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.
← Prodotti
Data Fusion Services
Integrazione dati e insight operativi
DataMesh FactVerse Data Fusion Services unifica sensori IoT, sistemi aziendali e log operativi in un unico ambiente dati FactVerse. I team ottengono flussi puliti per digital twin, analytics, ML e decisioni Physical AI.
Capacità chiave
Collega dati, workflow ed esecuzione sul campo per aiutare i team a comprendere il contesto, agire più rapidamente e mantenere traccia del lavoro.
- Connettori in espansione, una pipeline
REST API, MQTT, OPC UA, BACnet, Modbus, JDBC, CSV, Microsoft Fabric e adapter industriali collegano i dati senza middleware custom.
- Auto-mapping AI verso i modelli twin
L’AI associa automaticamente tag sensori e campi dati alle entità del digital twin.
- Libreria di template di trasformazione in espansione
Template per HVAC, energia, OEE, correlazione allarmi, SPC e altri scenari accelerano il lavoro.
- Motore qualità e pulizia dati
Rilevamento outlier, interpolazione, normalizzazione unità e allineamento timestamp sono automatizzati.
- Data Mart pronto per ML
Dati puliti alimentano ML/AI, dashboard BI e FactVerse AI Agent senza nuove pipeline ETL.
- Binding twin in tempo reale
Valori sensore live entrano nelle scene 3D per mostrare lo stato attuale della facility.
Casi d’uso
Applicazioni pratiche e scenari comprovati in diversi settori.
Digital twin data binding
Bind live equipment status, alarms, measurements, and calculated indicators to FactVerse scenes so teams can see operational context in the twin.
AI-ready operational datasets
Prepare cleansed, normalized, and contextualized data for analytics, reporting, model training, and FactVerse AI Agent workflows.
Panoramica
DataMesh FactVerse Data Fusion Services (Servizio Fusione Dati) è una piattaforma di integrazione dati enterprise che unifica più sorgenti nell'ecosistema gemello digitale. Con connettori in espansione, AI Auto-Map e una libreria di template di trasformazione dati.
Risultati Tipici
I team validano il valore operativo con un pilota mirato: maggiore visibilità, esecuzione più coerente, registri più puliti, passaggi di consegne più rapidi e migliori evidenze decisionali. L’impatto dipende da ambito del sito, maturità dei dati, processi e profondità del rollout.
Domande frequenti
Come si implementa Data Fusion Services?
Si parte dagli obiettivi, si valutano sorgenti e protocolli, poi con DataMesh o un partner si configurano ingestion, mapping, cleansing, computation, Data Mart e visualizzazione.
Qual è il modello di licenza?
Il modello combina licenze Node/Server per on-premises o private cloud e servizi opzionali per customizzazione, integrazione e configurazioni AI/ML.
Come si integra con i sistemi esistenti?
Protocolli come MQTT, OPC UA, HTTP, REST API e file collegano MES, ERP, IoT e altri sistemi. I dati vengono poi puliti e mappati al digital twin.
Quale piattaforma hosting è consigliata?
Per Data Fusion Services è consigliato Microsoft Azure.
Contenuti correlati
Prosegui con i prodotti, le soluzioni, le guide e i riferimenti pubblici più pertinenti per questo tema.