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

COREALIS

Planificador multimodal terrestre.

Cliente

Funded by H2020 European Commission

Partner

Problema

Corealis es un proyecto estratégico respaldado por tecnologías disruptivas, como el IoT, el análisis de datos, la gestión del tráfico de próxima generación y las redes 5G emergentes para los puertos de carga.

La predicción de las operaciones de carga contribuye a la planificación y el control en las terminales portuarias y aumenta la confiabilidad y resiliencia de las operaciones portuarias en un ecosistema con altas incertidumbres.

Solución

Nuestra solución para el Port of Antwerp Bruges permite optimizar las conexiones portuarias y las rutas de los contenedores, ahorrando tiempo, costes y emisiones de CO2.

Desarrollamos un algoritmo ad hoc para predecir los flujos de contenedores en ruta a un lugar y momento específicos, así como el tipo de transporte que están utilizando.

Concretamente con el puerto de Amberes, desarrollamos:

  • Una herramienta para generar y calcular rutas multimodales (tren, barcaza y camión) para el transporte de contenedores desde PoA a cualquier punto de Europa. Para ello, se utilizó la información de conexiones entre PoA y terminales terrestres a partir de los datos de la oferta real de los operadores de transporte del puerto. La herramienta tiene como objetivo dar a los transitarios visibilidad de las posibilidades de transporte más allá de la opción «fácil» pero no eficiente del camión. La herramienta proporcionó una estimación del costo de tiempo, dinero y consumo de CO2.
  • Un estudio exhaustivo de cómo optimizar el transporte de contenedores a partir de la información histórica de las llegadas de contenedores. Aquí la dificultad radicaba en combinar esta información con la de los destinos de los contenedores, ya que no se conocía el destino. Por este motivo, combinamos datos reales con información estadística de Eurostat, así como otras fuentes como los datos de transporte fluvial, que eran un poco más completos.

Data

  • Visión general de las conexiones más eficientes desde el puerto hasta su hinterland por ferrocarril, barcaza o camión.
  • Rutas óptimas de contenedores puerta a puerta entre dos puntos, determinando el óptimo en términos de DURACIÓN, PRECIO y emisiones de CO2 ESTIMADAS.
  • Fuentes de datos:

Resultados

Las innovaciones se implementaron y probaron en condiciones reales en 5 Living Labs: puerto de El Pireo (GR), puerto de Valencia (SP), puerto de Amberes (HOL), puerto de Livorno (ITA) y puerto de Haminakotka (FIN).

¿Tienes alguna pregunta?

Siempre estamos listos para ayudarte y responder tus preguntas.





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