Data Enhanced Products

Mitjançant diferents fonts de dades (com ara proves físiques) i models de ML, i habitualment en combinació amb les nostres solucions de *digital twin*, la nostra solució de millora de dades pot aprendre, predir i simular resultats per oferir configuracions automàtiques de producte que permetin millorar els productes i components durant el procés de desenvolupament.

Veure solution

Data As a Service Products

Data as a Service (DaaS) és un model basat en el núvol que permet a les empreses accedir, gestionar i analitzar dades sota demanda, sense necessitat de disposar d’una infraestructura local extensa.

Veure solution

Models d’optimització

Els models d’IA d’optimització permeten als nostres clients millorar processos, reduir costos i augmentar la competitivitat.

Veure solution

Models Descriptius

Els models descriptius tenen com a objectiu descriure patrons, relacions i estructures dins de les dades. No prediuen resultats futurs, però proporcionen informació sobre els fenòmens existents.

Veure solution

Models Predictius

El modelatge predictiu, també conegut com a anàlisi predictiva, és una disciplina que utilitza tècniques estadístiques, matemàtiques i d’intel·ligència artificial per predir resultats futurs basats en dades històriques.

Veure solution

LLMs

A Mosaic Factor, ens centrem en la creació de LLM específics de sector (o models lingüístics lleugers) per a les nostres organitzacions clientes.

Veure solution

Dades sintètiques

Les dades sintètiques són dades artificials generades a partir de dades originals mitjançant un model entrenat per reproduir-ne les característiques i l’estructura.

Veure solution

Digital Twins

Per supervisar i optimitzar els actius de l’empresa en temps real, Mosaic Factor utilitza Digital Twins. Aquests poden predir fallades, detectar ineficiències i millorar la presa de decisions mitjançant l’ús de dades.

Veure solution

Manteniment Predictiu

Per als models de manteniment predictiu, utilitzem tant dades històriques com dades en temps real per anticipar fallades dels equips o necessitats de manteniment. En analitzar les dades dels sensors, els registres de manteniment i altra informació rellevant, podem programar el manteniment de manera proactiva, reduir el temps d’inactivitat i prolongar la vida útil de la maquinària.

Veure solution

Previsió de Demanda i Cost

Els nostres models predictius ajuden les empreses a pronosticar la demanda de productes o serveis. Mitjançant l’anàlisi de les dades històriques de vendes, l’estacionalitat, els factors econòmics i els esdeveniments externs, podem optimitzar els nivells d’inventari, assignar els recursos de manera eficient i minimitzar l’excés d’estocs o els desproveïments.

Veure solution

Quality Analytics

Identifiquem patrons que es correlacionen amb defectes o problemes de qualitat, cosa que permet a les empreses prendre mesures correctives amb antelació i mantenir alts estàndards de qualitat.

Veure solution

Inventory Management

Utilitzem models predictius per optimitzar els nivells d’inventari tenint en compte factors com el temps de lliurament, la variabilitat de la demanda i els costos d’emmagatzematge.

Veure solution

Supply Chain Management

Podem utilitzar l’anàlisi de dades històriques i en temps real per gestionar la cadena de subministrament, optimitzar el transport i garantir el lliurament puntual dels productes.

Veure solution

Tendències de Mercat

Els nostres models predictius analitzen les dades del mercat, el comportament dels consumidors i els factors externs per comprendre els patrons, identificar tendències i anticipar canvis.

Veure solution

Market Understanding

Els nostres models descriptius d’IA proporcionen informació valuosa per a la presa de decisions i la comprensió dels sistemes complexos de les organitzacions.

Veure solution

Exploració de Patrons

Els nostres models descriptius d’IA proporcionen informació valuosa per a la presa de decisions i la comprensió dels sistemes complexos de les organitzacions.

Veure solution

Trustworthy AI

En integrar models d’IA en entorns on els estàndards de compliance són importants, Mosaic Factor ajuda les empreses a gestionar la governança de dades mitjançant l’aplicació de solucions Trustworthy AI.

Veure solution

Logística

La prioritat més gran de Mosaic Factor en logística és compartir dades clau entre els diferents actors de la cadena de subministrament per optimitzar el rendiment i gestionar la sostenibilitat, mitigant l’impacte d’aquestes operacions.

Veure industry

Automoció

Mosaic Factor aplica solucions d’IA en diversos àmbits de la indústria de l’automoció, generalment millorant els vehicles i els seus components durant el seu desenvolupament.

Veure industry

Mobility

La prioritat més gran de Mosaic Factor en Mobilitat és optimitzar els sistemes de transport per a la mobilitat de les persones, millorant alhora la seguretat general i la sostenibilitat de les solucions de transport.

Veure industry

Corporate Services

El nostre aprenentatge automàtic i els algoritmes complexos ajuden les organitzacions a gestionar el compliment normatiu i el servei al client per augmentar el nivell de servei de la seva organització, alhora que optimitzen el temps de resolució de diversos processos.

Veure industry

Indústria

La prioritat més gran de Mosaic Factor en el sector de la fabricació és ajudar els nostres clients a reduir costos, augmentar la sostenibilitat i optimitzar la cadena de producció.

Veure industry

Healthcare

La prioritat més gran de Mosaic Factor en el sector sanitari és fer ús de les dades per millorar l’atenció i el seguiment dels pacients de manera segura, optimitzar els recursos dels sistemes de salut i facilitar la tasca dels professionals sanitaris.

Veure industry

Automated Shunting as a Service Platform

A les terminals de mercaderies multimodals d’Europa, les operacions ferroviàries continuen sent un coll d’ampolla crític. Les maniobres de shunting i marshalling, la classificació i la manipulació de vagons són complexes, requereixen molta mà d’obra i són molt sensibles a les interrupcions. Fins i tot petites ineficiències poden propagar-se a través de ports, corredors ferroviaris i xarxes carreteres, augmentant la congestió, les emissions i els costos.

Dins del projecte AutoMoTIF, aquest repte s’aborda mitjançant el shunting as a service automatitzat, amb Mosaic Factor liderant el desenvolupament del framework de simulació.

Del coll d’ampolla operacional a les operacions ferroviàries coordinades

El shuntingun paper central a les terminals intermodals, vinculant els fluxos de càrrega marítima amb la distribució interior. Tanmateix, les operacions de maniobres tradicionals sovint són reactives, fragmentades entre sistemes, requereixen molta mà d’obra i són ineficients energèticament.

El shunting com a servei reinventa aquestes operacions com una plataforma de servei orquestrada digitalment on les locomotores autònomes, els recursos de les patis i els sistemes de programació operen com un ecosistema integrat. L’objectiu no és simplement l’automatització, sinó l’optimització del servei.

Simulació que impulsa la transformació

L’entorn de simulació avançat de Mosaic Factor replica la complexitat operativa de les terminals ferroviàries, incloent-hi els moviments de trens, la classificació de vagons, les restriccions de capacitat de les estacions, els cicles de manipulació de contenidors, l’assignació de recursos i els escenaris de disrupció.

Les locomotores de shunting autònomes es modelen com a agents intel·ligents que responen dinàmicament a la congestió, els canvis d’horari i les restriccions d’infraestructura.

Mitjançant la modelització d’escenaris, les simulacions avaluen:

  • Temps de maniobres reduït
  • Temps de rotació de vagons més ràpids
  • Temps d’inactivitat i d’espera més baixos
  • Consum d’energia optimitzat
  • Augment del rendiment de les estacions
  • Millora de la seguretat i costos operatius més baixos

Aquest enfocament basat en dades garanteix que els conceptes d’automatització es validen abans del desplegament al món real.

Plataforma Shunting as a Service

El shunting as a service introdueix un canvi en la manera com s’estructuren les operacions de les estacions. En lloc d’una activitat interna fixa, el shunting es modela com una plataforma orientada al servei on la capacitat s’assigna dinàmicament, les operacions es coordinen digitalment i el rendiment es controla contínuament.

Aquest enfocament admet una major interoperabilitat entre els operadors de terminals, els gestors d’infraestructures ferroviàries, els proveïdors de logística i les autoritats portuàries, alhora que permet la integració amb altres processos automatitzats dins d’AutoMoTIF.

 

Donant suport a terminals ferroviàries més intel·ligents 

Per garantir resultats realistes, Mosaic Factor calibra simulacions utilitzant dades operatives històriques, entrades de planificació i escenaris de proves d’estrès que reflecteixen la demanda màxima i el creixement futur.

Els models resultants proporcionen eines de suport a la decisió per a la inversió en infraestructura, estratègies d’automatització, models de negoci i alineació normativa, ajudant a reduir el risc i accelerar el desplegament.

Enfortiment de la xarxa ferroviària de mercaderies d’Europa

En millorar l’eficiència ferroviària, les maniobres automatitzades donen suport a objectius logístics més amplis, com ara:

  • Canvi modal de carretera a ferrocarril
  • Reducció de la congestió de les terminals
  • Menors emissions
  • Condicions de treball més segures
  • Operacions logístiques més fiables

Mitjançant la validació basada en simulació, Mosaic Factor demostra com les maniobres automatitzades poden augmentar el rendiment, reduir els retards, optimitzar l’ús d’energia i millorar la seguretat.

El shunting automatitzat com a plataforma orientada al servei representa més que una actualització tecnològica. Introdueix un nou model operatiu que reforça el paper del ferrocarril en el sistema de transport europeu alhora que dóna suport a una xarxa logística més eficient i sostenible.

→ Revisa la nostra solució en Digital Twins