工業级LLM + 數学建模
將大语言模型與工業工程方法论结合——統計預測、運筹優化、排隊论和系統動力学。每个AI回答都有方法论和數據依據。
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AI 原生決策智慧
FactVerse AI Agent
AI原生決策智慧
FactVerse AI Agent是DataMesh的AI原生決策智慧引擎，分析即時和歷史資料， 透過數位孿生模擬提供可操作的營運洞見。
17 個引擎
模擬、最佳化與分析統一在同一套 API 之下。
48+ AI 工具
可透過自然語言直接使用預測、分析與報告能力。
24/7/365
讓每一項資產都擁有持續在線的 AI 資料科學家。
FactVerse AI Agent 工作台情境評估
決策閉環展示
把 AI 推理與孿生驗證結合起來。
適用場景
適用於港口、半導體廠、區域供熱、資料中心與製造基地等不能忽視物理限制的複雜場域。
典型成效
- 邊境作業等待時間降低 30%
- 單一設施能耗成本降低 25%
- 6 個月內回收投資
平台能力
為每項營運資產配備 AI 資料科學家
它不是儀表板，也不是聊天機器人，而是一套從資料接入、模型訓練到決策建議的完整工作流程，可持續自動運行。
仿真與優化引擎
運行蒙特卡洛模拟、离散事件仿真（DES）和基于約束的優化。在可控虚拟環境中測试數千种方案。
資產级AI分析
將分析下推到單个資產。每个檢查通道、冷機、產線或换热器都有自己的AI分析師。從3个資產扩展到300个无需增加人員。
决策中心與闭環
從傳感器異常到AI分析到推荐到审批到工單到執行到驗證。每个决策有完整审計轨迹。直接與BMS、SCADA和CMMS集成。
運作方式
從原始資料到可驗證行動，只需三步
步驟 01
連接你的資料
支援 REST、MQTT、OPC UA、BACnet、Modbus、JDBC、CSV、Fabric、Templates 等 9 類連接方式，並提供 Siemens、Honeywell、Kepware、PI、Azure 等預整合。
步驟 02
AI 分析並模擬
系統會依問題類型自動選擇 17 類引擎。知識圖譜可追蹤跨系統因果關係，所有結果都附帶置信度評分。
步驟 03
先在孿生環境中驗證，再執行
Twin Engine 會在 3D 環境中檢查空間衝突、設備邏輯與流程限制，確認後再把動作流向執行系統。
能力解析
概述
FactVerse AI Agent是FactVerse平台中的決策智慧引擎。它結合了工業級LLM、數學建模、模擬引擎和運籌最佳化能力，將工業營運的複雜問題轉化為可量化的分析和建議方案。
能力解析
核心應用
邊境與港口營運
即時監控自動化通道。AI偵測旅客高峰並進行流量預測和通道配置模擬——平均等待時間減少20-40%。
半導體工廠營運
即時ISO 14644-1合規監控、HEPA濾網壽命預測、SMT產線OEE模擬和冷機COP最佳化。ISO違規減少90%。
區域供熱網路
MPC模型預測控制用於供回水溫度最佳化、天氣API整合24小時負載預測。用戶端溫度合規率：85% → 98%。
為什麼選擇 FactVerse
唯一同時具備 AI 與物理孿生雙引擎的平台
其他方案只能展示、猜測或渲染，FactVerse 可以展示、計算、驗證並執行，形成完整閉環。
| 能力 | BI / 儀表板 | IoT 平台 | AI 顧問 | 3D 數位孿生 | FactVerse |
|---|---|---|---|---|---|
| 發現問題 | |||||
| 理解原因 | |||||
| 預測趨勢 | |||||
| AI 模擬 | |||||
| 物理驗證 | |||||
| 3D 視覺化 | |||||
| 最佳化 | |||||
| 壓力測試 | |||||
| 自動執行 |
ROI 概覽
6 個月內看到可量化成效
以擁有 100 個受管資產的典型商業設施為參考。
維護成本節省
$150K
/每年，每 100 個資產
能耗成本下降
$200K
/每年，每棟建築
節省人力時間
720h
/每年
回本週期
<6
個月
* 依據 50,000 平方公尺設施的產業基準估算，實際結果會依設施類型與資產狀況而有所不同。
常見問題
營運與轉型團隊最常提出的問題
AI Agent作為FactVerse平台的核心組件，與DFS（資料）、Designer（場景） 和Twin Engine（執行）協同工作。
下一步
先模擬，再決策
FactVerse AI Agent 面向不滿足於儀表板的團隊。透過真實資料與真實場域，以約兩週的聚焦式 PoC 驗證成果。