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

Projectes

MULTIMODAL INLAND PLANNER

Plataforma digital per a la planificació del transport multimodal

Client

Partners

Port of Antwerp Bruges logo

El problema

Com a part del projecte PIONEERS finançat per la Unió Europea, el Multimodal Inland Planner (MIP) al Port d’Anvers-Bruixes afronta diversos reptes, tot alineant els esforços per promoure la mobilitat intel·ligent i climàticament neutral als ports europeus com a part del Pacte Verd Europeu. La informació sobre connexions per tren, barcassa, camió i curta distància marítima està fragmentada, i les eines existents de comparació de rutes no mostren la disponibilitat real del servei, especialment pel que fa al tren, on les dades de capacitat són comercialment sensibles. 

Com a resultat:

  • Els planificadors prenen decisions amb visibilitat limitada.
  • Els modes de transport sostenibles s’utilitzen massa poc.
  • La incertesa operativa alenteix els esforços de canvi modal.

Hi ha una clara necessitat d’una eina que connecti la comparació de rutes amb la disponibilitat de serveis al món real, alhora que manté les dades sensibles segures.

La solució

Mosaic Factor ha desenvolupat el Multimodal Inland Planner (MIP), una eina digital que proporciona una visió general completa de les connexions interiors més eficients des de i cap al Port d’Anvers-Bruges.

La plataforma reuneix rutes ferroviàries, de barcasses, de camions i de curta distància en una sola interfície, permetent als planificadors comparar:

  • Temps de viatge
  • Cost estimat
  • Emissions de CO₂

La seva innovació clau és la integració d’informació qualitativa sobre capacitat i disponibilitat ferroviària en col·laboració amb LINEAS.

En lloc de mostrar dades comercials sensibles, l’eina presenta la disponibilitat en un format senzill i accionable, ajudant els planificadors a comprendre la viabilitat i la urgència alhora que protegeix la confidencialitat.

El MIP permet:

  • Comparació de rutes multimodals més fiable.
  • Reducció de la incertesa de planificació.
  • Transició fluida de la selecció de rutes a la reserva.
  • Major suport a les opcions modals sostenibles.

Amb la participació contínua de les parts interessades i el patrocini del port, la plataforma està ben posicionada per passar de la demostració a l’adopció completa de l’ecosistema.

Resultats

El projecte pilot mostra el valor pràctic de les eines digitals de suport a la presa de decisions en un entorn portuari real. Contribueix a:

  • Donar suport al canvi modal millorant la visibilitat de les opcions ferroviàries i de vies navegables interiors.
  • Millorar la qualitat de les decisions mitjançant una comparació clara de rutes.
  • Reduir la incertesa en la planificació del transport interior.
  • Demostrar com es poden integrar de manera segura les dades operatives sensibles.

El projecte va proporcionar un prototip escalable basat en web que es pot ampliar, millorar amb nous operadors i dades, i potencialment transferir a altres ports per enfortir la coordinació multimodal i els resultats de sostenibilitat.

Tens alguna pregunta?

Sempre estem disposats a ajudar-vos i respondre a les vostres preguntes.





    *Els camps marcats amb un asterisc són obligatoris.