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

Productes millorats amb IA per millorar l’atenció sanitària

El passat mes de juny, la nostra CMO i PM, Anna Valli, va ser convidada a participar a la VI Conferència Internacional sobre Activity and Behaviour Computing (ABC24), presidida pel professor Sozo Inoue de Kyutech (Kyushu Institute of Technology, Japó) i patrocinada per l’IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers).

El nostre equip va visitar Kyutech al Japó per col·laborar en la creació de productes sanitaris millorats amb IA

Durant la conferència, vam poder connectar amb els principals investigadors, desenvolupadors i institucions de HealthTech. Després de la conferència, el nostre equip es va reunir amb el professor Sozo Inoue, director del “Care XDX Center Kyutech”, Institut de Tecnologia de Kyushu, centrat en l’aplicació de ML i IoT en el reconeixement d’activitats dirigit a la tecnologia de salut i d’infermeria. Aquestes tecnologies poden millorar significativament l’atenció i el seguiment del pacient. També va ser rellevant la conversa amb la doctora Colley de la Universitat de Hokkaido (Noriyo Colley, Ed.D., MNS, BE, BN, RN al Japó i Austràlia), qui, juntament amb el seu equip, ha desenvolupat un interactive simulator per formar infermeres i millorar la qualitat de l’atenció dels pacients d’infermeria, especialment de nens i nenes amb necessitats especials en homecare. La formació eficaç dels perfils d’infermeria és essencial per mantenir uns serveis sanitaris de gran qualitat.

Innovació en Big Data i IA

Aquests contactes facilitaran la col·laboració entre institucions tant en l’àmbit de la innovació en projectes de big data i IA com en la promoció de nous productes basats en dades al mercat internacional per millorar els sistemes assistencials (HealthTech). Sens dubte, col·laboracions com aquestes fomenten la innovació: la integració de big data i IA pot conduir a avenços en l’atenció mèdica, des d’anàlisis predictives fins a tractaments personalitzats. És emocionant veure com aquest tipus de col·laboració impulsarà nous productes basats en dades a escala mundial, millorant els sistemes de salut.

Seminari sobre Trustworthy AI

Durant la seva visita, la nostra CMO, en compliment del seu paper com a professora associada a la UAB, així com en la seva trajectòria professional com a experta en estratègia i negocis digitals, va realitzar el seminari titulat “Trustworthy AI: resolent problemes amb dades mentre es genera un impacte positiu en la societat” a l’Institut de Tecnologia de Kyushu. La xerrada va tractar sobre la importància de treballar no només en l’ús de les dades per resoldre problemes reals de les empreses i la societat, sinó també sobre la rellevància de pensar i establir com treballar amb les dades a nivell estratègic: prestant atenció tant als aspectes de mercat com al que s’anomena IA confiable (trustworthy AI). Això inclou elements com l’accessibilitat, la seguretat, l’equitat, la rendició de comptes, la transparència, la fiabilitat i la solidesa dels algoritmes d’intel·ligència artificial que s’integren, així com la capacitat d’explicar com arriben a les seves conclusions. És crucial garantir un desenvolupament ètic i transparent de la IA. Els factors anteriors són essencials per construir sistemes d’IA que beneficiïn la societat. Això significa treballar amb algoritmes d’IA amb una perspectiva “White box”, incloent enfocaments explicables per disseny i d’equitat per disseny; per tant, fer que la IA sigui confiable tenint també la capacitat d’explicar el raonament darrere de l’algoritme i fer que aquesta explicació sigui accessible a les diferents parts interessades perquè puguin prendre decisions estratègiques i comercials basades en aquesta informació, en lloc de treballar amb eines d’IA com si fossin una caixa negra. Finalment, la xerrada va incloure diferents casos d’ús en què estem treballant a Mosaic Factor sobre l’aplicació d’algoritmes d’IA en diferents sectors, entre ells l’explicabilitat dels algoritmes d’IA i les solucions de Trustworthy AI.

→ Revisa les nostres solucions de Trustworthy AI