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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Productos mejorados con IA para mejorar la atención sanitaria

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 (Institute of Electrical and Electronics Engineers).

Nuestro equipo visitó Kyutech en Japón para colaborar en la creación de productos sanitarios mejorados con IA

Durante la conferencia, pudimos conectar con los principales investigadores, desarrolladores e instituciones de HealthTech. Después de la conferencia, nuestro equipo se reunió con el profesor Sozo Inoue, Director de «Care XDX Center Kyutech», Instituto de Tecnología de Kyushu, centrado en la aplicación de ML e IoT en el reconocimiento de actividades dirigido a la Tecnología de Salud y Enfermería. Estas tecnologías pueden mejorar significativamente la atención y el seguimiento del paciente. También fue relevante la discusión con la doctora Colley de la Universidad de Hokkaido (Noriyo Colley, Ed.D., MNS, BE, BN, RN en Japón y Australia) quien junto con su equipo han desarrollado un interactive simulator para formar enfermer@s y mejorar la calidad de la atención de los pacientes de enfermería y en especial de niñ@s con necesidades especiales en homecare. La formación eficaz de los perfiles de enfermería es esencial para mantener unos servicios sanitarios de alta calidad.

Innovación en Big Data e IA

Estos encuentros facilitarán la colaboración entre las instituciones tanto en el ámbito de la innovación en proyectos de big data e IA, como en la promoción de nuevos productos basados en datos en el mercado internacional para mejorar los sistemas asistenciales (HealthTech). Claramente, colaboraciones como éstas fomentan la innovación: la integración de big data e IA puede conducir a avances en la atención médica, desde análisis predictivos hasta tratamientos personalizados. Es emocionante ver cómo este tipo de colaboración promoverá nuevos productos basados en datos a nivel mundial, mejorando los sistemas de salud.

Seminario en Trustworthy AI

Durante su visita, nuestra CMO, en cumplimiento de su papel como Profesora Asociada en la UAB así como en su trayectoria profesional como experta en estrategia y negocios digitales, realizó el seminario titulado «Trustworthy AI: Resolviendo problemas con datos mientras se genera un impacto positivo en la sociedad» en el Instituto de Tecnología de Kyushu. La charla versó sobre la importancia de trabajar no solo en el uso de los datos para resolver problemas reales de las empresas y la sociedad, sino también sobre la relevancia de pensar y establecer cómo trabajar con los datos a nivel estratégico: prestando atención tanto a los aspectos de mercado como a lo que se denomina IA Confiable (trustworthy AI). Esto incluye elementos como la accesibilidad, la seguridad, la equidad, la rendición de cuentas, la transparencia, la fiabilidad y la solidez de los algoritmos de inteligencia artificial que se integran, así como la capacidad de explicar cómo llegan a sus conclusiones. Es crucial garantizar un desarrollo ético y transparente de la IA. Los factores anteriores son esenciales para construir sistemas de IA que beneficien a la sociedad. Esto significa trabajar con algoritmos de IA con una perspectiva “White box”, incluyendo enfoques explicables por diseño y de equidad por diseño; por lo tanto, hacer que la IA sea confiable al tener también la capacidad de explicar el razonamiento detrás del algoritmo y hacer que esta explicación sea accesible a las diferentes partes interesadas para que puedan tomar decisiones estratégicas y comerciales basadas en esta información, en lugar de trabajar con herramientas de IA como si fueran una caja negra. Por último, la charla incluyó diferentes casos de uso que estamos trabajando en Mosaic Factor sobre la aplicación de algoritmos de IA en diferentes sectores, entre ellos la explicabilidad de los algoritmos de IA y las soluciones Trustworthy AI.

→ Revisa nuestras Soluciones de Trustwothy AI