生产效率难提升？设备问题总是“事后发现”？FactVerse 全新升级，将仿真和数据分析深度打通，让企业能直观看到问题，并提前找到解决方案。
作为AI驱动的仿真数字孪生平台，DataMesh FactVerse帮助企业实现虚拟规划与设计、实时监控与运营、智能培训与指导以及预测性维护等关键能力，在核心业务环节提升效率、优化决策。凭借其低代码和模板化特性，FactVerse可快速部署、灵活扩展，以更低成本、更短周期带来可衡量的成果。
近期，FactVerse迎来一系列重要更新，核心亮点在于：数据融合服务（DFS）全面升级，并与 Designer 的模拟能力深度打通。这意味着企业在仿真过程中，不仅能在3D场景中直观看到运行效果，还能通过全流程数据分析，将结果转化为带有洞察的数据图表和看板，通过结果比对，更快、更准地找到最佳业务决策。
亮点应用一：
智能仿真+数据看板
更直观的虚拟规划，节省验证成本
在工厂布局规划、产线优化或仓储物流调度中，企业需要快速验证不同方案的可行性与效率。借助 FactVerse，用户可以便捷地编辑仿真逻辑和属性参数，对场景中的多类孪生体进行协同模拟，从而更高效地找到最优方案。升级后的 FactVerse 在模拟的维度、准确性和洞察力方面实现了显著提升。
FactVerse Designer 新增了自主寻路模拟功能，支持复杂场景下的路径规划与验证。孪生体可以自动计算并执行最优路线，输出运行效率等量化指标，为业务人员提供优化依据。
与此同时，这一能力也可与场景内其他孪生体的仿真结合，例如在仓储物流场景中，可同时模拟传送带、货物、货架、AGV、AMR 等要素的协同运行，实时监测碰撞风险，并统计 AMR 与 AGV 的 OEE（整体设备效率）等关键指标，从而支持判断整体规划的合理性。
更重要的是，这些模拟结果不只停留在 3D 场景展示层面，还通过升级后的 DFS 数据分析，沉淀为多维度的数据看板与 3D 路径回顾。业务人员可以在孪生环境中不断调整布局和参数，对比不同模拟结果，更直观地评估效率差异，快速找到最佳方案。
亮点应用二：
实时数据分析+AI异常识别+智能预警
预测性维护，更早发现潜在风险
设备维护是设备密集型企业运营过程中的核心挑战之一：过早保养会增加不必要的成本，而维护不及时则可能造成停机损失。
升级后的 DFS 不仅能够整合设备的数字孪生模型与实时运行数据，还能开展多维度分析。在设备维护中，单一指标往往难以反映潜在问题，而通过 DFS 对多项数据的组合特征进行分析，并结合自定义预警规则，工程师能够更早发现异常迹象。
同时，DFS集成了AI能力，可以接入训练好的模型辅助分析，对异常模式进行自动识别和判断，并根据预警规则触发警报，提醒工程师重点关注。结合数字孪生模型，系统还能快速定位问题设备及其上下游关联环节。这样，维护人员能够在故障真正发生前提前采取措施，避免计划外停机和由此带来的高昂损失。
亮点应用三：
差异对照+数据回溯
更智能的实时监控与生产优化
在生产过程中，DFS的数据分析与预警能力也在持续发挥作用。例如，当产线节拍时间持续延长或设备能耗逐步上升时，DFS 能够识别出这种趋势性异常，并在真正影响产能前发出预警，提醒管理人员提前干预。
与此同时，升级后的仿真能力也被延伸到运行阶段。当监控发现产能或者效率低于预期，企业可以利用数字孪生模型模拟理想状态下的运行结果，并与实际运行情况进行对比，更直观地发现差异，并追溯实际运行中问题发生的具体环节。
这意味着，实时监控不再只是“看现状”，而是能够帮助企业实现从发现问题到解决问题的管理闭环。
人人可用的数据驱动能力
本次 DFS 的升级让数据分析变得更加易用与智能：
- 拖拽式分析画布：用户无需写代码，就能通过可视化界面组合不同的分析方法，快速完成复杂的数据探索任务，输出业务洞察；
- 预置方法库：内置常用的分析方法与算法，开箱即用；同时支持灵活组合，满足个性化分析需求；
- 自定义数据看板：系统提供双轴图、饼图、柱状图等多种常用图表模板，可根据业务分析需求快速构建数据看板；
- 知识沉淀：分析师和工程师的经验、行业Know-How可以沉淀为企业专属方法库，逐渐积累成为长期的数据资产。
企业不必完全依赖少数数据科学家，就能广泛开展数据驱动的分析与优化，真正让“人人可用”成为可能。
通过 DFS 与 Designer 的全面升级，企业可以在 FactVerse 上完成从数据接入→场景模拟→分析对比→方案优化→实际运行监控→问题回溯的完整闭环，借助这一“看得见、算得准”的智能仿真平台，持续推动业务优化。
未来，FactVerse将进一步深化仿真数字孪生与AI能力的结合，为企业提供更精准的业务洞察和决策支持，同时加速工业机器人、具身智能等前瞻性工业 AI 应用的探索与落地，为企业迈向更高效、更智能的未来提供坚实支撑。
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