營運訊號分析
分析感測器、警報、維護記錄、巡檢結果和營運上下文，識別異常模式和正在累積的風險。
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物理智慧（Physical AI）決策智慧
FactVerse AI Agent
從營運訊號到可追蹤行動。
面向營運資產的 Physical AI 決策智能層。FactVerse AI Agent 分析即時與歷史訊號，結合資產上下文，將發現轉化為可複核行動和 Inspector 工單。
決策智能層
將預測、異常分析、證據複核與執行工作流連接到同一營運閉環。
持續擴展的 AI 工具集
可透過自然語言使用預測、分析與報告工作流程。
持續在線
讓每一項資產都擁有可持續回應的 AI 資料科學家。
平台能力
為每項營運資產配備物理智慧資料科學家
它不是儀表板，也不是聊天機器人，而是一套從資料接入、模型訓練到決策建議的完整物理智慧工作流程，可持續自動運行。
知識圖譜智能
連接設備、感測器、警報、位置、流程和工單，讓建議建立在資產關係和現場上下文之上。
預測性維護支援
基於趨勢分析、異常識別、可靠性訊號和維護歷史，協助團隊確定需要優先關注的資產。
Inspector 執行閉環
從異常到建議、人工審批、Inspector 工單、現場執行、記錄留存和結果驗證形成閉環。
運作方式
從原始資料到可驗證行動，只需三步
步驟 01
連接你的資料
連接方式涵蓋 REST、MQTT、OPC UA、BACnet、Modbus、JDBC、CSV、Fabric、Templates 等，並提供 Siemens、Honeywell、Kepware、PI、Azure 等預整合。
步驟 02
AI 分析並給出建議
AI Agent 複核趨勢、異常、資產關係和營運上下文。知識圖譜可追蹤跨系統因果關係，每個建議都帶有證據說明。
步驟 03
先在孿生環境中驗證，再執行
Twin Engine 會在 3D 環境中檢查空間衝突、設備邏輯與流程限制，確認後再把動作流向執行系統。
能力解析
面向營運的 Physical AI 決策層
FactVerse AI Agent 幫助營運團隊從分散訊號走向可追蹤行動。它連接既有系統的訊號，疊加資產和空間上下文，幫助團隊判斷哪裡需要關注。
能力解析
與 Designer 的邊界
流程模擬、佈局規劃、虛擬規劃和基於物理的驗證屬於 FactVerse Designer。AI Agent 是決策智能層，負責分析、建議和進入 Inspector 執行閉環。
產業場景
一個平台，覆蓋各類重營運產業
同一套決策智能層可結合產業營運上下文落地，並保持執行工作流一致。
半導體廠務營運
支援無塵室漂移響應、公用系統設備監控、預測性維護和 Inspector 執行閉環。
預測性維護
識別劣化趨勢，排序維護優先級，並將已驗證發現轉入 Inspector 工單和現場任務。
為什麼選擇 FactVerse
為物理智慧而建，同時具備 AI 與物理孿生雙引擎的平台
其他方案只能展示、猜測或渲染，FactVerse 可以展示、計算、驗證並執行物理智慧營運閉環。
| 能力 | BI / 儀表板 | IoT 平台 | AI 顧問 | 3D 數位孿生 | FactVerse |
|---|---|---|---|---|---|
| 發現問題 | |||||
| 理解原因 | |||||
| 預測趨勢 | |||||
| AI 輔助複核 | |||||
| 物理驗證 | |||||
| 3D 視覺化 | |||||
| 決策支援 | |||||
| 風險複核 | |||||
| 執行交接 |
ROI 概覽
不替換既有營運系統，也能形成可衡量改進
實際成效取決於現場範圍、資料可用性、資產狀態和流程成熟度。
維護噪音
Lower
透過上下文研判降低
人工協調
Less
透過工單交接減少
響應週期
Faster
從發現到行動更順暢
決策複核
Shorter
結合孿生上下文
* 結果取決於現場範圍、資料品質、資產狀態和營運流程成熟度。
常見問題
營運與轉型團隊最常提出的問題
流程模擬與虛擬規劃以 FactVerse Designer 為核心。AI Agent 可以使用 Designer 工作流產生的上下文和結果，但不作為流程模擬的承載方。
下一步
基於營運上下文決策
FactVerse AI Agent 面向需要物理智慧決策、而不滿足於儀表板的團隊。透過真實資料與真實場域，以約兩週的聚焦式 PoC 驗證成果。