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

Plataforma de Modelatge d’Intel·ligència Augmentada

Tenim nous avenços del projecte d’innovació Green-log: hem lliurat la nostra Plataforma de Modelatge d’Intel·ligència Augmentada (AIMP). La nostra AIMP ofereix eines innovadores per gestionar el lliurament d’última milla i planificar operacions de flotes multimodals. Hem integrat mòduls avançats de predicció de la demanda, optimització i simulació.

En el lliurable d’aquest projecte, proporcionem una visió completa de la Plataforma de Modelatge d’Intel·ligència Augmentada (AIMP), destacant-ne l’arquitectura, les funcionalitats i les metodologies dissenyades per afrontar els reptes de la logística urbana. També hem definit les etapes de desenvolupament de la plataforma, els principals components arquitectònics, les dependències i les funcionalitats orientades a l’usuari, establint una base sòlida per al seu perfeccionament continu.

S’ha fet un progrés significatiu en el desenvolupament de l’AIMP, incloent-hi la creació d’un Producte Mínim Viable (MVP) i posteriors versions iteratives, la implementació d’una arquitectura escalable i el desplegament de funcionalitats bàsiques com la predicció de la demanda i l’optimització ràpida. Aquests assoliments posen de manifest la capacitat de la plataforma per oferir solucions pràctiques i eficients per a escenaris reals de logística urbana.

De cara al futur, els esforços de desenvolupament se centraran en:

  • Ampliar les funcionalitats i garantir la compatibilitat entre components.
  • La versió 3 de la plataforma introduirà característiques interactives, que permetran als usuaris ajustar els paràmetres d’optimització directament dins de l’aplicació.
  • La versió 4 estendrà totes les funcionalitats a tots els Living Labs, assegurant l’adaptabilitat als diversos contextos urbans.

La versió final incorporarà el mòdul d’optimització millorat, integrant fluxos de treball de simulació per crear una plataforma plenament operativa capaç d’afrontar necessitats logístiques complexes. Mitjançant la iteració contínua, la col·laboració amb les parts interessades i proves meticuloses, l’AIMP està en camí de convertir-se en una solució robusta i adaptable per a la logística urbana, donant resposta a les necessitats dels Living Labs i demostrant el seu potencial en aplicacions reals.

La plataforma de simulació

Aquí pots veure un petit avançament de com és l’AIMP:

→ Consulta la nostra solució de Digital Twins