Sensor Fusion × Physical AI｜讓數據在邊緣端完成融合與決策
在工業現場，設備數據來自不同協議、不同格式、不同頻率的感測器。NeoFlow 將這些異質數據在邊緣端即時匯聚、清洗與轉換，並與 Edge AI 模型推論結果進行交叉比對，形成跨模態的智慧決策流程——不需上傳雲端，不需等待回應，就地完成從感知到行動的閉環。
透過 NeoFlow 創新且安全的流程編排與同步技術，企業可以統一管理 OT 數據與 AI 模型的生命週期，真正跨越 OT 與 IT 的資訊斷層，實現 Physical AI 在工廠現場的落地。
人性化的流程編排工具 NeoFlow，自定義企業專屬 Physical AI
No-code 圖形化介面
基於容器化架構打造的節點式（Node-based） No-Code 邏輯引擎，讓 OT 工程師透過拖拉節點串接資料流，告別繁雜的開發流程與終端機指令。每個節點可設定條件判斷、資料合併、型態轉換、時間窗計算等處理邏輯，系統於資料格式不匹配時即時提示，大幅降低設定錯誤風險。若需進階邏輯，亦可部署客製化容器（Custom App），兼顧易用性與彈性。
可擴充的開放式架構
使用者可透過 SDK（支援 Python、Go）開發客製化容器（Custom APP），打造符合自身場域需求的專屬應用。平台支援自定義節點，讓開發者將自行開發的程式封裝為容器化應用，直接部署至邊緣端運行。
100% 容器化支援
使用者可以依照需求於邊緣端部署不同的推論環境，如 NVIDIA TensorRT、Intel OpenVINO、ONNX Runtime、 PyTorch、TensorFlow 或是 3rd party的 AI推論環境，建立邊緣推論環境與AI模型迭代整合的管理機制，快速部署 AI 應用。
一次編排，跨廠區彈性部署
同一份 NeoFlow 流程可同時綁定數十到數百台工業 Gateway。透過參數化設計，每台設備套用各自的憑證、帳密與連線資訊，工程師不需為每個廠區重新編排，也不需擔心設定過程中的人為錯誤。
當您在第一條產線驗證成功的流程，只需調整參數，就能快速複製到第二廠、第三廠——讓您的工業 AI 部署從單點驗證走向全集團落地。
應用案例
跨國設備製造商結合 AI Agent 提升服務效率
客戶為跨國的設備製造商，產品遍佈全國，除銷售產品外，亦與客戶簽訂維護合約，並提供 7*24 的全年無休服務。然而在維修派工時，都無法取得即時現場的設備狀況，必需人員至現場進行了解之後，才能夠評估如何維修，導致產生許多無效派工，讓營運成本上升。
