobol灵敏度和分布拟合。
AI引擎计算数学最优解。然后FactVerse孪生引擎在物理感知的3D环境中 验证——检查空间冲突、设备逻辑违规和流程约束。多数竞争对手只有AI层。 FactVerse添加了物理验证层，将信心从"数学上正确"提升到"运营上可行"。
大多数客户在2周的概念验证中即可看到可衡量的影响，从单一设施区域开始。 典型ROI：每100个资产节省15万美元以上的维护成本，每栋建筑减少20万美元 以上的能源支出，每年节省720+人工时。投资回收期通常在6个月以内。
DFS Lite支持9种连接器类型：REST API、CSV、JDBC、MQTT、 Microsoft Fabric、OPC UA、BACnet（桥接）、Modbus（桥接）， 以及西门子、霍尼韦尔、Kepware、OSIsoft PI和Azure的预建模板。 AI自动映射处理传感器到模型的链接。
下一步
先仿真，再决策
FactVerse AI Agent 面向不满足于仪表盘的团队。基于真实数据和真实设施，用两周左右的聚焦型 PoC 验证结果。