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A través de diferentes fuentes de datos (es decir, pruebas físicas) y modelos de ML y, por lo general, en combinación con nuestras soluciones de gemelos digitales, nuestra solución de mejora de datos puede aprender, predecir y simular resultados para proporcionar configuraciones automáticas de productos que resulten en una mejora de productos y componentes durante el proceso de desarrollo.
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Data as a Service (DaaS) es un modelo basado en la nube que permite a las empresas acceder, gestionar y analizar datos bajo demanda, sin necesidad de una amplia infraestructura local
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Los modelos de IA de optimización permiten a nuestros cliente mejorar procesos, reducir costes y aumentar la competitividad.
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Los modelos descriptivos tienen como objetivo describir patrones, relaciones y estructuras dentro de los datos. No predicen resultados futuros, pero proporcionan información sobre los fenómenos existentes.
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El modelado predictivo, también conocido como análisis predictivo, es una disciplina que utiliza técnicas estadísticas, matemáticas y de inteligencia artificial para predecir resultados futuros basados en datos históricos.
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En Mosaic Factor, nos centramos en la creación de LLM específicos de sector (o modelos lingüísticos ligeros) para nuestras organizaciones clientes.
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Los datos sintéticos son datos artificiales generados a partir de datos originales utilizando un modelo entrenado para reproducir sus características y estructura.
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Para supervisar y optimizar los activos de la empresa en tiempo real , Mosaic Factor utiliza gemelos digitales. Éstos pueden predecir fallos, detectar ineficiencias y mejorar la toma de decisiones mediante el uso de datos.
Ver solutionPara los modelos de mantenimiento predictivo, utilizamos tanto datos históricos como datos en tiempo real para anticipar fallos de los equipos o necesidades de mantenimiento. Al analizar los datos de los sensores, los registros de mantenimiento y otra información relevante, podemos programar el mantenimiento de forma proactiva, reducir el tiempo de inactividad y prolongar la vida útil de la maquinaria.
Ver solutionNuestros modelos predictivos ayudan a las empresas a pronosticar la demanda de productos o servicios. Mediante el análisis de los datos históricos de ventas, la estacionalidad, los factores económicos y los eventos externos, podemos optimizar los niveles de inventario, asignar los recursos de manera eficiente y minimizar el exceso de existencias o los desabastecimientos.
Ver solutionIdentificamos patrones que se correlacionan con defectos o problemas de calidad, lo que permite a las empresas tomar medidas correctivas temprano y mantener altos estándares de calidad.
Ver solutionUtilizamos modelos predictivos para optimizar los niveles de inventario teniendo en cuenta factores como el tiempo de entrega, la variabilidad de la demanda y los costes de almacenamiento.
Ver solutionPodemos utilizar análisis de datos históricos y en tiempo real para gestionar la cadena de suministro, optimizar el transporte y garantizar la entrega a tiempo de los productos.
Ver solutionNuestros modelos predictivos analizan los datos del mercado, el comportamiento de los consumidores y los factores externos para comprender los patrones, identificar tendencias y anticipar cambios.
Ver solutionNuestros modelos descriptivos de IA proporcionan información valiosa para la toma de decisiones y la comprensión de los sistemas complejos de las organizaciones.
Ver solutionNuestros modelos descriptivos de IA proporcionan información valiosa para la toma de decisiones y la comprensión de los sistemas complejos de las organizaciones.
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Al integrar modelos de IA en entornos en los que los estándares de compliance son importantes, Mosaic Factor ayuda a las empresas a gestionar la gobernanza de datos mediante la aplicación de soluciones Trustworthy AI.
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Ajuntament BCNEstudio de estrategia de datos para interoperabilidad de vehículos eléctricos
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AutomotifSimulaciones para operaciones de maniobra.
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Green-logPlataforma de modelado
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RAISEModelo predictivo para el flujo de carga ferroviaria
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BSM-Tram PKMHerramienta predictiva para secciones de parquímetros
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COREALISPlanificador multimodal terrestre
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eCharge 4DriversHerramienta de planificación de ubicaciones de cargadores para vehículos eléctricos
Ver proyectoGreen-logPlataforma de modelado
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MyWayGestor Europeo de Recursos de Movilidad Inteligente
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PIONEERSPronóstico de transporte de contenedores
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Autopista C-32Behaviour Change
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INCLUSIONProyecto de transporte inclusivo H2020
Ver proyectoAutomotifSimulaciones para operaciones de maniobra.
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AVEIROPredicción de ocupación de redes de autobuses.
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SYNERGIESEscenarios reales y sintéticos
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DisruptiveModelo de detección y clasificación de interrupciones
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Horizon Europe AssistantHerramienta de análisis para proyectos de Horizon Europe
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ANEMDatos sintéticos en modelos de IA.
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HorecaMinería de datos de marketplace B2B y desarrollo de plataformas
Ver proyectoSYNERGIESEscenarios reales y sintéticos
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5GMEDModelo de despliegue sostenible de 5G
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Twin LoopOpen Framework para TwinOps y gemelos digitales específicos para vehículos definidos por software
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La mayor prioridad de Mosaic Factor en logística es compartir datos clave entre los diferentes actores de la cadena de suministro para optimizar el rendimiento y gestionar la sostenibilidad mitigando el impacto de estas operaciones.
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Mosaic Factor aplica soluciones de IA en diversos aspectos de la industria de la automoción, generalmente mejorando los vehículos y sus componentes durante su desarrollo.
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La mayor prioridad de Mosaic Factor en Movilidad es optimizar los sistemas de transporte para la movilidad de las personas, mejorando al mismo tiempo la seguridad general y la sostenibilidad de las soluciones de transporte.
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Nuestro aprendizaje automático y algoritmos complejos ayudan a las organizaciones a gestionar el cumplimiento normativo y el servicio al cliente para aumentar el nivel de servicio de su organización al tiempo que optimizan el tiempo de resolución de varios procesos.
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La mayor prioridad de Mosaic Factor en sector de fabricación es ayudar a nuestros clientes a reducir costes, aumentar la sostenibilidad y optimizar la cadena de producción.
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La mayor prioridad de Mosaic Factor en el sector sanitario es hacer uso de los datos para mejorar la atención y el seguimiento de los pacientes de forma segura, optimizar los recursos de los sistemas de salud y facilitar la labor de los profesionales sanitarios.
Ver industryAutomotifSimulaciones para operaciones de maniobra.
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AbertisExploración de datos.
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BSM Area DumModelo de pronóstico y mantenimiento
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Ver proyectoHorizon Europe AssistantHerramienta de análisis para proyectos de Horizon Europe
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Mosaic Factor organizó la reunión de lanzamiento del proyecto TwinLoop en Barcelona, como coordinadores. Dos días llenos de planificación y co-creación de las bases de un proyecto de innovación de vanguardia sobre TwinOps y gemelos digitales específicos para vehículos eléctricos definidos por software (SDV).
Nuestra plataforma de modelado de inteligencia aumentada incluye módulos avanzados de predicción, optimización y simulación de la demanda para gestionar las entregas de última milla y planificar las operaciones de la flota multimodal.
El pasado mes de junio, nuestra CMO y PM Anna Valli fue invitada a participar en la VI Conferencia Internacional sobre Activity and Behaviour Computing (ABC24) presidida por el profesor Sozo Inoue de Kyutech (Kyushu Institute of Technology, Japón) y patrocinada por el IEEE.
Cuando aplicamos técnicas de IA confiables (trustworthy AI), siempre nos enfocamos en las soluciones de IA explicables que nos permiten desbloquear lo que hay detrás de un modelo de IA y hacerlo accesible a las diferentes partes interesadas, para que podamos confiar en sus respuestas.
Según la Ley Europea de Inteligencia Artificial o AI Act, la prioridad del Parlamento Europeo es garantizar que los sistemas de IA utilizados en la UE sean seguros, transparentes, trazables, no discriminatorios y respetuosos con el medio ambiente.
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