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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Open Framework for TwinOps and vehicle specific Digital Twin for Software Defined Evs

Partners

Partners

Problema

Actualmente existe una revolución en la industria automotriz sobre la cantidad de componentes de software, la cantidad de proveedores y las continuas actualizaciones de software Over The Air (OTA) mientras toda la industria se prepara para adaptarse al concepto de vehículo definido por software (SDV). Se trata de un reto en términos de seguridad y fiabilidad, pero también de una oportunidad para los vehículos eléctricos (VE).

Los vehículos eléctricos tienen tres necesidades principales:

    • reducir el consumo de energía al tiempo que se aumenta la seguridad,
    • competir más eficazmente con los vehículos tradicionales (especialmente en el sector de la UE) en términos de costes de producción;
    • y mejorar la experiencia del conductor de vehículos eléctricos con respecto a la carga del vehículo (disponibilidad y rango de potencia (pronóstico).

La reducción del consumo energético de cada función concreta ha sido el foco de los OEMs y proveedores Tier hasta ahora, pero surge una nueva oportunidad gracias a la capacidad computacional de las nubes y los vehículos debido a la implementación de la Computación de Alto Rendimiento (HPC) combinada con la digitalización de los vehículos eléctricos bajo la arquitectura SDV. Sin embargo, el gemelo digital (DT) de última generación todavía está lejos de la compleja realidad del rendimiento central de los vehículos eléctricos. Además, un determinado vehículo, en todas sus variantes y versiones HW y SW, es único y depende del uso real y de su estado en términos de salud y uso de cada uno de los componentes críticos específicos.

Teniendo en cuenta la unicidad de cada vehículo, aprender de los datos operativos de una serie de vehículos (flota) y el uso de esos datos y modelos digitales a lo largo de todo el ciclo de vida de los vehículos eléctricos (incluidas las operaciones y el rediseño) de manera ágil y continua, es la clave para desbloquear el paso adicional necesario en términos de reducción del consumo de energía sin comprometer la comodidad y la seguridad, sino por el contrario mejorando la experiencia, la seguridad y la ciberseguridad del conductor de vehículos eléctricos.

La solución

Para resolver el problema, es necesario aplicar un proceso TwinOps, combinando de manera entrelazada el conocimiento específico del estado de cada EV, un proceso continuo de integración/despliegue y un conjunto de herramientas que permitan una actualización OTA continua y eficiente de las funcionalidades de los EV. La investigación y el desarrollo de los DT aplicados a los vehículos eléctricos deben llevarse a cabo para estar un paso más cerca de lograr un DT específico para los vehículos eléctricos.

El aprovechamiento de la digitalización es necesario para reducir el tiempo de desarrollo y validación y, por lo tanto, reducir los costes para aumentar la competitividad de los vehículos eléctricos y del sector automovilístico de la UE. Todo ello basado en una solución a nivel de automoción (menor coste y alta fiabilidad) y teniendo en cuenta el impacto en términos de experiencia del conductor.

TWIN-LOOP desarrollará un marco abierto para TwinOps para vehículos eléctricos y un conjunto de herramientas digitales para la mejora continua de la reducción del consumo de energía, la minimización de los costos de hardware, la experiencia del conductor y la resiliencia del vehículo en las 4 etapas del ciclo de vida del vehículo.

El concepto de TwinOps es la combinación de gemelos digitales a lo largo de un ciclo de producción continuo de integración/despliegue (DevSecOps) y aprovecha otras fuentes de verdad (por ejemplo, CAD, física) para mejorar la verificación y validación de software (V&V), utilizando modelos precisos en lugar de abstracciones (ingenuas). Se tiene en cuenta la especificidad de cada vehículo eléctrico (concepto MyEV) para mejorar cada etapa, desde el diseño hasta la validación en un bucle infinito.

MOSAIC FACTOR lidera este proyecto y contribuiremos a la definición de los casos de uso para el testeo y validación de las herramientas desarrolladas en TWIN-LOOP, a la adaptación de la metodología DevSecOps para EVs definidos por software, y a la definición de los requisitos funcionales y no funcionales sobre los componentes a desarrollar en este proyecto.

También contribuiremos al desarrollo de modelos basados en datos para la gestión dinámica del vehículo eléctrico y lideraremos el desarrollo de módulos gemelos digitales MyEV para la monitorización de componentes y la previsión de la autonomía de potencia y contribuirá a la optimización del diseño basado en los datos de los vehículos y de la flota de vehículos.

También lideraremos la definición y la implementación del Marco Abierto para MyEV Digital Twin y participaremos en la integración de MyEV y la integración de APPS de EV extendidos, así como en las actividades de creación de perfiles de conductores y participación de usuarios.

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Resultados

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