DataMesh 推出 FactVerse AI Agent，用於複雜設施中的模擬驅動型運營

DataMesh 宣佈推出 FactVerse AI Agent ，該平臺旨在幫助企業將工業運營、設施管理和預測性維護從經驗驅動的實踐轉變為可計算、可驗證和可執行的決策。

透過將 AI 代理功能與 FactVerse 3D Twin Engine 整合，該平臺使組織能夠分析運營資料、模擬潛在場景、在數字孿生環境中驗證策略並支援現實世界的執行。該平臺還旨在支援新興的人工智慧代理生態系統，包括 OpenClaw 等第三方代理。

複雜設施中的運營決策

在邊境管制、航空 MRO、半導體制造、化工廠、區域供熱網路和大型物流系統等行業中，組織每天面臨數以千計的運營決策。

• 應開放多少條檢查通道？
• 應首先維修哪些裝置？
• 生產計劃該如何調整？
• 如何在不影響安全的情況下最佳化能源消耗？

這些不僅僅是資料分析問題。它們是由裝置條件、空間限制、操作工作流程、安全和監管要求以及物理限制決定的複雜操作決策。

傳統上，此類決策在很大程度上依賴於專家經驗、手動判斷以及互不相關的軟體工具的拼湊。雖然組織可以訪問大量資料，但資料可見性和可操作決策之間通常存在巨大差距。

商業智慧儀表板可以解釋發生了什麼，但它們很少回答更重要的問題：接下來會發生什麼 - 它會在現實世界中發揮作用嗎？

為了應對這一挑戰，DataMesh 推出了 FactVerse AI Agent，這是一個旨在將智慧決策引入複雜運營環境的新平臺。

從資料分析到可執行決策

FactVerse AI Agent 是一個人工智慧驅動的模擬和決策平臺，專為複雜的物理設施而構建。它將 AI 代理功能與 FactVerse 3D Twin Engine 相結合，形成雙引擎架構，可連線：

• 人工智慧計算
• 物理驗證
• 3D視覺化
• 自動執行

該平臺使組織能夠超越基於經驗的決策，轉向可計算、可驗證和可執行的物理人工智慧操作。

與主要關注集中式報告的傳統分析平臺不同，FactVerse AI Agent 直接為運營資產和系統帶來先進的分析功能。

實際上，這意味著裝置、生產線和操作節點可以持續分析條件、預測結果並最佳化效能。

組織可以部署具有以下功能的人工智慧代理，而不是依賴一小組專家來管理數千個裝置和操作變數：

• 實時響應
• 24/7 執行
• 大規模並行分析

假設模擬作為平臺功能

運營決策通常由“假設”場景驅動。

如果客運量增加會發生什麼？如果裝置策略調整，能耗會發生怎樣的變化？如果生產計劃發生變化，瓶頸是否會轉移到其他地方？

FactVerse AI Agent 將假設分析轉變為平臺的內建功能。

該系統整合了17個模擬、最佳化和分析引擎，例如：

• 離散事件模擬 (DES)
• 蒙特卡羅模擬
• 混合整數線性規劃 (MILP)
• 基於代理的建模 (ABM)
• 系統動力學
• 遺傳演算法
• 約束程式設計（OR-工具）
• 貝葉斯最佳化
• 因果推理

這些引擎透過統一的 What-If API 進行協調。

使用者無需手動選擇演算法，而是定義其操作目標。該平臺自動選擇合適的模型，執行模擬和最佳化，比較場景，併產生量化的建議。

從計算到實際執行

在現實操作中，數學上的最佳解決方案並不總是實用的。

由於空間限制、裝置容量、操作規則或工作流程限制，減少模擬中等待時間或能源消耗的策略可能會在現場失敗。

FactVerse AI Agent 透過其雙引擎架構解決了這一差距。

人工智慧代理分析資料、執行模擬並生成最佳化策略。然後，Twin Engine 在基於物理的 3D 數字孿生環境中驗證這些策略。

該模擬環境融合了空間限制、裝置容量、操作規則和真實工作流程，確保推薦的決策不僅在理論上是最優的，而且在實踐中也是可行的。

用於智慧運營的人工智慧工具

FactVerse AI Agent 包括數十種專為常見操作任務而設計的內建 AI 工具，例如：

• 交通流量預測
• 異常檢測
• 根本原因分析
• 排程最佳化
• 裝置健康評估
• 合規驗證

操作員可以使用自然語言查詢與系統互動。該平臺自動呼叫適當的工具來執行分析、執行模擬並生成結果。

輸出不限於靜態儀表板。結果可以直接在 3D 數字孿生環境中視覺化，使決策者能夠跨時間、空間和系統行為觀察運營結果。

當操作引數發生變化時，可以立即生成更新的結果。

透過與 NVIDIA Omniverse 整合，多個團隊可以在同一高保真數字孿生環境中進行協作，以評估場景並共同做出決策。

高複雜性行業中的部署

FactVerse 已部署在多個複雜的操作環境中，包括：

• 邊境檢查站自動排程最佳化
• 航空MRO維護分析與決策支援
• 基於模擬的自動化物流倉庫規劃
• 半導體設施的預測性維護和能源最佳化

儘管這些行業有所不同，但它們具有共同的特徵：

• 高動態系統
• 緊密耦合的裝置和流程
• 運營決策受到效率、成本、安全和監管要求的約束

這些正是模擬驅動的決策平臺提供最大價值的環境。

FactVerse 平臺的一部分

FactVerse AI Agent 是更廣泛的 DataMesh FactVerse 平臺的核心元件，與：

• FactVerse 資料融合服務 (DFS)
• FactVerse 雙引擎
• 事實宇宙設計師

它們共同建立了一個閉合的操作迴圈：

1. DFS連線工業資料和企業系統
2. AI Agent進行分析和決策最佳化
3. Twin Engine 透過數字孿生模擬驗證決策
4. 設計師構建互動式 3D 操作環境

該架構實現了從資料整合到智慧計算、物理驗證、視覺化和執行的統一工作流程。

專為 AI 代理生態系統而設計

當前版本的FactVerse AI Agent包含多個業務模組、數十種AI工具以及廣泛的模擬和最佳化引擎，支援多種AI模型和介面語言。

該平臺還透過模型上下文協議（MCP）支援人工智慧原生整合。它提供 21 個標準化 MCP 工具，涵蓋預測、模擬、最佳化、分析和資料建模。這允許第三方人工智慧代理（例如 OpenClaw）直接訪問 FactVerse 的模擬和數字孿生功能。

透過這種方式，FactVerse 充當新興人工智慧代理生態系統的物理世界基礎設施層。

向機器人和嵌入式人工智慧延伸

DataMesh 還將該平臺擴充套件到 DataMesh Robotics。

透過將 FactVerse Twin Engine 與 NVIDIA Isaac Sim 技術堆疊相結合，該公司正在擴充套件其數字孿生基礎設施，以支援機器人技術和具體人工智慧開發。

這些能力包括：

• 綜合資料生成
• 基於模擬的人工智慧訓練
• 機器人訓練環境

未來，同一個數字孿生環境可以同時支援操作最佳化和AI模型訓練、機器人模擬和實體智慧測試。

展望未來

數字化轉型的第一階段幫助組織更清楚地瞭解他們的運營。

下一階段將使系統能夠直接參與決策，並在物理世界中驗證這些決策。

對於複雜的設施來說，這標誌著一個根本性的轉變：

• 從資料可見性到可執行智慧。
• 從經驗驅動的決策到不斷發展的智慧運營。

要了解更多資訊，請訪問 www.datamesh.com 或聯絡 service@datamesh.com 。