Physical AI

Physical AI には、見た目の可視化や運用ダッシュボードだけでは足りません。ロボット、設備 Agent、プロセスモデルには、構造化されたシーン、物理制約、運用ルール、繰り返し可能なフィードバックループが必要です。FactVerse AI Agent は、FactVerse Designer、SimReady asset、シミュレーションワークフロー、運用データを接続し、実サイトで変更する前に産業シナリオを準備して検証できるようにします。

運用コンテキスト

コンテキスト	FactVerse のソース	価値
シーン構造	FactVerse Designer のレイアウト、デジタルツインオブジェクト、資産階層、空間関係	シミュレーションとトレーニングに使えるワールドモデルを提供する
シミュレーション対応資産	Designer で作成した SimReady asset、メタデータ、制約、バージョン記録	形状、意味、物理仮定をそろえる
物理ワークフロー	Omniverse、Isaac、PhysX、Newton に向けたシミュレーション経路とその他のシミュレーションサービス	レイアウト、動作、相互作用、工程仮定を高速に検証する
運用フィードバック	DFS データ、Inspector 実行記録、現場検証メモ	シミュレーション仮定を実運用の根拠と接続する

前提条件とソースデータ

• レビュー済みの FactVerse Designer シーンがあり、資産バージョン、レイアウト境界、座標仮定、作業ゾーンが含まれている。
• SimReady asset パッケージに形状、メタデータ、物理制約、バージョン履歴が含まれている。
• DFS、Inspector、センサー、作業記録、現場検証入力から実運用制約を説明できる。
• エンジニアリング責任者が、仮定、安全境界、シナリオ出力、後続引き継ぎをレビューできる。

実行フロー

ワークフロー

1. 資産、レイアウト、作業エリア、プロセスコンテキストを含むデジタルツインシーンを構築する。
2. 形状、メタデータ、制約、バージョン履歴を持つ SimReady asset を準備する。
3. レイアウト、動作、衝突、タクト、工程、トレーニング文脈に関するシミュレーションや計画実験を実行する。
4. 結果を実運用データと現場検証メモと比較する。
5. 人によるレビュー、ロボット学習文脈、設備トレーニング、工程計画向けに結果を整理する。
6. シーン、仮定、検証結果をバージョン管理し、次の反復へつなげる。

代表的な出力

• ロボット学習、設備挙動レビュー、工程計画向けのシーンパッケージ。
• 仮定と検証メモを含むレイアウトやプロセスの比較。
• 実サイト試験前に繰り返し実行できるシミュレーションコンテキスト。
• ロボット、設備 Agent、作業者トレーニング向けの学習データ参照。
• 現場結果を後続のシーン改善やモデル改善につなげるフィードバック記録。

検証と例外対応

• 各シナリオに、シーンバージョン、資産バージョン、座標仮定、シミュレーションバックエンド、ソースデータ時刻が記録されていることを確認する。
• 物理制約、安全境界、現場根拠が不足している場合は、ワークフローを保留してエンジニアリングレビューへ回す。
• 実サイト変更計画に使う前に、シミュレーション出力を運用記録または現場検証結果と比較する。
• 却下された仮定と修正パラメータをシナリオ履歴に残し、後続の Physical AI 反復を改善する。

ガバナンス

Physical AI ワークフローでは、シーンバージョン、資産バージョン、シミュレーション仮定、現場検証の関係を保持します。高速なシミュレーションは反復速度を高めますが、実サイトでの展開にはエンジニアリングレビュー、安全確認、顧客承認が必要です。