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

PIONEERS

Pronóstico de transporte de contenedores.

Cliente

Partners

Problema

Las pymes de camiones dedicadas a procesos de transporte de importación/exportación desde y hacia el Port de Barcelona no disponían de información sobre su previsión de transporte para el corto-medio plazo.

Conocer de antemano la cantidad de camiones que serán necesarios en períodos futuros es crucial para mejorar la eficiencia y la planificación de los contenedores que necesitan ser transportados en camión, especialmente para las empresas de transporte.

Solución

La solución de Mosaic Factor para PIONEERS demuestra un Forecast de Transporte de Contenedores para pymes que están trabajando en el ecosistema del Port de Barcelona para mejorar la eficiencia y la planificación de los contenedores que necesitan ser transportados por camión.

Utilizando técnicas de ML, la solución pronostica los movimientos de camiones en el Port de Barcelona en función de los datos de entrada y salida disponibles en el Port Community System.

Optimización de flotas

Nuestra herramienta propone un plan de trabajo para el siguiente día laborable optimizando la flota teniendo en cuenta las reglas de negocio (OTs asignadas a cada empresa) y las preferencias definidas por el planificador de tráfico. Todas las órdenes de transporte se asignan automáticamente a un camión/conductor de manera eficiente, mostrando la ruta propuesta al conductor.

El sistema predice los OT que se asignan a autónomos y los que no se pueden cubrir internamente y necesitan ser subcontratados a empresas de transporte externas.

Predicción de la visualización de la demanda

Las pymes encargadas del transporte de camiones por la zona portuaria necesitan saber de antemano cuántos pedidos de transporte se recibirán en los próximos días para organizar su flota y contratar conductores autónomos adicionales si es necesario. Este problema se resuelve viendo la predicción de la demanda para el próximo período (la próxima semana).

Las órdenes de transporte se pueden mostrar en un mapa seleccionando los diferentes camiones.

Data

Datos de Portic (Port of Barcelona PCS) acerca de las Órdenes de Transporte:

Los datos de la flota son proporcionados por la empresa de transporte de camiones.

Resultados

La herramienta se puede visualizar aquí

Actualmente estamos trabajando en algunos KPI para comparar los procesos manuales vs los resultados de la herramienta.

Imagery

En la parte superior de la pantalla se muestran las órdenes de transporte que se deben realizar mañana, especificando de qué forma se han distribuido:

The top of the screen shows the transport orders that should be done tomorrow, specifying in which way they have been distributed:

Figure 3: Resumen de órdenes de transporte

Los detalles más relevantes de los asignados a la propia flota se muestran en una tabla:

Figure 4: Órdenes de transporte asignadas a la flota propia

Y del mismo modo, las que se ceden a autónomos y las que no se pueden cubrir internamente y deben subcontratarse a empresas de transporte externas.

Figure 5: Órdenes de transporte asignadas a autónomos y externalizadas

Al hacer clic en un número de orden de transporte, se muestra el detalle completo de la orden de transporte.

Figure 6: Detalle completo de la orden de transporte

Alternativamente, las órdenes de transporte se pueden mostrar en un mapa seleccionando los diferentes camiones.

Figure 7: Opción de mapa de pedidos de transporte

Al hacer clic en el número de matrícula de un vehículo en la tabla principal, se accede a una pantalla en la que el usuario puede ver las órdenes de transporte asignadas a ese camión.

Figure 8: Pedidos de transporte en vehículo

Por último, la interfaz de usuario también muestra las diferencias entre la última ejecución del algoritmo y la anterior.

Figure 9: El algoritmo de optimización ejecuta una comparación

Enlace para probar la herramienta:
https://pioneers-ctf-fe.pioneers.mosaicfactor.es/fleet-optimisation/optimisation

 

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Siempre estamos listos para ayudarte y responder tus preguntas.





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