Data Enhanced Products

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 Products

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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Modelos de optimización

Los modelos de IA de optimización permiten a nuestros cliente mejorar procesos, reducir costes y aumentar la competitividad.

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Modelos Descriptivos

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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Modelos Predictivos

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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LLMs

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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Datos Sintéticos

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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Gemelos Digitales

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.

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Mantenimiento Predictivo

Para 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.

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Previsión de Demanda y Coste

Nuestros 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.

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Quality Analytics

Identificamos 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.

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Inventory Management

Utilizamos 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.

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Supply Chain Management

Podemos 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.

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Tendencias de Mercado

Nuestros 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.

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Market Understanding

Nuestros 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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Exploración de Patrones

Nuestros 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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Trustworthy AI

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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Logística

Logistics

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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Automoción

Industría Automoción

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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Mobility

Mobility

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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Corporate Services

Corporate Services

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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Industria

Manufacturing

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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Healthcare

Healthcare

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.

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Charging Point Location Planning Tool

Tenemos novedades del proyecto de innovación eCharge4Drivers: recibimos feedback durante la reunión final del proyecto en Barcelona y parece que nuestro electric vehicle charging location planning tool ha sido útil y generado resultados positivos a través de sus testeos en Barcelona (con el partner B:SM), Luxemburgo (testado por autoridades públicas) y las zonas rurales del Norte de Italia -parte del corredor Trans-European Transport Network (TEN-T)– donde ha sido testado por CPOs.

La EV Charging Location Planning Tool incluye datos socio-demográficos, flujos de movilidad y datos de sesiones de carga de las estaciones de carga existentes para predecir las necesidades futuras de puntos de carga, tanto lentos como rápidos, de acuerdo con escenarios que incluyen la adopción anticipada de vehículos eléctricos. La herramienta se presentó a los usuarios del grupo objetivo, principalmente a las autoridades públicas interesadas en la ubicación eficaz y eficiente de los puntos de recarga. Su feedback ha sido muy positivo, especialmente para determinar qué sitios priorizar primero y dónde implementar cargadores adicionales.

Por otro lado, los usuarios han visto diferentes beneficios de las demos de la herramienta.

  1. Facilita la toma de decisiones informada al permitir a los usuarios tomar decisiones respaldadas por datos al planificar la infraestructura de carga, lo que supone una clara mejora con respecto a los métodos tradicionales basados en la intuición.
  2. La herramienta también garantiza la eficiencia en la asignación de recursos centrándose en las ubicaciones más prometedoras para nuevos puntos de recarga y estimando las tasas de uso y la rentabilidad.
  3. También mejora la satisfacción de los conductores de EV aumentando la disponibilidad de puntos de recarga en la zona más necesitada.
  4. Finalmente, la herramienta apoya la planificación a largo plazo mediante la simulación de escenarios de tres a cinco años, lo que brinda confianza para desarrollos futuros.

Las conclusiones de la reunión final del proyecto pusieron de manifiesto recomendaciones para los policy makers y los inversores para guiar los futuros esfuerzos e inversiones en carga de VE. Las experiencias de los socios del proyecto y una encuesta europea a autoridades y operadores públicos señalaron:

  • la necesidad de una guía de diseño a medida,
  • mejora de las conexiones a la red,
  • procesos de planificación optimizados,
  • la importancia de la interoperabilidad,
  • interfaces fáciles de usar,
  • y el apoyo político para maximizar el impacto y la accesibilidad de las soluciones innovadoras para los vehículos eléctricos.

En futuro, una vez finalizado el proyecto, esperamos reutilizar y, posiblemente, escalar el concepto del producto. Nuestros esfuerzos de escalabilidad y explotación de esta herramienta se centrarán en:

  1. Business and Market analysis para evaluar la idoneidad en otros lugares y organizaciones de Europa en el ecosistema de los vehículos eléctricos.
  2. Contacto e implementación de un plan para reutilizar el concepto de Location Planning Toola nivel I+D en los lugares y organizaciones identificados, en colaboración con los socios de desarrollo del modelo.
  3. Recopilación de resultados para evaluar la validación del plan de despliegue europeo en las ubicaciones y organizaciones preidentificadas y planificar cualquier ampliación futura a otras ubicaciones fuera de la UE.
  4. Evaluación de diferentes casos de uso en los que el producto podría ampliarse en mercados fuera del entorno de los vehículos eléctricos donde la aplicabilidad es sólida (por ejemplo, vehículos de hidrógeno).

La plataforma de simulación

Durante el proyecto, primero realizamos un análisis de las necesidades de los conductores de vehículos eléctricos relacionadas con la carga de vehículos, lo que dio como resultado la solución que diseñamos e integramos: la herramienta de planificación de ubicaciones.

 

 

 

Esta herramienta se ha utilizado y validado en tres tipos de áreas durante la ejecución del proyecto:

  1. Un pequeño pueblo en un entorno rural sin vehículos eléctricos (Val Trompia, en el norte de Italia). Las autoridades públicas validaron la herramienta.
  2. Una ciudad, Barcelona. Una empresa ha validado la herramienta: B:SM (Barcelona de Serveis Municipals).
  3. Un país, Luxemburgo, donde los CPO lo han validado.

Esta validación triple de la herramienta ha demostrado ser valiosa para ilustrar el potencial y las capacidades de nuestro enfoque de combinar el análisis de Big Data con datos de uso en tiempo real para permitir que las administraciones públicas y las empresas privadas planifiquen el futuro despliegue de la infraestructura de carga en las ubicaciones adecuadas.

→ Revisa nuestra solución Modelos Predictivos