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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Proyectos

HE Assistant

Herramienta de análisis de proyectos Horizon Europe

Cliente

Problema

Cada vez que Mosaic quiere elaborar una propuesta para un proyecto de Horizonte Europa, necesitamos encontrar tecnologías de vanguardia y proyectos en desarrollo en nuestra zona.

Además, la tarea de encontrar candidatos para el consorcio es bastante tediosa. Y a pesar de que toda la información sobre los proyectos, las financiaciones y los participantes está disponible públicamente, no es posible realizar búsquedas personalizadas.

Solución

El objetivo de la herramienta es retener el conocimiento de un corpus de documentos abiertos de los proyectos de HE.

Incluye búsqueda semántica para responder preguntas sobre diferentes aspectos de los proyectos europeos.

Aprovechando la creciente popularidad y los avances tecnológicos en Inteligencia Artificial Generativa, la solución propone el uso de Grandes Modelos de Lenguaje (LLM) como ChatGPT de OpenAI, para transformar preguntas de lenguaje natural en consultas personalizadas para una fuente de datos.

Gracias a las capacidades lógicas de estos modelos, las búsquedas complicadas se pueden llevar a cabo de forma automática dividiéndose en consultas más sencillas hasta reunir toda la información necesaria.

    • La herramienta permite buscar información sobre proyectos individuales utilizando lenguaje natural.
    • Incluye filtros para buscar proyectos por campos de metadatos como: coste total, fecha de inicio, fecha de finalización, duración, estado, coordinador, etc.
    • El LLM crea la consulta adecuada y selecciona la información que se devolverá como salida de cada proyecto.
    • Por último, resume la información en una respuesta en lenguaje natural.
    • El historial de chat entre el usuario y el LLM se almacena y se pasa como contexto en cada solicitud.
    • La conversación entre los LLM no se almacena.

Data

A través web scraping de datos que se pueden encontrar en línea en la web https://cordis.europa.eu/projects

Resultados

Hemos ahorrado hasta un 25% del tiempo de investigación inicial para las tareas de preparación.

¿Tienes alguna pregunta?

Siempre estamos listos para ayudarte y responder tus preguntas.





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