Key Capabilities
- 9种連接器，統一管道
通過REST API、MQTT、OPC UA、BACnet、Modbus、JDBC、CSV上傳、Microsoft Fabric以及Siemens、Honeywell等預建适配器連接。无需自定义中間件，几分钟内接入數據。
- AI自動映射數字孿生
AI自動將原始傳感器標签和數據字段映射到數字孿生實體——无需手動模式映射。系統識别命名模式、單位类型和層次结構，首次導入即創建準確绑定。
- 15+數據转换模板
預建的常见工業場景模板：暖通性能评分、能源基準、OEE計算、報警關聯、SPC图表等。可自定义或克隆模板以匹配您的KPI。
- 數據清洗與質量引擎
自動異常值檢測、缺失值插补、單位標準化和跨異構源的時間戳對齐。按數據源追踪數據質量评分。
- ML就绪數據集市
清洗標準化的數據存储在集中式Data Mart中，针對ML/AI框架、BI仪表盤和FactVerse AI Agent直接消费優化。无需構建ETL管道。
- 實時孿生绑定
實時傳感器值直接流入FactVerse Designer創建的3D孿生場景。設備颜色、状態和動画實時更新，为運營團隊提供空間態勢感知。
概述
DataMesh FactVerse DFS（資料融合服務）是企業級資料整合平台，將多種資料來源統一到數位孿生生態系統中。支援9種連接器類型、AI自動對應和15+資料轉換範本，實現從感測器到孿生的端到端資料流。
典型成效
| 指標 | 效果 | 來源 |
|---|---|---|
| 資料整合時間 | ↓ 70%（對比客製中介軟體） | 9種連接器類型，預建適配器 |
| 感測器到孿生延遲 | < 2秒端到端 | MQTT/OPC UA即時串流傳輸 |
| 資料品質評分 | ↑ 至98%+（清洗後） | 自動異常檢測和標準化 |
| ML模型訓練時間 | ↓ 50%（預處理Data Mart） | 無需客製ETL管線 |
| 資料整合總成本 | ↓ 60%（對比自建） | 對比客製資料平台開發 |
常見問題
如何導入DFS？
首先定義明確的目標。評估現有資料來源並確定資料擷取協定（MQTT、OPC UA等）。 與DataMesh或認證合作夥伴合作配置DFS模組。先進行試點，然後全組織推廣。
授權模式是什麼？
DFS遵循授權和服務模式：(1) 節點/伺服器授權覆蓋本地或私有雲部署。 (2) 可選服務費包括針對特定用例的客製化或整合服務。
DFS如何與現有系統整合？
資料擷取模組使用標準協定（MQTT、OPC UA、HTTP等）從MES、ERP和其他系統 擷取資料。擷取後，DFS自動清洗並將資料映射到數位孿生實體。