包装工艺验证
在实体试验或自动化改造前，检查包装移动、间距、摆放、设备交互和人员步骤。
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。
- 布局与流线规划
在 FactVerse Designer 中构建生产单元、包装线、仓储分区、物料路径、作业区域和运营约束。
- 场景编排与方案对比
表达人员、设备、物料、工位、时间和作业步骤，并在同一空间与运营上下文中比较多个方案。
- 数据驱动的虚拟试验
当方案需要与实际运营条件对照时，将选定的实时、历史或工程数据接入仿真场景。
- 基于物理的验证
通过 OpenUSD 和 NVIDIA 仿真技术扩展运动、碰撞、摆放、接触和物料交互场景，并按决策需求选择合适的仿真深度。
- 机器人与 Physical AI 准备
根据项目需要，将结构化场景和 SimReady 资产复用于 Isaac Sim、Isaac Lab 或 Newton 工作流，支持机器人测试、学习和 sim-to-real 准备。
- 可复用的执行上下文
将确认后的场景、假设、流程和可视化证据延续到工程评审、培训、实施和后续优化。
应用场景
覆盖培训、巡检、维护、运营复核等可落地场景。
生产布局规划
在投入真实设施变更前，对比产线、工位、缓冲区、通行区域和物料流方案。
仓储与厂内物流规划
针对拟议运营方案评估分区、路径、拣选流程、暂存区域、车辆运动和资源配置。
虚拟试验与调试准备
预演流程顺序、设备交互和操作程序，让团队带着一致的假设和清晰的测试计划进入现场。
机器人场景与任务准备
为机器人测试、合成数据、策略学习和 sim-to-real 验证准备可复用的工厂上下文与任务场景。
在实体变更前完成关键决策
布局图、表格和静态模型能够呈现设备位置，却很难展示人员、机器、物料、时间和空间在运营中的相互影响。等待点、通行冲突、不合理交接和物理行为问题，常常在设备、工装或现场施工已经投入后才被发现。
流程仿真与虚拟规划使用 FactVerse Designer 将这些假设转化为可审查的运营场景。团队可以比较方案、开展虚拟试验，并判断哪些问题需要进一步的物理、工程或机器人验证。
从源数据到虚拟试验
- 定义决策问题 - 明确需要回答的布局、流程、交互、产能或机器人问题，以及所需证据。
- 准备场景 - 在 FactVerse Designer 中构建设施、设备、作业区域、路径、物料和约束。
- 建模流程 - 加入参与者、状态、时间、顺序、交接和场景变量。
- 连接相关数据 - 当历史、实时或工程数据需要影响假设与对比时，通过 Data Fusion Services 接入。
- 运行并比较 - 对比流程、等待、通行、碰撞、摆放、资源使用和运营可行性。
- 按需提高仿真深度 - 根据任务将选定问题扩展到 OpenUSD、Omniverse、Isaac、PhysX 或 Newton 工作流。
- 准备执行 - 将确认后的场景、假设、证据和测试计划交付工程、实施、培训或机器人团队。
各技术层如何协同
FactVerse Designer 是场景编排和规划环境，负责构建空间场景、流程逻辑、方案变量和可复用的运营上下文。OpenUSD 为结构化场景和 SimReady 资产提供可组合的交换基础。NVIDIA Omniverse 目前以加速库、微服务、SDK 和 API 的形式提供，可为工业与 Physical AI 应用增加渲染、物理、存储和集成能力。
在机器人方向，Isaac Sim 和 Isaac Lab 将流程扩展到机器人仿真、合成数据和学习。PhysX 支持运动、碰撞和接触等物理行为。Newton 为机器人学习与开发提供可扩展的 GPU 加速物理基础。项目只选择决策和验证计划真正需要的技术层。
规划、物理与工程证据
不同问题需要不同仿真深度。早期布局和流程决策可能只需要几何、路径、时间和离散行为；运动、碰撞、接触或摆放问题需要基于物理的行为；涉及安全、结构、热、流体或受监管决策时，还需要结合工程分析、实测数据、专业工具和实体试验。
项目先确定验收范围，再选择能够为该决策提供有效证据的场景细节、求解器、标定数据和对比方法。
典型应用方向
- 包装单元与物料交互
- 产线和工位布局
- 仓储分区、拣选、暂存和车辆运动
- 安装或调试前的虚拟试验
- 操作顺序复核与培训准备
- 机器人场景生成、合成数据和 sim-to-real 准备
让场景服务于后续工作
经过验证的场景可以继续用于设计评审、相关方沟通、作业说明、操作员培训、自动化规划和机器人开发。后续团队可以复用同一设施上下文、资产身份、假设和确认后的方案，无需重新搭建环境。
公开项目实践
DataMesh 已公开展示与震雄集团开展的产线规划、与 Gyro开展的厂内物流自动化验证，以及结合 NVIDIA Omniverse的仿真数字孪生工作。每个客户场景都需要单独确定仿真深度、验收方法和预期结果。
从一个决策和一个代表性场景开始
有效的试点应聚焦一项真实的近期变更、具有代表性的资产、双方确认的假设和明确的验收方式。DataMesh 与客户可以据此验证场景流程、方案逻辑、数据输入、仿真深度、对比证据和后续交付，再扩展到更大的产线、设施或机器人项目。
常见问题
FactVerse Designer 负责场景组合、布局规划、流程逻辑、行为和方案编排。当项目需要数据接入、渲染、物理或机器人仿真时，再由其他 DataMesh 与 NVIDIA 技术扩展该场景。
OpenUSD 为场景和资产提供可组合的基础。NVIDIA Omniverse 的加速库、微服务、SDK 和 API 可以为指定流程增加渲染、物理、存储和应用集成能力，Designer 继续承担规划与场景编排。
PhysX 用于刚体运动、碰撞和接触等物理行为；Isaac Sim 与 Isaac Lab 用于机器人仿真和学习；Newton 可用于可扩展的 GPU 加速机器人物理。项目根据任务和验证证据选择技术组合。
仿真深度取决于几何、材料假设、求解器、标定数据和待验证决策。团队会定义验收范围，并在关键决策需要时与工程计算、实测数据或实体试验对照。
聚焦式试点通常包括具有代表性的场景、明确的方案、假设、对比结果、可视化证据，以及连接工程、培训、自动化或机器人工作的后续计划。