A mesura que la intel·ligència artificial passa de l’experimentació a integrar-se en les operacions empresarials quotidianes, el veritable repte consisteix a transformar les capacitats tecnològiques en solucions que generin un valor mesurable. Al llarg de les sessions sobre agents d’IA, governança de dades, dades sintètiques, aprenentatge automàtic i adopció empresarial, va emergir un tema comú. Les organitzacions ja no es pregunten què pot fer la IA, sinó com implementar-la de manera responsable, escalar-la eficientment i garantir que produeixi resultats significatius.

A Mosaic Factor, molts dels temes tractats al Congrés reflecteixen de prop els reptes que abordem en els nostres projectes, des de la IA fiable i l’analítica avançada fins a la governança de dades, els bessons digitals i els sistemes de suport a la presa de decisions basats en IA.

Aquestes són algunes de les principals conclusions que ens enduem de l’esdeveniment.

1. L’adopció reeixida de la IA comença pel problema, no per la tecnologia

Els agents d’IA evolucionen ràpidament i obren noves oportunitats per automatitzar fluxos de treball, abordar tasques complexes i millorar la presa de decisions. Tanmateix, amb l’aparició de nous models, plataformes i eines cada setmana, les organitzacions s’enfronten a una pregunta fonamental:

Per on hauríem de començar?

Un dels missatges més pràctics del Congrés va ser sorprenentment senzill: començar pel problema. Abans de seleccionar un model o adoptar una plataforma, les organitzacions han d’entendre:

• Qui utilitzarà la solució?
• Quin repte intenta resoldre?
• Quina part del procés necessita millorar?
• Com es mesuraran els resultats?

El context sovint és el factor decisiu entre una iniciativa d’IA reeixida i una altra que té dificultats per aportar valor. Els sistemes d’IA necessiten informació rellevant sobre els objectius, els usuaris, les restriccions i els entorns operatius per generar resultats útils.

Igualment important és que la IA s’adapti als fluxos de treball existents i a la realitat empresarial. Una implementació eficaç rarament consisteix a substituir les persones. Es tracta d’identificar on la tecnologia pot ampliar les capacitats dels professionals, millorar l’eficiència i facilitar decisions més encertades.

Per a nosaltres, això reforça un principi fonamental: la innovació significativa en IA comença amb una necessitat empresarial clarament definida, no amb la tecnologia en si mateixa.

2. Una IA fiable depèn de dades fiables

La governança de dades va ser un dels temes més recurrents al llarg del Congrés.

A mesura que els sistemes d’IA adquireixen més capacitats, la seva eficàcia depèn cada vegada més de la qualitat, l’accessibilitat i la governança de les dades que els sustenten. Diverses sessions es van centrar en els espais europeus de dades i en la importància creixent d’establir mecanismes fiables per compartir informació i col·laborar.

Iniciatives com l’espai de dades de la UPC van demostrar com les organitzacions poden compartir i reutilitzar informació mantenint normes clares sobre l’accés, la propietat i l’ús de les dades.

Entre els sectors abordats durant l’esdeveniment hi havia:

• Agricultura
• Energia
• Mobilitat
• Construcció

En un dels exemples, es va integrar informació geoespacial i mediambiental en un marc comú, cosa que facilitava que els sistemes d’IA avaluessin les condicions agrícoles, analitzessin riscos i donessin suport a les decisions d’inversió.

La lliçó general va molt més enllà de qualsevol sector concret. Connectar conjunts de dades és només una part del repte. Les organitzacions també han de garantir que la informació conservi el seu significat dins del context per al qual està destinada i que els mecanismes de governança defineixin clarament com es pot utilitzar.

Aquest debat està estretament relacionat amb el concepte de sobirania digital i amb l’evolució del marc regulador europeu, inclosos el RGPD, el Reglament de governança de dades i el Reglament europeu d’IA.

Per a les empreses, la governança no s’ha de considerar únicament una obligació de compliment normatiu. És una base essencial per generar confiança, fomentar la col·laboració i adoptar la IA de manera responsable.

3. Les dades sintètiques poden obrir noves oportunitats

Molts projectes d’IA s’enfronten a un obstacle comú: les dades necessàries per desenvolupar, provar o validar una solució poden ser incompletes, estar fragmentades o no estar disponibles.

Les dades sintètiques ofereixen una possible via per abordar aquest repte.

Un exemple especialment interessant presentat durant el Congrés es va centrar en la planificació de la mobilitat en entorns rurals. A diferència de les grans àrees urbanes, les comunitats rurals sovint tenen poblacions disperses i opcions de transport limitades. Això dificulta la recopilació de dades completes sobre mobilitat, alhora que fa més important una planificació eficient del transport.

El cas d’ús de mobilitat de Nemi va mostrar com les simulacions basades en IA poden generar demanda de mobilitat sintètica i matrius d’origen-destinació combinant informació com ara:

• Àrees d’interès
• Possibles orígens i destinacions dels desplaçaments
• Patrons temporals i restriccions

Aquests conjunts de dades simulades permeten als planificadors avaluar possibles serveis de transport i explorar patrons de mobilitat fins i tot quan no es disposa de dades completes del món real.

L’exemple va posar en relleu una qüestió important sobre les dades sintètiques: el seu valor depèn de com i on s’utilitzin.

Les dades sintètiques poden ser molt eficaces per crear prototips, fer simulacions i dur a terme proves abans de la posada en producció. Tanmateix, les organitzacions han d’entendre’n les limitacions i avaluar acuradament si cal una validació addicional abans d’implementar solucions en entorns operatius.

Com passa amb qualsevol sistema d’IA, l’èxit depèn de triar l’eina adequada per a cada finalitat.

4. La IA ha de ser escalable, eficient i sostenible

Un altre missatge recurrent durant el Congrés va ser que el rendiment tècnic, per si sol, no és suficient. Una prova de concepte reeixida no es converteix automàticament en un sistema de producció reeixit.

A mesura que les solucions d’IA s’escalaen, les organitzacions s’enfronten a nous reptes relacionats amb la infraestructura, la complexitat operativa, els costos i el consum de recursos.

Durant els debats van aparèixer repetidament tres dimensions de l’eficiència:

1. Eficiència econòmica. Entendre les implicacions financeres d’implementar, operar i escalar sistemes d’IA.
2. Eficiència en l’ús dels recursos. Seleccionar els models i les arquitectures adequats per a cada cas d’ús, en lloc d’optar per defecte per la solució més gran o complexa.
3. Eficiència mediambiental. Tenir en compte els requisits energètics i de recursos associats al desplegament de la IA.

L’eficiència operativa és igualment important. Les organitzacions han de determinar:

• Quines tasques s’han d’automatitzar.
• En quines situacions continua sent necessària la supervisió humana.
• Com han de gestionar els sistemes les excepcions i les situacions inesperades.
• Com s’han d’estructurar els fluxos de treball per equilibrar el rendiment, la governança i els costos.

Aquesta distinció és important. L’objectiu no és simplement implementar IA, sinó crear solucions que continuïn generant un valor empresarial mesurable al llarg del temps.

5. La governança, la seguretat i la rendició de comptes no es poden deixar per al final

A mesura que la IA s’integra en processos empresarials cada vegada més importants, la governança i la seguretat esdevenen factors essencials per a una adopció sostenible. Diversos debats van destacar que els sistemes d’IA no són estàtics:

• Els models evolucionen.
• Les configuracions canvien.
• Les instruccions o prompts s’actualitzen.
• S’incorporen noves dades.

Per aquest motiu, el rendiment, el compliment normatiu i els riscos no es poden avaluar una sola vegada i oblidar-los després.

Les organitzacions necessiten processos estructurats per:

• Supervisar el comportament dels sistemes.
• Documentar les decisions.
• Avaluar els riscos de manera contínua.
• Respondre als problemes emergents.
• Demostrar el compliment normatiu quan sigui necessari.

Aquests requisits són especialment importants en sectors regulats, on les organitzacions poden haver d’explicar com funcionen els sistemes d’IA i aportar proves que existeixen controls adequats.

Els debats també van destacar la importància de les persones que treballen al costat de la IA.

1. Proporcionar als empleats accés a eines d’IA no garanteix automàticament una adopció reeixida.
2. La formació, la gestió del canvi, les polítiques internes i el suport continu tenen un paper fonamental.
3. Per tant, una IA fiable no és una fita puntual. Requereix una atenció contínua a la governança, la seguretat, la rendició de comptes i la supervisió humana.

6. Més enllà de la IA generativa: l’aprenentatge automàtic tradicional continua aportant valor

Tot i que la IA generativa i els agents d’IA van dominar moltes converses, el Congrés també va oferir un recordatori important: l’aprenentatge automàtic tradicional continua resolent problemes empresarials reals.

Molts casos d’ús relacionats amb la predicció, la classificació, la detecció d’anomalies i l’anàlisi de dades estructurades continuen sent molt eficaços sense necessitat de recórrer a grans models de llenguatge.

Al mateix temps, la IA multimodal està creant noves oportunitats en combinar text, imatges i altres tipus d’informació en sistemes integrats. Tots dos enfocaments tenen valor.

La lliçó fonamental és que l’elecció tecnològica ha d’estar determinada pel problema que es vol resoldre. El model més recent no és necessàriament el més adequat.

Les estratègies d’IA reeixides requereixen una comprensió clara de les tecnologies disponibles, els objectius empresarials i les restriccions operatives.

En definitiva, la innovació s’ha de mesurar pel valor que genera, no per la sofisticació de la tecnologia en si mateixa.

La pròxima fase de l’adopció de la IA

Si analitzem els debats de l’AI Congress 2026, la nostra principal conclusió és que el futur de la IA no estarà definit únicament per models més grans, un nombre més elevat de paràmetres o noves capacitats.

Estarà determinat per la capacitat de les organitzacions per:

• Identificar problemes empresarials rellevants.
• Construir sobre dades fiables i ben governades.
• Implementar la IA de manera eficient i sostenible.
• Mantenir la seguretat, la rendició de comptes i la supervisió humana.
• Generar resultats mesurables més enllà de la fase de prova de concepte.

Aquests reptes estan profundament interconnectats. Abordar-los requereix més que coneixements tècnics. Cal la col·laboració entre experts del domini, responsables empresarials i especialistes en IA per garantir que les solucions no només siguin tècnicament capaces, sinó també útils, fiables i alineades amb les necessitats del món real.

A Mosaic Factor, creiem que l’adopció reeixida de la IA es produeix quan les capacitats tecnològiques es combinen amb una governança sòlida, dades d’alta qualitat i una comprensió clara de les persones que finalment utilitzaran la solució.

Aquesta va ser, potser, la lliçó més valuosa de l’AI Congress 2026, i és una idea que continua guiant la nostra feina en àmbits com la salut, la indústria, la mobilitat i camps emergents com els vehicles definits per programari (Software-Defined Vehicles).

La entrada AI Congress 2026: per què governança, dades i adopció són importants se publicó primero en Mosaic Factor.

IA sanitària a BNEW 2026: medicina de precisió, explicabilitat i mitigació dels biaixos

La IA al centre de la nova economia

La entrada BNEW 2026: tendències de la IA sanitària, medicina de precisió i IA responsable se publicó primero en Mosaic Factor.

En aquest article compartim les principals conclusions del reportatge i aprofundim en àmbits cada vegada més importants per als fabricants (OEM) i proveïdors del sector: la IA explicable, la presa de decisions fiable, els bessons digitals industrials i l’evolució cap al vehicle definit per programari (SDV).

1. Centrar la inversió en IA en els processos de fabricació de més impacte

La IA ofereix el retorn de la inversió més alt en entorns de fabricació on la complexitat operativa, les aturades dels equips i els problemes de qualitat generen costos importants.
Com vam explicar a AutoRevista:

«Els retorns més grans se solen trobar en àrees caracteritzades per una alta complexitat operativa, grans volums de dades i costos significatius associats a aturades, reprocessaments o consum energètic».

A la pràctica, això vol dir:

• manteniment predictiu en equips crítics
• monitoratge en temps real per detectar colls d’ampolla
• ajust de paràmetres de procés
• i control de qualitat basat en dades de sensors i de sistemes MES, SCADA i PLC.

Els bessons digitals ho integren tot. Abans de moure una línia, modificar un flux logístic o ampliar la capacitat, una planta pot provar el canvi de manera virtual, «reduint el risc i accelerant la presa de decisions». 

2. La IA predictiva i la IA generativa resolen reptes de fabricació diferents

En la fabricació d’automòbils, la IA predictiva s’utilitza habitualment per al manteniment predictiu, la detecció d’anomalies i l’optimització de processos, mentre que la IA generativa dona suport a la gestió del coneixement, la documentació d’enginyeria i l’assistència als treballadors.
Sovint es posen al mateix sac, però a la planta resolen problemes diferents. Els models predictius són l’eina més madura i s’utilitzen per anticipar avaries, modelitzar el comportament dels equips i planificar el manteniment. La IA generativa és més recent i ajuda més les persones que les màquines: fa accessible la documentació tècnica i el coneixement expert als equips de producció, enginyeria, manteniment i qualitat. Aquest segon ús s’està tornant urgent. Com vam assenyalar a l’entrevista:

«La transferència de coneixement i la disponibilitat de personal especialitzat s’han convertit en reptes estratègics per a moltes plantes».

3. L’optimització energètica basada en IA s’està convertint en un avantatge competitiu

Les operacions d’alt consum energètic, com ara els tallers de pintura, els forns, els sistemes d’aire comprimit i les instal·lacions de climatització (HVAC), s’estan optimitzant cada vegada més mitjançant models d’aprenentatge automàtic i tecnologies de bessó digital.

L’aprenentatge automàtic i els bessons digitals permeten detectar patrons de consum, assenyalar anomalies i simular escenaris de producció. L’objectiu és consumir menys energia sense renunciar a la qualitat ni a la producció. Aquestes capacitats també són al centre de Twin-Loop, el nostre projecte Horizon Europe, en què desenvolupem bessons digitals impulsats per IA per ajudar els operadors industrials a entendre l’impacte de les decisions de producció en el consum energètic, l’eficiència dels recursos i el rendiment en sostenibilitat. El projecte reflecteix un canvi més ampli cap a entorns de fabricació més intel·ligents i basats en dades, capaços d’adaptar-se i d’optimitzar les operacions de manera contínua.

«Això permet passar d’una gestió energètica reactiva a una optimització contínua basada en dades, un enfocament que també s’alinea amb els objectius de sostenibilitat i de reducció d’emissions que s’està marcant actualment la indústria de l’automoció», va afirmar el nostre CTO.

4. La IA explicable manté les persones al comandament de les decisions crítiques de fabricació

A mesura que els sistemes d’IA s’integren més profundament en els processos productius, la IA explicable (XAI) s’està tornant imprescindible per a l’assegurament de la qualitat, el compliment normatiu i la confiança operativa.
Els equips de fabricació i de qualitat necessiten entendre per què un sistema d’IA recomana una acció concreta, sobretot quan les decisions afecten la seguretat, la continuïtat de la producció o la qualitat del producte.

Les tres empreses del reportatge hi van coincidir. La visió artificial ja resol molt bé la major part de la inspecció repetitiva i de gran volum. Tanmateix, per als components més crítics, creiem que la millor configuració combina IA, sistemes de visió i supervisió humana.

Hi ha un motiu darrere d’això que no es va incloure a la versió impresa. En entorns industrials, les decisions han de ser auditables i comprensibles per als equips de producció i de qualitat que en responen. Per això ens centrem en una IA explicable i fiable, i per això el nostre lema és AI you can trust.

La nostra visió és que la IA ha de fer els equips més capaços, no substituir-los, i ajudar-los a decidir més de pressa, amb millors evidències i menys incertesa.

5. El vehicle definit per programari està transformant la fabricació d’automòbils

L’auge del vehicle definit per programari (SDV) no només està canviant el desenvolupament dels vehicles, sinó també la manera com funcionen les plantes d’automoció.
Els vehicles moderns depenen cada vegada més del programari, els sensors, la connectivitat i les actualitzacions contínues al llarg de tot el seu cicle de vida. Per això, els fabricants necessiten entorns de producció capaços d’adaptar-se ràpidament als canvis de producte, validar sistemes amb un alt component de programari i mantenir una traçabilitat d’extrem a extrem.

La IA, els bessons digitals i l’analítica avançada tenen un paper clau en aquesta transició. Permeten als fabricants simular escenaris de producció, supervisar la qualitat en temps real i accelerar la presa de decisions tant en l’enginyeria com en les operacions de planta.

A Mosaic Factor creiem que la convergència de la IA, els bessons digitals industrials i els sistemes explicables de suport a la decisió serà fonamental per a la propera generació de fabricació de vehicles definits per programari.
O, com ho vam expressar a AutoRevista:

«Al nostre parer, el futur passa per una integració cada vegada més gran entre el món físic i el digital, amb la IA com a columna vertebral de tota la cadena de valor».

La entrada La IA està transformant les fàbriques d’automòbils: manteniment predictiu, bessons digitals i IA explicable se publicó primero en Mosaic Factor.

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 shunting té un 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

La entrada Automated Shunting as a Service Platform se publicó primero en Mosaic Factor.

Representant Mosaic Factor a l’esdeveniment hi havia el cap de vendes Joan Sampablo, que va assistir en nom de Mosaic Factor per explorar els darrers desenvolupaments que configuren el futur de la connectivitat, la intel·ligència artificial i la infraestructura digital.

.     

Les telecomunicacions com a columna vertebral de la IA

El MWC 2026 va destacar com la indústria de les telecomunicacions està anant més enllà de la connectivitat per convertir-se en un facilitador central de la propera generació de serveis basats en IA. El lideratge de la GSMA va descriure tres pilars clau que s’espera que impulsin la propera fase del creixement digital:

• La finalització dels desplegaments de xarxes autònomes 5G.
• Un accés més ampli a tecnologies d’IA obertes i inclusives.
• Marcs de seguretat i confiança digital globals més forts.

Aquestes prioritats reflecteixen un canvi més ampli cap a xarxes que no només són més ràpides, sinó que també són capaces de donar suport a la intel·ligència distribuïda i als serveis basats en IA.

. 

L’auge de la intel·ligència en el dispositiu

Un tema important durant tot l’esdeveniment va ser l’auge de la IA a tot arreu, en particular el canvi cap a la intel·ligència en el dispositiu i nativa de la xarxa. Els fabricants de xips i els fabricants de dispositius van mostrar noves i potents arquitectures de sistema en un xip dissenyades per a la inferència d’IA local, que permeten capacitats com ara:

• Traducció en temps real
• Resum en el dispositiu
• Processament avançat de fotos
• Assistents d’IA capaços de realitzar tasques complexes sense dependre del núvol.

Per a desenvolupadors i empreses, aquest canvi indica un nou estàndard de disseny on les aplicacions es creen tenint en compte el processament d’IA local i la interacció multimodal, combinant interfícies de càmera, veu i text per oferir experiències més riques.

El futur dels sistemes autònoms

Un altre tema destacat va ser l’aparició de sistemes d’IA agentius, on els agents d’IA autònoms poden coordinar tasques a través de xarxes, infraestructures i entorns físics. Els proveïdors de telecomunicacions i les startups van demostrar com aquests sistemes es podien aplicar a l’orquestració de xarxes, les operacions automatitzades i la millora de la ciberseguretat.

La propera generació de sistemes connectats

Un dels conceptes més comentats al congrés d’aquest any va ser el de la «computació cinètica» i els «tokens cinètics». Aquests representen unitats de computació ultraràpides dissenyades per sincronitzar accions del món real a través de la robòtica, els drons, els vehicles autònoms i altres sistemes distribuïts. Els operadors de telecomunicacions argumenten que les seves xarxes estan en una posició única per oferir la coordinació de nivell de mil·lisegons necessària per impulsar aquestes tecnologies emergents. 

Seguretat, confiança digital i inclusió global

La seguretat i la inclusió digital global també van ocupar un lloc destacat a l’agenda de la conferència. Amb els costos de la ciberdelinqüència que continuen augmentant a tot el món, els líders de la indústria van emfatitzar la importància de:

• IA que preservi la privadesa
• Marcs d’identitat digital més forts
• Models d’IA capaços de suportar idiomes més globals
• Estàndards d’infraestructura transfronterers

Aquestes prioritats reflecteixen el creixent reconeixement que la innovació tecnològica ha d’anar acompanyada d’una governança sòlida i un accés digital inclusiu.

Mosaic Factor al MWC 2026

Segons en Joan, assistir al MWC proporciona informació valuosa sobre com el panorama de les telecomunicacions i la tecnologia està evolucionant a un ritme ràpid. L’esdeveniment va destacar la creixent importància de la infraestructura habilitada per IA i la computació perimetral, així com el paper creixent que tindran les xarxes de telecomunicacions en l’habilitació d’aplicacions intel·ligents i sistemes connectats.

Per a Mosaic Factor, assistir al congrés ofereix una oportunitat per mantenir-se estretament alineat amb les tendències i innovacions emergents de la indústria que donaran forma a la propera generació de solucions digitals.

A mesura que la indústria s’endinsa més en l’anomenada Era de la Ciència Intel·ligència (CI), s’espera que la convergència de la IA, la connectivitat avançada i la computació distribuïda redefineixi com interactuen els dispositius, les xarxes i les empreses, creant noves oportunitats d’innovació en tots els sectors a tot el món.

La entrada Mobile World Congress 2026: Entrant a la era IQ se publicó primero en Mosaic Factor.

Impulsant l’eficiència i la innovació amb bessons digitals

Persi va destacar el MyEV Digital Twin, una arquitectura de dues capes amb una versió completament fora de bord per a la simulació i una versió més lleugera dins del vehicle, totalment connectada i interoperable amb aplicacions d’IA per permetre actualitzacions i optimitzacions contínues.

Aquest disseny permet actualitzacions contínues i interoperabilitat amb aplicacions d’IA avançades, garantint que la funció dels VE definida per programari es pugui optimitzar per a l’energia, l’eficiència, la seguretat i l’experiència del conductor durant tot el cicle de vida del vehicle.

. 

Metodologia TwinOps: optimització contínua

Al cor del Twin-Loop hi ha el concepte TwinOPs, que fusiona: 

• Principis d’enginyeria basada en models (MBE) 
• Pràctiques deDevOps 
• Integració contínua de bessons digitals

Aquesta metodologia permet que els bessons digitals es mantinguin sincronitzats amb l’evolució dels dissenys de vehicles, donant suport a un disseny eficient, la validació i la presa de decisions operatives. TwinOps també aprofita les dades dels vehicles i la flota per millorar l’optimització energètica, la seguretat i la integritat del sistema sense interferir amb les funcions bàsiques dels vehicles elèctrics.

Energia, seguretat i sostenibilitat

L’eficiència energètica va ser un tema clau de la presentació. Persi va descriure com els algoritmes optimitzats al vehicle i la transmissió de dades comprimides poden reduir el consum d’energia alhora que mantenen un alt rendiment. També va destacar com TwinOps integra la modelització ambiental, donant suport a la reducció d’emissions del cicle de vida i la transició cap a vehicles definits per programari (SDV).

La seguretat i la ciberseguretat continuen sent fonamentals per al marc de treball: els bessons digitals i les aplicacions estan dissenyats per operar darrere dels sistemes bàsics, amb eines com CyberCar, OFSCE, ModVV i ZTBCar que proporcionen protecció contra atacs individuals de vehicles, intrusions a nivell de flota i violacions dels sistemes dins del vehicle.

Foment de la col·laboració i la competitivitat europea

El consorci Twin-Loop reuneix 12 socis de 8 països, que abasten el món acadèmic, fabricants d’automòbils, proveïdors de tecnologia i empreses de consultoria. Els membres del consell assessor inclouen ZF Friedrichshafen AG, Volvo Group, Zunder i Traton, i el projecte compta amb el suport d’un pressupost de 5 milions d’euros.

Desenvolupant un marc de treball obert per a MyEV Digital Twins i un conjunt d’aplicacions connectades, Twin-Loop pretén accelerar la innovació, reduir el temps de desenvolupament i enfortir la competitivitat de l’automoció europea. El marc de treball proporciona mòduls reutilitzables, directrius de desenvolupament i serveis compartits, simplificant el desenvolupament de sistemes digitals complexos.

Mirant cap al futur

La presentació va destacar com TwinOps i MyEV Digital Twins estan marcant el començament d’una nova era de vehicles elèctrics més intel·ligents, segurs i sostenibles. Aprofitant la millora contínua i els coneixements a nivell de flota, aquestes eines milloren l’eficiència energètica, l’experiència del conductor i la resiliència general del sistema. A través de Twin-Loop, el projecte està ajudant a donar forma al futur dels vehicles definits per programari i impulsant la indústria automobilística europea cap a la propera generació de mobilitat.

La entrada TwinOps i MyEV Digital Twins: vehicles elèctrics SDV a la Conferència RTR se publicó primero en Mosaic Factor.

La discussió va formar part del treball més ampli al voltant del llibre blanc del CIDAI, creat a través del seu grup de reflexió amb contribucions d’actors públics i privats. Com a participants en aquest esforç, vam tenir el plaer de contribuir a la taula rodona, on Stefano Persi va compartir exemples pràctics i estudis de casos que destacaven el paper de la IA i l’intercanvi de dades fiable en entorns logístics reals.

Dades sobre el sector

Els volums de transport ferroviari de mercaderies es mantenen per sota de la mitjana europea i una tarifa de 5 milions d’euros agreuja el repte. El transport de mercaderies per ferrocarril continua enfrontant-se a reptes operatius i estructurals, fins i tot quan s’espera que la demanda creixi significativament.

D’acord amb els objectius del Climate Neutrality 2050, es preveu que els volums de transport ferroviari de mercaderies es dupliquin en comparació amb les mitjanes històriques recents. Aconseguir aquest creixement requerirà no només inversió en infraestructura, sinó també una millor coordinació, optimització i col·laboració en tot l’ecosistema logístic.

Des de la perspectiva de CIMALSA, la multimodalitat és una palanca central per millorar l’eficiència i la sostenibilitat logística. El model òptim combina el ferrocarril per al transport de mitjana i llarga distància i el transport per carretera principalment per a operacions de primera i última milla. La IA permet aquest canvi donant suport a la reassignació dels fluxos de transport del camió al ferrocarril, optimitzant rutes, horaris i ús de la capacitat. Aquest enfocament pot reduir significativament les emissions en comparació amb el transport només per carretera, alhora que manté la flexibilitat operativa.

Compartició de dades i espais de dades

Un repte recurrent identificat és la reticència dels operadors i agents logístics a compartir informació. Si bé les preocupacions sobre la privadesa són legítimes, sovint limiten l’optimització a nivell de sistema. Els espais de dades es van destacar com un factor clau, ja que proporcionen:

• Intercanvi segur de dades i accés controlat.
• Normes clares sobre com es comparteixen i s’utilitzen les dades.
• Base tècnica perquè les eines d’IA suggereixin rutes, calculin costos i simulin escenaris operatius.

En garantir la confiança de les dades, els espais de dades permeten a la IA donar suport a una millor presa de decisions sense comprometre la informació empresarial sensible.

Reptes del sector logistic

Cinc reptes importants configuren el futur del transport de mercaderies i la logística ferroviària:

• Pressió per la sostenibilitat i la descarbonització.
• Resiliència davant les crisis globals i geopolítiques.
• Congestió urbana i regulació de l’última milla.
• Interoperabilitat de la digitalització i vulnerabilitats de la ciberseguretat.
• Preparació organitzativa i transformació tecnològica.

Aquests reptes estan estretament interconnectats i requereixen respostes coordinades.

On la IA pot aportar valor tangible 

La IA ja està demostrant beneficis mesurables en les operacions de transport i distribució, on pot aportar millores en eficiència, cost i sostenibilitat. Per a Mosaic Factor, això inclou projectes d’automatització per a la càrrega i descàrrega de contenidors als ports.

Malgrat el seu potencial, hi ha barreres dificulten l’adopció de la IA. Aquests reptes inclouen:

• Manca d’una estratègia d’IA dins de les organitzacions,
• problemes de governança i fragmentació de dades,
• manca de dades històriques de qualitat, dificultat per avaluar el retorn de la inversió de les iniciatives d’IA,
• i un entorn regulador complex i inconsistent. Abordar aquestes barreres requereix una alineació estratègica més clara entre tecnologia, operacions i regulació.

Els participants es van alinear en un model de tres nivells per al sector:

1. Digitalització: digitalització bàsica i automatització, on el progrés ja és visible.
2. Compartició de dades: intercanvi segur de dades, que permet la visibilitat de la xarxa.
3. Visibilitat i històries d’èxit: més xarxes que logística i guanyar visibilitat de les històries d’èxit.

Avançar a través d’aquests nivells és essencial per desbloquejar tot el potencial de la IA en la logística.

Conclusions

L’eficiència logística depèn de la combinació eficaç d’innovació, sostenibilitat i regulació. La pregunta clau per als operadors és quin valor es crea compartint dades. La IA, quan es combina amb la multimodalitat i marcs de confiança per compartir dades, pot millorar significativament l’eficiència, la sostenibilitat i la resiliència dels sistemes de transport ferroviari de mercaderies i logística.

Durant la taula rodona, Stefano va destacar tres projectes als quals Mosaic Factor va contribuir:

1. Pioneers: Previsió del transport de contenidors (Iniciativa de Ports Verds de la UE)
2. Port of Antwerp-Bruges: Predictor del flux de càrrega
3. Disruptive: Detecció i classificació de les interrupcions de la xarxa logística

Junts, aquests projectes mostren l’impacte pràctic de la IA i la col·laboració de dades en operacions logístiques reals, fonamentant la taula rodona de la CIDAI en solucions tangibles.

Feu clic aquí per consultar el llibre blanc del CIDAI.

La entrada El paper de la IA en la logística multimodal i el transport ferroviari sostenible se publicó primero en Mosaic Factor.

Sessions clau sobre IA

Agentic AI in the Car: From Orchestration to Agentic Personalisation

• Speaker: Dogukan Sonmez, Project Lead Machine Learning Platform, BMW AG
• Focus: aplicacions d’IA generativa més enllà del text, gestió de models 3D, fluxos de sensors i dades específiques del domini.
• Highlight: va explorar l’ús de multi-agent system architectures i tècniques d’orquestració, mostrant com la IA agentica pot millorar l’eficiència, l’adaptabilitat i la presa de decisions en els SDV.

Scalable Function Deployment for SDV

• Speaker: Michael Niklas-Höret, AUMOVIO

• Focus: la (R)evolució contínua de les arquitectures E/E en vehicles, des de les centrades en dominis descentralitzats fins a Server Zone i Central Compute/Zero Edge, i el repte resultant de desplegar funcions a través d’aquestes arquitectures diverses.
• Highlight: introducció d’un nou patró de desenvolupament de funcions dissenyat per permetre la reutilització de funcions en les tres arquitectures principals (i els seus híbrids), amb l’objectiu de facilitar la migració dels OEM a noves plataformes E/E i augmentar la reutilització entre les línies de vehicles.

From Code to Car – Accelerating SDV Integration with Shift-Left and CI/CT

• Speaker: Felix Pretscheck, Bosch
• Focus:com la introducció d’ECU de càlcul de nova generació, combinada amb un enfocament de shift-left, la virtualització i un marc modular de CI/CT (Integració Contínua/Proves Contínues), està transformant i accelerant el procés d’integració de programari i sistemes per a Vehicles Definits per Programari (SDV).
• Highlight: mostrant metodologies clau i facilitadors arquitectònics que optimitzen la integració i la validació, conduint a una millora de la qualitat del programari, cicles d’integració més ràpids i sistemes automotriu complexos més àgils, escalables i preparats per a la producció.

Coding for Cars: AI in the Driver’s Seat

• Speaker: Mikhail Vink, VP of Business Development, JetBrains
• Focus: el paper del desenvolupament impulsat per IA en indústries regulades, garantint la qualitat i la seguretat del codi generat per IA, i integrant la IA en DevOps.
• Highlight: va demostrar com la IA pot simplificar els processos de programació alhora que es mantenen els estàndards de compliment i seguretat.

Between Research and Current Development in ADAS

• Speaker: Khaled Alomari, Manager Connected Vehicles, MHP (A Porsche Company)
• Focus: connectant la recerca d’avantguarda amb el desenvolupament real de Sistemes Avançats d’Assistència al Conductor (ADAS).
• Highlight: va emfasitzar la col·laboració entre el món acadèmic, la indústria i els reguladors per accelerar l’adopció d’ADAS amb tecnologia d’IA.

Les reflexions de Khaled van subratllar el paper crític de la intel·ligència artificial en la millora de la seguretat i l’eficiència, fent que aquesta sessió fos imprescindible per a qualsevol persona interessada en el futur dels vehicles connectats.

Mastering Complexity with Digital Twins

• Speaker: Ignacio Izaguirre, VP of Product, Concentrio AG
• Focus: aplicant bessons digitals a nivell de senyal per a la gestió de programari.
• Highlight: va mostrar com l’aplicació de la IA a les xarxes de dependència pot identificar anomalies i vulnerabilitats, millorant les actualitzacions OTA i la fiabilitat del sistema.

AI-Driven Autonomy in SDVs

• Speaker: Shashank Pathak, Product Management, ZF Friedrichshafen AG
• Focus: com la intel·ligència artificial permet la percepció, la planificació i el control en vehicles autònoms SDV.
• Highlight: es van discutir els reptes de desplegar IA en maquinari automotriu i les estratègies per a una autonomia segura i escalable.

Tallers i sessions world café

La Conferència de Vehicles Definits per Programari presenta formats altament interactius com discussions al estil World Café i tallers impulsats per els mateixos professionals, dissenyats per fomentar la col·laboració i la resolució de problemes entre els participants. Les sessions de taller «Challenge your peers» van reunir els assistents en taules rodones petites i moderades on vam debatre qüestions importants de la indústria utilitzant la intel·ligència col·lectiva i mapes mentals. Els temes van abastar des de com evoluciona el testatge de programari en les arquitectures SDV, el paper de la IA en el desenvolupament automotriu i el futur del compliment de l’ASPICE, fins a redefinir les experiències dins del cotxe mitjançant HMI avançat i explorar l’autonomia impulsada per IA. Cada taller animava els participants a compartir experiències, qüestionar suposicions i cocrear conceptes de solució. De manera similar, el format World Café proporcionava un entorn dinàmic per a l’aprenentatge entre parells, el networking cross-indústria i la generació d’idees aplicables que complementaven les presentacions més formals i els estudis de cas.

Les nostres conclusions

La conferència va destacar que la intel·ligència artificial ja no és una eina perifèrica, sinó un pilar central en l’evolució dels vehicles definits per programari. Des de la personalització amb agents a BMW fins a els ADAS impulsats per IA a MHP, les sessions van demostrar com la intel·ligència s’integra en cada capa de la innovació automotriu. Aquestes ponències no només van mostrar aplicacions actuals, sinó que també van assenyalar un futur on els vehicles seran adaptatius, intel·ligents i profundament connectats.

La entrada Conferència Software-Defined Vehicles a Berlin 2025 se publicó primero en Mosaic Factor.

Aquí hi ha les tendències i desenvolupaments clau que van destacar.

Digital Twins com a protagonistes

La tecnologia Digital Twin (DT) ha estat un dels temes més destacats als estands dels expositors. Les ciutats estan adoptant cada cop més els DT per simular i gestionar sistemes urbans complexos. Les aplicacions més comunes mostrades inclouen:

• Emergency and disaster management
• Human behaviour modelling
• Traffic and parking optimisation
• Energy demand forecasting
• Urban planning, com identificar àrees on calen noves instal·lacions de cura infantil

Diverses empreses també van presentar l’evolució del concepte Citiverse, part d’una iniciativa europea que integra Digital Twins amb ciberseguretat, IoT i altres tecnologies avançades (Projecte Citiverse de la Comissió Europea). Un altre punt destacat va ser la introducció dels 4D Digital Twins, que incorporen la dimensió temporal per permetre simulacions urbanes predictives (Nfold ROI).

Smart Cities i visual Language Models

La innovació en IA va ser un altre dels grans focus. NVIDIA va presentar la seva plataforma de Model de Llenguatge Visual (VLM) per a ciutats, dissenyada per transformar les dades d’imatges capturades per sensors en un “cervell de la ciutat” intel·ligent capaç d’interpretar escenaris urbans actuals i potencials. Es van demostrar aplicacions pràctiques a Leipzig, on s’estan utilitzant DTs impulsats per IA per optimitzar els aparcaments i la infraestructura per a bicicletes. Mentrestant, la Universitat d’Hamburg va mostrar projectes d’IA col·laboratius i de codi obert, posant èmfasi en el seu interés per unir-se a iniciatives finançades per Europa (DCS Intro 2024).

Cybersecurity i Global Engagement

La ciberseguretat ha estat un tema recurrent durant tota l’exposició, subratllant el seu paper crític en la protecció de les infraestructures de les ciutats intel·ligents. Cal destacar que el Banc Mundial hi va participar activament, reflectint la importància global dels ecosistemes digitals segurs.

La nostra contribució: Open Innovation Challenges

Com a part de la nostra participació, vam participar en reptes d’innovació oberta, presentant propostes que aprofiten els grans Models de Llenguatge Gran (LLM) i els Bessons Digitals per a aplicacions corporatives. Aquestes iniciatives demostren el nostre compromís amb superar els límits de la intel·ligència artificial i la tecnologia urbana, assegurant que les ciutats del futur siguin no només més intel·ligents, sinó també més resilients i inclusives.

La nostra presència a la Smart City Expo de Barcelona va reafirmar el nostre paper com a proveïdor de tecnologia amb visió de futur. Contribuint a les discussions sobre Digital Twins, IA, ciberseguretat i innovació oberta, continuem donant forma al futur de la vida urbana, impulsant solucions que fan que les ciutats siguin més adaptatives, eficients i centrades en les persones.

La entrada Smart City Expo Barcelona se publicó primero en Mosaic Factor.

Com a coordinadors de Twin-Loop, estem encantats de liderar aquest esforç innovador per desenvolupar un Marc Obert per a les tecnologies TwinOps i Digital Twin adaptades als Vehicles Elèctrics. L’objectiu final del projecte: reduir significativament el consum d’energia dels VE i obrir el camí cap a una mobilitat més intel·ligent i sostenible.

Aspectes destacats de l’Assemblea

• Avanços Col·laboratius. Socis de tota Europa es van reunir en sessions dinàmiques centrades en el Consell Assessor i els Casos d’Ús, alineant-se en estratègies tècniques i objectius compartits.
• Revisió del progrés del projecte. Una avaluació exhaustiva dels fites, lliuraments i objectius futurs va assegurar que tots els implicats avançessin amb claredat i cohesió.
• Networking i sinèrgies. Les trobades informals i les activitats estructurades de networking van afavorir noves relacions i van enfortir les existents, reforçant l’esperit col·laboratiu de Twin-Loop.
• Tallers pràctics. Les sessions interactives van encendre noves idees i coneixements pràctics, proporcionant als participants un renovat ímpetu i un full de ruta clar per a la següent fase.

A mesura que Twin-Loop continua evolucionant, l’energia i la implicació d’aquesta Assemblea General serviran com a catalitzador poderós per a la innovació, l’impacte i el progrés cap a un futur de vehicles elèctrics més eficient.

Avançant la intel·ligència del Digital Twin per al Futur del SDV en vehicles elèctrics

Twin-Loop està liderant una nova generació d’innovació en Digital Twin aprofitant les capacitats creixents de les arquitectures cloud-native i la computació d’alt rendiment (HPC). A mesura que els vehicles elèctrics evolucionen cap a vehicles completament definits per programari (SDV), el projecte utilitza l’orquestració de dades en temps real i la integració edge-to-cloud per redefinir la manera com les rèpliques digitals interactuen amb els sistemes físics. La nostra ambició és elevar l’experiència dels vehicles elèctrics: millorant la personalització, incrementant l’eficiència energètica i incorporant ciberseguretat.

Les solucions actuals de Digital Twin sovint passen per alt la complexitat granular dels VE, on cada vehicle funciona amb una combinació única de maquinari, firmware i actualitzacions de programari. Twin-Loop abraça aquesta individualitat, utilitzant la intel·ligència operativa de tota la flota i la fusió de dades al llarg del cicle de vida per construir models adaptatius que evolucionen amb cada vehicle. Aquest enfocament permet reduir el consum d’energia de manera intel·ligent, sense comprometre el rendiment, la comoditat ni la seguretat.

Mitjançant el desenvolupament d’un Open TwinOps Framework i d’una suite modular d’eines digitals, Twin-Loop permetrà l’optimització contínua en les quatre etapes crítiques del cicle de vida dels VE: disseny, producció, operació i fi de vida.

→ Consulta la nostra solució Digital Twins

La entrada Meeting del projecte Twin-Loop a Catania se publicó primero en Mosaic Factor.