適用對象
適用於正在建立物理智慧營運的半導體廠、能源系統、製造基地、航太維修、物流設施與其他複雜場域。
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可執行物理智慧平台
FactVerse
面向物理智慧與工業數位孿生的平台
FactVerse 是 DataMesh 的物理智慧（Physical AI）工業數位孿生平台，將資料融合、場景編排、 即時模擬和 AI 驅動的決策智慧統一到一個整合環境中。
資料連接
將工廠系統、企業記錄與文件整合到同一模型中。
孿生執行
先在 3D 營運環境中驗證決策，再推進落地。
物理智慧決策
依據真實世界情境執行 what-if 分析與下一步行動建議。
部署方式
支援雲端、私有化與混合部署，同時確保資料存取與營運邊界保持可控。
引擎一
Twin Engine 在空間中執行
Twin Engine 將幾何、資產、遙測與工作流程轉化為可執行的運行環境，讓團隊能夠視覺化系統、驗證物理智慧決策並交付可執行的數位孿生應用。
引擎二
AI Agent 面向營運進行推理
AI Agent 將營運問題轉化為 what-if 分析、情境比較與行動建議，讓 FactVerse 具備能在複雜場域中驗證的物理智慧決策層。
可執行數位孿生
從視覺化孿生走向可執行孿生
視覺化孿生協助團隊看見資產、空間與狀態。可執行數位孿生進一步連接幾何模型、即時資料、運行規則、模擬與工單，讓決策可以被驗證、核准，並進入現場執行流程。
看見
視覺化孿生
呈現資產位置、運行狀態與空間脈絡，讓營運、維護與管理團隊共享同一張現場圖。
驗證
可執行脈絡
把場景推演、AI 建議與工作流程規則放到當前現場狀態中驗證，讓數位孿生進入可執行的營運流程。
執行
閉環執行
將核准後的動作進入 Inspector、Checklist、Simulator 或企業系統，並保留可追溯紀錄。
為什麼這對 Physical AI、機器人和工廠大腦重要
Physical AI、世界模型和具身智慧需要理解真實工廠如何運行。視覺外觀和面板訊號只是入口；AI 與機器人還需要資產語義、空間關係、工藝步驟、設備狀態、安全邊界、歷史工單和模擬結果。可執行數位孿生把這些脈絡組織成可計算、可驗證、可追溯的現場模型，讓工廠大腦能夠在建議行動、訓練機器人或推演情境時使用真實營運限制，而不是只根據畫面和儀表板做判斷。
核心能力
物理智慧數位孿生背後的平台架構
FactVerse 將資料連接、孿生執行環境、AI 決策支援與前線應用交付整合為同一套物理智慧營運系統。
Twin Engine — 空間執行引擎
- 將 3D 場景、資產關係、流程邏輯和即時訊號綁定到可執行的執行環境中。維護、巡檢、模擬和培訓都能在同一設施模型上運行。
AI Agent — 物理智慧決策引擎
- 將問題轉化為分析、場景比較和建議操作，結合工業級 LLM、數學建模和模擬最佳化能力。
Data Fusion Services — 資料融合服務
- 連接 BMS、SCADA、IoT、ERP 和外部 API 的資料管線，提供持續擴展的連接器、AI 自動對應和資料轉換範本庫。
Designer — 場景編排工具
- 透過視覺化行為樹編輯器配置場景邏輯和資料綁定，無需編碼即可建立營運數位孿生場景。
跨平台應用交付
- 同一場景可服務多個應用：Inspector 維護工作流程、DataMesh One 培訓場景和 Web 儀表板監控視圖。
雲端、私有與混合部署
- 支援雲端、私有和混合部署，企業可根據連接性、安全性和合規需求選擇合適的平台架構。
運作方式
從分散系統走向可執行營運
步驟 01
連接工業系統
透過 Data Fusion Services 將工廠資料、企業記錄、文件與營運訊號整合到同一平台情境中。
步驟 02
建立孿生執行環境
透過 Twin Engine 和 Designer 建立場景、資產關係與可執行工作流程。
步驟 03
以 AI 進行推理
透過 AI Agent 提問、比較方案，並在複雜營運中產生建議。
步驟 04
驗證並執行
先在孿生環境中檢查建議，再透過應用與前線工作流程推動落地。
平台概覽
為複雜設施中的物理智慧而生
FactVerse 不再只是數位孿生引擎。它是一個完整的營運平台，將資料存取、場景執行、AI 推理和應用交付連接在一起，支援複雜工業環境中的物理智慧落地。
平台概覽
雙引擎架構
平台的核心是雙引擎模型：
- Twin Engine 是執行引擎。它建立空間執行環境，使資產、遙測、區域、工作流程和模擬具有營運意義。
- AI Agent 是物理智慧決策引擎。它將問題轉化為分析、場景比較和建議操作。
平台概覽
Twin Engine
Twin Engine 是 FactVerse 中理解物理世界的部分。它將 3D 場景、資產關係、流程邏輯和即時訊號綁定到可執行的執行環境中。
平台概覽
AI Agent
AI Agent 是 FactVerse 中協助團隊做決策的部分。它支援自然語言互動、KPI 分析和場景比較。
部署適配
依工業安全、資料與落地要求而設計
部署考量
支撐層
- Data Fusion Services — 連接 BMS、SCADA、IoT、ERP 的資料管線
- Designer — 透過行為樹配置場景邏輯的創作工具
部署考量
部署
FactVerse 支援雲端、私有和混合部署。
應用場景
FactVerse 產生可衡量營運價值的典型場景
AI-Native Facility Operations
Give operations teams one platform for monitoring conditions, asking questions, running what-if scenarios, and validating the result inside the actual facility context.
Predictive Maintenance and Work Planning
Combine equipment health, real-time status, and spatial context so teams can decide what to service first, when to intervene, and how to execute the work with fewer surprises.
Executable Digital Twin Applications
Build guided operations, inspections, training, planning, and optimization workflows on a shared twin and data foundation across applications.
常見問題
關於 FactVerse 平台的常見問題
FactVerse有哪些部署選項？
FactVerse提供SaaS（公有雲）和私有部署選項。私有部署支援Azure、AWS 或本地伺服器。
FactVerse如何與現有系統整合？
透過Data Fusion Services模組，FactVerse可連接MES、ERP、SCADA、BMS和IoT平台， 將資料統一到單一數位孿生環境中。
下一步
在同一平台中完成資料連接、3D 驗證與物理智慧落地
FactVerse 幫助工業團隊打通從資料接入、決策支援、物理驗證到前線執行的完整閉環。