FactVerse DFS 的机器学习模型可通过整合 QAR（快速访问记录器）数据、历史维护记录和数字孪生模型，实现 MRO（维修、大修和翻修）运营的预测性维护。这使技术人员能够在设备问题恶化前识别潜在故障，从而减少意外停机时间，并提高运营效率。通过预测维护需求和优化维修计划，FactVerse 赋能 MRO 团队优化工作流程、降低成本，并提升机队可靠性。
FactVerse AI 通过多语言翻译、合成数据和智能搜索等功能，将企业数据转化为可执行洞察，优化数字孪生运营、简化工作流，并助力企业做出更智能的决策，提高数字化转型效率并降低成本。
DataMesh 数据融合服务（Data Fusion Services, DFS）通过集成实时传感器数据、历史维护记录、QAR 数据解码及数字孪生模型，实现预测性维护。DFS 依托机器学习算法分析数据，检测异常，预测潜在故障，并生成可执行洞察。这一能力确保运营安全，减少意外停机，并赋能 MRO 团队优化维修计划，提升机队可靠性，进而提高整体运营效率。
作为航空 MRO 领域的领导者，该客户为多家主要航空公司提供维护服务，利用 DataMesh FactVerse 及其数据融合服务（DFS）提升维护效率与安全性。通过整合实时传感器数据、历史维护记录及 QAR 数据解码至统一的数字孪生平台，该企业实现了大规模预测性维护。DFS 支持的机器学习模型检测异常并预测设备故障，从而减少意外停机时间，优化维修计划。此举优化了工作流，提高了机队可靠性，并确保了更安全的运营，进一步巩固了客户在航空维护领域的领导地位。