
Real-time facility data integration
Connect BMS, CMMS, IoT, historian, and enterprise data into a shared operational data layer for facility and production digital twins.

Intégration de données et insights opérationnels
DataMesh FactVerse Data Fusion Services unifie capteurs IoT, systèmes d’entreprise et journaux opérationnels dans un environnement de données FactVerse commun. Les équipes obtiennent des flux fiables pour jumeaux numériques, analyse, ML et décisions Physical AI.
Connectez les données, les workflows et l’exécution terrain afin que les équipes comprennent le contexte, agissent plus vite et conservent des preuves traçables.
REST API, MQTT, OPC UA, BACnet, Modbus, JDBC, CSV, Microsoft Fabric et adaptateurs industriels connectent les données sans middleware dédié.
L’IA associe automatiquement tags capteurs et champs de données aux entités du jumeau numérique.
Des modèles pour HVAC, énergie, OEE, corrélation d’alarmes, SPC et autres scénarios accélèrent la mise en œuvre.
Détection d’anomalies, interpolation, normalisation d’unités et alignement temporel sont automatisés.
Les données nettoyées alimentent ML/AI, BI dashboards et FactVerse AI Agent sans nouvelle pipeline ETL.
Les valeurs capteurs live alimentent directement les scènes 3D pour refléter l’état actuel du site.
Applications concrètes et scénarios éprouvés dans différents secteurs.

Connect BMS, CMMS, IoT, historian, and enterprise data into a shared operational data layer for facility and production digital twins.

Bind live equipment status, alarms, measurements, and calculated indicators to FactVerse scenes so teams can see operational context in the twin.

Prepare cleansed, normalized, and contextualized data for analytics, reporting, model training, and FactVerse AI Agent workflows.
DataMesh FactVerse Data Fusion Services (Service de Fusion de Données) est une plateforme d'intégration de données entreprise unifiant plusieurs sources dans l'écosystème jumeau numérique.
Les équipes valident la valeur opérationnelle par un pilote ciblé : meilleure visibilité, exécution plus cohérente, dossiers plus propres, passages de relais plus rapides et preuves plus claires pour la décision. L'impact dépend du périmètre du site, de la maturité des données, des processus et du déploiement.
Définissez les objectifs, auditez les sources et protocoles, puis configurez ingestion, mapping, nettoyage, calcul, Data Mart et visualisation avec DataMesh ou un partenaire.
Le modèle combine licences Node/Server pour on-premises ou private cloud et services optionnels pour personnalisation, intégration et configuration AI/ML.
Les protocoles MQTT, OPC UA, HTTP, REST APIs et fichiers connectent MES, ERP, IoT et autres systèmes. Les données sont ensuite nettoyées et mappées au jumeau numérique.
Microsoft Azure est recommandé comme plateforme d’hébergement.
Poursuivez avec les produits, solutions, guides et références publiques les plus utiles pour ce sujet.