멀티 엔진 What-if 플랫폼
통합 What-if API가 DES, Monte Carlo, NSGA-II, MILP, Agent-Based Modeling, System Dynamics 등 시뮬레이션, 최적화, 분석 엔진을 오케스트레이션합니다.
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AI 기반 의사결정 인텔리전스
FactVerse AI Agent
AI가 최적안을 계산하고 물리 엔진이 실행 가능성을 검증합니다. 실행 전에 결과를 확인합니다.
모든 운영 자산을 위한 AI 데이터 사이언티스트입니다. FactVerse AI Agent는 시뮬레이션, 최적화, 지식 그래프, 3D Twin Engine을 결합해 운영 질문을 검증된 실행 가능한 의사결정으로 전환합니다.
통합 엔진 계층
시뮬레이션, 최적화, 분석 서비스를 하나의 API로 제공합니다.
확장되는 AI 도구 세트
예측, 분석, 보고 워크플로를 자연어로 사용할 수 있습니다.
상시 대응
모든 자산에 지속적으로 사용할 수 있는 AI 데이터 과학자를 제공합니다.
플랫폼 기능
모든 운영 자산을 위한 AI 데이터 과학자
대시보드가 아닙니다. 챗봇이 아닙니다. 데이터 수집부터 모델 교육, 의사 결정 권장에 이르기까지 전체 워크플로가 자동화되어 지속적으로 실행됩니다.
지식 그래프 인텔리전스
장비, 센서, 알람, 작업 지시, 인과 관계를 지식 그래프로 연결해 이상 발생 시 하위 시스템을 가로질러 원인을 추적합니다.
예측 분석 스위트
예측, 센서 융합, 신뢰성 분석, 불확실성 보정, 이상 탐지를 통해 단일 값이 아닌 신뢰도 있는 결과를 제공합니다.
자연어 운영
운영자가 대화로 질문하고, 시뮬레이션을 시작하고, 시나리오를 비교하고, 보고서를 생성할 수 있습니다.
자산 단위 인텔리전스
각 체크포인트, 냉동기, 생산 라인, 열교환기에 자체 AI 분석가를 배치해 지속적으로 모니터링, 예측, 최적화합니다.
Decision Center와 폐루프
센서 이상, AI 분석, 추천, 승인, 작업 지시, 실행, 효과 검증까지 모든 결정이 감사 추적과 함께 기록됩니다.
작동 방식
원시 데이터에서 검증된 작업까지 3단계로 진행
단계 01
데이터를 연결하세요
연결 옵션에는 REST, MQTT, OPC UA, BACnet, Modbus, JDBC, CSV, Fabric 및 템플릿이 포함됩니다. 사전 구축된 통합에는 Siemens, Honeywell, Kepware, PI, Azure 등이 포함됩니다.
단계 02
AI가 분석하고 시뮬레이션합니다.
엔진 계층은 질문에 맞는 시뮬레이션, 최적화, 분석 경로를 자동으로 선택합니다. 지식 그래프 추론은 시스템 간 인과성을 추적하며 모든 결과에는 신뢰도 점수가 포함됩니다.
단계 03
트윈에서 검증한 후 조치를 취하세요.
Twin Engine은 승인된 작업이 실행 시스템으로 유입되기 전에 3D의 공간 충돌, 장비 논리 및 프로세스 제약 조건을 확인합니다.
심층 분석
개요
FactVerse AI Agent는 FactVerse 플랫폼의 의사결정 인텔리전스 엔진입니다. 산업급 LLM, 수학적 모델링, 시뮬레이션 엔진 및 운영 연구 최적화를 결합합니다.
국경 및 항만 운영
자동화 레인 실시간 모니터링. AI가 승객 급증을 감지하고 레인 구성을 시뮬레이션 — 대기 시간 20-40% 단축.
반도체 팹 운영
실시간 ISO 14644-1 준수, HEPA 필터 수명 예측, OEE 시뮬레이션. ISO 위반 90% 감소.
산업 시나리오
단일 플랫폼, 모든 운영 집약적 산업
시뮬레이션 인프라를 일관되게 유지하면서 동일한 AI 엔진 플랫폼을 산업별 시나리오 템플릿과 함께 배포할 수 있습니다.
국경 및 항만 운영
자동화 차선을 실시간으로 모니터링합니다. AI가 수요 급증을 감지하고 흐름을 예측하며 차선 구성을 시뮬레이션해 평균 대기시간을 20-40% 줄입니다.
반도체 팹 운영
ISO 14644-1 모니터링, 입자 계수, HEPA 수명 예측, OEE 시뮬레이션, 냉동기 최적화로 ISO 위반을 줄입니다.
지역 난방 네트워크
MPC, 날씨 데이터, 24시간 부하 예측, 수리 밸런스 분석, 자동 예열 전략으로 온도 준수율을 높입니다.
데이터센터 PUE 최적화
열 분포 예측, Bayesian Optimization, 용량 계획, Green Mark/LEED/ISO 50001 보고로 냉각 에너지 절감을 지원합니다.
제조 및 품질
이산 이벤트 시뮬레이션, AI 결함 분류, 인과 추론, XR 교육으로 품질, 처리량, 전환 계획을 지원합니다.
왜 FactVerse인가?
AI와 물리 트윈 엔진을 갖춘 유일한 플랫폼
다른 사람들은 보여주고, 추측하고, 렌더링할 수 있습니다. FactVerse은 하나의 폐쇄 루프에서 표시, 계산, 검증 및 실행할 수 있습니다.
| 능력 | BI / 대시보드 | IoT 플랫폼 | AI컨설팅 | 3D 디지털 트윈 | FactVerse |
|---|---|---|---|---|---|
| 문제 보기 | |||||
| 원인 이해 | |||||
| 추세 예측 | |||||
| AI 시뮬레이션 | |||||
| 물리학 검증 | |||||
| 3D 시각화 | |||||
| 최적화 | |||||
| 스트레스 테스트 | |||||
| 자동 실행 |
ROI 개요
6개월 이내에 측정 가능한 영향
100개의 관리 자산을 갖춘 일반적인 상업 시설을 기준으로 합니다.
유지보수 비용 절감
$150K
자산 100개당 /년
에너지 절감
$200K
/건물당 년
직원 시간 절약
720h
/년도
회수 기간
<6
개월
* 50,000제곱미터 규모의 시설에 대한 업계 벤치마크를 기준으로 추정되었습니다. 실제 결과는 시설 유형 및 자산 상태에 따라 다릅니다.
FAQ
운영 및 혁신 팀의 일반적인 질문
복잡한 물리 시설을 위한 AI 기반 시뮬레이션 및 의사결정 플랫폼입니다. 시뮬레이션 엔진, 지식 그래프, 3D 트윈 검증을 결합해 실행 가능한 행동을 추천합니다.
BI는 과거를, IoT는 현재를 보여줍니다. FactVerse AI Agent는 다음에 일어날 일을 예측하고 할 일을 추천하며 물리 제약으로 검증합니다.
DES, Agent-Based Modeling, Monte Carlo, System Dynamics, NSGA-II/III, MILP, Genetic Algorithms, Bayesian Optimization, CP-SAT, 예측, Kalman Filter, 신뢰성 모델 등이 포함됩니다.
AI 엔진이 최적해를 계산하고 FactVerse Twin Engine이 이를 공간, 장비, 프로세스 제약이 있는 3D 환경에서 검증합니다.
많은 고객이 단일 시설 영역으로 시작하는 2주 proof of concept 안에서 측정 가능한 효과를 확인합니다.
Data Fusion Services Lite는 REST API, CSV, JDBC, MQTT, Microsoft Fabric, OPC UA, BACnet, Modbus 및 Siemens, Honeywell, Kepware, OSIsoft PI, Azure 템플릿을 지원합니다.
다음 단계
결정하기 전에 시뮬레이션해 보세요
FactVerse AI Agent은 대시보드 이상의 기능이 필요한 팀을 위해 제작되었습니다. 실제 데이터와 실제 시설에 대한 집중적인 개념 증명을 통해 2주 안에 측정 가능한 결과를 확인하세요.
관련 솔루션
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