FactVerse Platform

Physical AI の意思決定を、FactVerse で実行する

DataMesh はリアルタイムデータ、空間ツイン、AI 推論を 1 つのプラットフォームに統合し、運用チームが実行前にシミュレーション、検証、判断できるようにします。

Data Fusion Services が運用データを 1 つの意思決定レイヤーに統合します。

FactVerse Twin Engine が空間、プロセス、設備ロジックに照らしてアクションを検証します。

FactVerse AI Agent が現場の信号を提案、シミュレーション、次のアクションへ変換します。

実行可能なデジタルツイン

可視化ツインから実行可能なツインへ

可視化ツインは、資産、空間、状態を把握するための基盤です。実行可能なデジタルツインは、形状、リアルタイムデータ、運用ルール、シミュレーション、作業指示をつなぎ、判断を検証、承認し、現場実行へつなげます。

把握

可視化ツイン

資産の位置、稼働状態、空間コンテキストを示し、運用、保全、管理チームが同じ現場像を共有できるようにします。

検証

実行可能なコンテキスト

シナリオ検証、AI 推奨、ワークフロールールを、現在の現場状態に照らして評価します。

実行

クローズドループ実行

承認されたアクションを Inspector、Checklist、Simulator、または企業システムへ連携し、追跡可能な記録を残します。

Physical AI、ロボティクス、ファクトリーブレインに必要な理由

Physical AI、ワールドモデル、身体性を持つ知能には、実際の工場がどのように動いているかを理解する力が必要です。見た目の情報やダッシュボードの信号は入口にすぎません。AI とロボットには、資産の意味、空間関係、工程ステップ、設備状態、安全境界、作業指示の履歴、シミュレーション結果も必要です。実行可能なデジタルツインは、これらの文脈を計算可能で検証可能、追跡可能な現場モデルとして整理し、ファクトリーブレインがアクション提案、ロボット学習、シナリオ検証を行うときに、画面やダッシュボードだけで判断せず、実際の運用制約を使えるようにします。

産業向け物理解析

物理解析を意思決定の根拠に

実環境を変更する前に、空気、熱、ガス、ネットワーク、設備、ロボットの挙動を比較できれば、デジタルツインを工学・運用判断に活用できます。

生産とロボティクス

標準計画機能と個別物理解析

生産とロボティクス

Designer で再利用可能なシーンを構築し、必要な課題を気流、剛体、Isaac、PhysX、Newton のワークフローへ接続して詳しく検証します。

意思決定の根拠: シナリオ差分、判断指標、ランタイム証跡、再利用可能な SimReady コンテキスト

工程シミュレーションを見る

個別の物理解析は、範囲を定めた判断課題、代表的な形状とデータ、合意した証拠レベル、責任を持つ技術レビューから始まります。

Physical AI 運用ループ

DataMesh は、運用データ、実行可能なデジタルツイン、シミュレーション、AI 意思決定、現場ワークフローを接続し、産業チームが現実で実行する前に判断を検証できるようにします。

成長年数
11
導入顧客数
500 +
単一シーンの最大エンティティ数
45,000,000 +

業界リーダーが信頼

FoxconnNIOSwire Coca-ColaJTCFaureciaEVE EnergyYokogawaObayashiSANYNexco-East