FactVerse Platform

Physical-AI-Entscheidungen, ausgefuhrt in FactVerse

DataMesh verbindet Echtzeitdaten, raumliche Zwillinge und KI-gestutzte Entscheidungslogik in einer Plattform.

Data Fusion Services fuhrt operative Daten in einer gemeinsamen Entscheidungsschicht zusammen.

FactVerse Twin Engine validiert Aktionen gegen Raum, Prozess und Anlagenlogik.

FactVerse AI Agent wandelt Signale in Empfehlungen, Simulationen und nachste Schritte um.

Ausführbarer digitaler Zwilling

Vom Visualisierungszwilling zum ausführbaren Zwilling

Ein Visualisierungszwilling hilft Teams, Anlagen, Räume und Zustände zu sehen. Ein ausführbarer digitaler Zwilling verbindet Geometrie, Live-Daten, Betriebsregeln, Simulation und Arbeitsaufträge, damit Entscheidungen getestet, freigegeben und in die Ausführung vor Ort überführt werden können.

Sehen

Visualisierungszwilling

Zeigt Anlagenstandorte, Status und räumlichen Kontext, damit Teams dasselbe Betriebsbild teilen.

Testen

Ausführbarer Kontext

Prüft Szenarien, KI-Empfehlungen und Workflow-Logik gegen den aktuellen Zustand des Standorts.

Handeln

Closed-Loop-Ausführung

Übergibt freigegebene Aktionen mit nachvollziehbaren Aufzeichnungen an Inspector, Checklist, Simulator oder Unternehmenssysteme.

Warum das für Physical AI, Robotik und den Factory Brain wichtig ist

Physical AI, World Models und verkörperte Intelligenz müssen verstehen, wie eine reale Fabrik arbeitet. Visuelle Darstellung und Dashboard-Signale sind nur der Einstieg; KI und Roboter benötigen auch Asset-Semantik, räumliche Beziehungen, Prozessschritte, Anlagenzustände, Sicherheitsgrenzen, Work-Order-Historie und Simulationsergebnisse. Ein ausführbarer digitaler Zwilling organisiert diesen Kontext als berechenbares, prüfbares und nachvollziehbares Standortmodell, damit der Factory Brain reale Betriebsrestriktionen nutzen kann, wenn er Aktionen empfiehlt, Roboter trainiert oder Szenarien testet, statt nur aus Bildern und Dashboards zu urteilen.

Industriephysik im Einsatz

Physik als Grundlage für Entscheidungen

Ein digitaler Zwilling schafft mehr Wert, wenn Teams das Verhalten von Luft, Wärme, Gasen, Netzen, Anlagen und Robotern vor einer realen Änderung vergleichen können.

Produktion und Robotik

Aktuelle Planung mit Projektphysik

Produktion und Robotik

Erstellen Sie wiederverwendbare Szenen in Designer und überführen Sie ausgewählte Fragen in Luftströmungs-, Starrkörper-, Isaac-, PhysX- oder Newton-Workflows.

Entscheidungsnachweis: Szenariovarianten, Entscheidungsmetriken, Laufzeitnachweise und SimReady-Kontext

Prozesssimulation ansehen

Projektanalysen beginnen mit einer klar begrenzten Entscheidung, repräsentativen Modellen und Daten, einer vereinbarten Evidenzstufe und technischer Prüfung.

Physical AI-Betriebsschleife

DataMesh verbindet Betriebsdaten, ausführbare digitale Zwillinge, Simulation, KI-Entscheidungsintelligenz und Frontline-Workflows, damit Industrieteams Entscheidungen vor der Umsetzung prüfen können.

Jahre Wachstum
11
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Maximale Entitäten pro Szene
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