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.
核心能力
连接数据、流程与现场执行，帮助团队理解上下文、快速行动并保留可追溯记录。
- 持续扩展的连接器，统一管道
通过REST API、MQTT、OPC UA、BACnet、Modbus、JDBC、CSV上传、Microsoft Fabric以及Siemens、Honeywell等预建适配器连接。无需自定义中间件，几分钟内接入数据。
- AI自动映射数字孪生
AI自动将原始传感器标签和数据字段映射到数字孪生实体——无需手动模式映射。系统识别命名模式、单位类型和层次结构，首次导入即创建准确绑定。
- 持续扩展的数据转换模板库
预建的常见工业场景模板：暖通性能评分、能源基准、OEE计算、报警关联、SPC图表等。可自定义或克隆模板以匹配您的KPI。
- 数据清洗与质量引擎
自动异常值检测、缺失值插补、单位标准化和跨异构源的时间戳对齐。按数据源追踪数据质量评分。
- ML就绪数据集市
清洗标准化的数据存储在集中式Data Mart中，针对ML/AI框架、BI仪表盘和FactVerse AI Agent直接消费优化。无需构建ETL管道。
- 实时孪生绑定
实时传感器值直接流入FactVerse Designer创建的3D孪生场景。设备颜色、状态和动画实时更新，为运营团队提供空间态势感知。
应用场景
覆盖培训、巡检、维护、运营复核等可落地场景。
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.
概述
DataMesh FactVerse Data Fusion Services是企业级数据集成平台，将多种数据源统一到数字孪生生态系统中。通过持续扩展的连接器、AI自动映射和数据转换模板库，实现从传感器到孪生的端到端数据流。
典型成效
建议从范围明确的试点开始，验证现场可视性、执行一致性、记录完整度、交接效率和决策依据是否得到改善。具体效果取决于场景范围、数据基础、流程成熟度和推广方式。
常见问题
如何实施Data Fusion Services？
首先定义明确的目标（简化实时数据使用或加速ML计划）。评估现有数据源并 确定数据摄取协议（MQTT、OPC UA等）。与DataMesh或认证合作伙伴合作配置 Data Fusion Services模块——数据摄取、映射、清洗、计算、数据集市和可视化。 先进行试点，然后在培训和优化后全组织推广。
许可模式是什么？
Data Fusion Services遵循许可证和服务模式：(1) 节点/服务器许可证覆盖本地或私有云部署， 用于托管Data Fusion Services环境和管理数据处理任务。(2) 可选服务费包括针对特定用例 或高级AI/ML配置的定制或集成服务。
Data Fusion Services如何与现有系统集成？
数据摄取模块使用标准协议（MQTT、OPC UA、HTTP等）从MES、ERP和其他系统 拉取数据。也支持REST API或平面文件输入。摄取后，Data Fusion Services自动清洗并将数据 映射到数字孪生实体，创建可用于分析、仿真或AI/ML处理的统一数据集。
推荐使用哪个托管平台？
Data Fusion Services推荐使用Microsoft Azure作为平台托管服务。