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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.

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

Modelos de optimización

Los modelos de IA de optimización permiten a nuestros cliente mejorar procesos, reducir costes y aumentar la competitividad.

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.

Datos Sintéticos

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

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.

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.

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.

Proyectos

Casos de estudio

Abertis

Abertis

Data Scouting

Autopista C-32

Autopista C-32

Cambio de comportamiento

Disruptive

Disruptive

Modelo de detección y clasificación de disrupciones.

AMB Informació

AMB Informació

Data Scouting

TWIN LOOP

TWIN LOOP

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

PIONEERS

PIONEERS

Container Transport Forecast

B:SM Tram Parquímetre

B:SM Tram Parquímetre

Herramienta predictiva de tramo de parquímetros

Automotif

Automotif

Simulations for shunting operations

Ajuntament de Barcelona

Ajuntament de Barcelona

Estudio de estrategia de datos para la interoperabilidad de vehículos eléctricos

B:SM Area Dum and Area Blava

B:SM Area Dum and Area Blava

Modelo predictivo y mantenimiento

eCharge4Drivers

eCharge4Drivers

EV charger Location Planning Tool

SYNERGIES

SYNERGIES

Escenarios reales y sintéticos

RAISE

RAISE

Modelo predictivo para el flujo ferroviario de mercancías

Traffic Management Control

Traffic Management Control

Modelo de despliegue sostenible de 5G

INCLUSION

INCLUSION

H2020 proyecto de transporte inclusivo

HE Assistant

HE Assistant

Herramienta de análisis de proyectos Horizon Europe

GREEN-LOG

GREEN-LOG

Modelling Platform

COREALIS

COREALIS

Planificador multimodal terrestre

AVEIRO

AVEIRO

Prediciendo la ocupación de la red de autobuses

ANEM

ANEM

DATOS SINTÉTICOS en modelos de IA

MyWay

MyWay

European Smart Mobility Resource Manager

HORECA

HORECA

Data mining y desarrollo de plataforma Marketplace B2B

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