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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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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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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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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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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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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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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Proyectos

Automotif

Simulations for shunting operations

Cliente

Partners

Problema

Automatización de las operaciones ferroviarias mediante el uso de la terminal como centro intermodal mediante el uso de locomotoras, grúas y vehículos terrestres autónomos.

Esto dará lugar a transferencias fluidas entre el transporte marítimo, por carretera y ferroviario, respaldando una cadena logística más eficiente e interconectada, reduciendo los retrasos y mejorando la fluidez operativa general.

AutoMoTIF se centra en el desarrollo de estrategias, modelos de negocio y gobernanza, recomendaciones regulatorias y sinergias que permitan la integración e interoperabilidad de sistemas y soluciones de transporte automatizados hacia la automatización operativa de los flujos de carga multimodales y las cadenas de suministro logísticas en la red intraeuropea.

Se enumeran las brechas -tanto regulatorias como tecnológicas- que actualmente se identifican en las tecnologías de transporte automatizado y las operaciones logísticas entre modos y hubs a través del análisis de la demanda y la oferta de automatización en el transporte multimodal (usuarios vs mercado).

Solución

AutoMoTIF sigue un modelo inclusivo para garantizar que las necesidades de los usuarios y la comunidad se aborden adecuadamente, y que las innovaciones estén alineadas con sus expectativas. Los casos de uso y los escenarios se centrarán en los desafíos y brechas reales en la logística automatizada sin fisuras que se simularán en entornos reales y en diferentes ubicaciones geográficas.

MOSAIC FACTOR se centra en la automatización de la maniobra, la clasificación y la carga/descarga de vagones para:

    • Mejorar la eficiencia
    • Reducir los cuellos de botella
    • Gestión de terminales respetuosa con el medio ambiente/li>

El entorno de simulación replica con precisión las operaciones del mundo real, teniendo en cuenta factores como los horarios de los trenes, los movimientos de los contenedores y la coordinación entre sistemas autónomos.

Data

Durante las simulaciones, el modelo replica el comportamiento de los sistemas autónomos en función de sus algoritmos predefinidos y las respuestas a estímulos externos.

Tiene en cuenta las limitaciones del mundo real, como los horarios de los trenes, los destinos de los contenedores y la disponibilidad de recursos, para reflejar con precisión la complejidad operativa de la terminal ferroviaria.

TLa simulación se ejecuta de forma iterativa, simulando múltiples escenarios para analizar el impacto de la automatización en los indicadores clave de rendimiento (KPI), como el aumento de la cuota modal, el aumento de la eficiencia, la reducción de emisiones, el rendimiento de la seguridad, la fiabilidad, el ahorro de costes y la coordinación intermodal.

    • Datos históricos
    • Planos Operativos
    • Escenarios diseñados para probar el rendimiento del terminal
    • Datos sintéticos para aumentar los datos disponibles, capturando diferentes condiciones y desafíos operativos

Resultados

Los resultados de cuatro casos de uso se utilizarán para:

  • Establecer un escenario master que aborde la entrega de bienes de extremo a extremo utilizando el mayor grado de automatización posible.
  • Se analizarán los resultados de las prácticas actuales, lo que conducirá a la evaluación de los beneficios que pueden obtenerse mediante la explotación de los medios de transporte automatizados para el transporte automático de carga multimodal sin interrupciones y viceversa.
  • Estos beneficios se definirán y analizarán en función de su impacto social, ambiental y económico, como la disminución de las emisiones y la congestión, la mejora de las condiciones de trabajo y la seguridad, así como la reducción de los costes logísticos y de transporte de mercancías, siendo prioritarios los aspectos SSH.

AutoMoTIF contribuye a la mejora de las sinergias entre los sectores y las partes interesadas, siguiendo las prioridades europeas, las asociaciones estratégicas, como el CCAM, el transporte acuático de cero emisiones y la empresa común ferroviaria de la UE, para garantizar la transferibilidad de los resultados esperados.

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Siempre estamos listos para ayudarte y responder tus preguntas.





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