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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.

Datos Sintéticos

Los datos sintéticos son datos artificiales generados a partir de datos originales utilizando un modelo entrenado para reproducir sus características y estructura.

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.

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.

LLMs

En Mosaic Factor, nos centramos en la creación de LLM específicos de sector (o modelos lingüísticos ligeros) para nuestras organizaciones clientes.

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.

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.

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

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

Proyectos

RAISE

DaaS, Modelos Predictivos

Modelo predictivo para el flujo de carga ferroviaria.

Cliente

Problema

El objetivo de este proyecto es emplear y aprovechar técnicas de modelado predictivo para discernir información valiosa que pueda guiar los procesos de toma de decisiones y tener una comprensión clara de la situación portuaria en términos de flujos de carga ferroviaria. La atención se centra en transformar los datos brutos disponibles en inteligencia procesable, facilitando la anticipación de resultados significativos para la toma de decisiones informadas dentro del contexto dado.

Solución

Nuestra solución integral de big data está estructurada en cuatro niveles para cumplir con los requisitos y necesidades del proyecto.

1. Análisis de datos y detección de patrones
2. Modelo de predicción de retrasos
3. Panel de predicción
4. Suite de análisis ferroviario

Los cuatro niveles de nuestra solución incluyen no solo el análisis exploratorio de datos brutos con la detección de patrones históricos y el desarrollo del modelo de predicción de retrasos, sino también la representación visual de esas actividades como un panel de control de predicción y una suite de análisis ferroviario como un sistema completo.

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