Truca’ns: +34 677 600 963 | info@mosaicfactor.com

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

Models predictius

IA general vs. IA generativa: què signifiquen per al teu negoci

Desxifrant l’argot: diferències entre la Intel·ligència Artificial General (AGI) i la IA generativa (GenAI), explicades per a empreses.

HIDDEN project launch

HIDDEN es va llançar el 8 de juliol a Atenes amb l’objectiu de fer que les ciutats europees siguin més segures, permetent que els vehicles automatitzats detectin allò que actualment no poden.

Interpretant l’AI Act de la UE: què significa per als desenvolupadors de vehicles definits per programari (SDV) i per als innovadors del sector de l’automoció

Les nostres conclusions de la setmana del Mobile World Congress 2025

Mosaic Factor va participar al MWC 2025 i als esdeveniments paral·lels. El nostre equip es va submergir en les tecnologies més avançades, va establir connexions clau i va explorar les tendències emergents en intel·ligència artificial, alhora que va participar activament en debats sobre igualtat.

Eina de planificació d’ubicació de punts de càrrega

La nostra eina de planificació d’ubicació de punts de càrrega combina l’anàlisi de Big Data i l’ús en temps real per permetre que les administracions públiques i les empreses privades planifiquin la futura infraestructura de càrrega de vehicles elèctrics als llocs adequats.

Plataforma de Modelatge d’Intel·ligència Augmentada

La nostra Plataforma de Modelatge d’Intel·ligència Augmentada inclou mòduls avançats de predicció de la demanda, optimització i simulació per gestionar els lliuraments d’última milla i planificar operacions de flotes multimodals.

Els nostres principals algorismes per al modelatge predictiu

Quan fem models predictius, creem algorismes ad hoc per ajudar les nostres empreses clients a resoldre problemes específics. Dona un cop d’ull al top-5 d’algorismes que fem servir més sovint per a models predictius.

View more news