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

Webinar series: Explainable AI per a la presa de decisions

📅 Dimarts, 26 de Maig, 2026

⏰ 11:00 h – 12:00 h

La intel·ligència artificial està transformant ràpidament la indústria, des de l’automoció i la salut fins a la fabricació i l’energia. Els models d’IA s’integren cada cop més en els processos de presa de decisions crítics, influenciant l’eficiència operativa, el rendiment del producte i la direcció estratègica. A mesura que els sistemes d’IA esdevenen més potents i complexos, una qüestió fonamental passa al primer pla: Com podem confiar suficientment en els models d’IA per dependre d’ells en decisions empresarials i d’enginyeria reals? Per llançar la nostra nova sèrie de webinars sobre Intel·ligència Artificial Explicable (XAI), ens complau presentar una masterclass multi-sectorial que estableix les bases per convertir els models d’IA en eines comprensibles, fiables i de confiança, tant per als equips tècnics com per als responsables de la presa de decisions.

Per què importa la IA explicable en tots els sectors 

Els models d’IA d’alt rendiment ja no són suficients per si sols. En tots els sectors, les organitzacions s’enfronten a reptes similars:

  • Models complexos que ofereixen prediccions però no enteniment.
  • Dificultat per explicar els resultats a actors no tècnics.
  • Visibilitat limitada del comportament, assumptes i limitacions del model.
  • Baixa confiança en els resultats de l’IA quan les decisions comporten risc operatiu o estratègic.

L’IA explicable proporciona les eines i els marcs necessaris per superar aquests buits. Quan s’aplica correctament, XAI ajuda les organitzacions a:

  • Entendre per què un model es comporta com ho fa.
  • Millorar la robustesa del model durant el desenvolupament i la iteració.
  • Detectar problemes ocults, biaixos o dependències de dades de manera primerenca.
  • Comunicar clarament els insights de l’IA als propietaris de productes, gestors i directius.
  • Construir confiança compartida entre els equips de dades i els responsables de la presa de decisions.

Per tant, l’explicabilitat no és només una característica tècnica, sinó un habilitador crític de l’adopció fiable de l’IA a gran escala.

La primera sessió d’una sèrie de seminaris web

Aquesta sessió obre una sèrie més ampla de webinars web sobre Intel·ligència Artificial Explicable. Tot i que les edicions futures exploraran aplicacions específiques per a la indústria, aquesta primera classe magistral pren una perspectiva intersectorial, centrant-se en els responsables de la presa de decisions i en els principis comuns que s’apliquen independentment del sector. L’objectiu és establir un llenguatge i una manera de pensar compartits al voltant de XAI que alineïn el desenvolupament tècnic amb la presa de decisions empresarials.

Què aprendràs?

Al final d’aquesta sessió, els participants entendran com anar més enllà de la precisió i dissenyar sistemes d’IA que siguin:

  • Transparents: es pot entendre i inspeccionar el seu comportament.
  • Explicables: les prediccions es poden justificar en termes comprensibles per a humans i es poden rastrejar de manera que els models siguin responsables.
  • Confiable: els resultats es poden utilitzar amb confiança en decisions del món real.

Durant la sessió, cobrirem:

  1. Per què és important la IA explicable per als responsables de decisions
  2. Fonaments de la IA explicable, sense l’excessiva complexitat tècnica
  3. On la IA explicable crea valor empresarial
    Explicabilitat a través dels diversos enfocaments de l’IA
  4. Com operacionalitzar XAI a l’organització
  5. Com comunicar decisions d’IA amb confiança
  6. Recorregut basat en casos: Flux de treball de XAI de Mosaic Factor

L’enfocament es manté fermament en la presa de decisions pràctica i la fiabilitat del model, no en la teoria abstracta. Al final de la sessió, la nostra Chief Data Scientist, Burcu Kolbay, respondrà a preguntes en directe.

A qui està orientat

Aquesta masterclass està dissenyada per a professionals que treballen (o volen treballar) amb IA en diferents sectors, incloent:

  • Responsables de presa de decisions que depenen dels resultats de la IA (nivell directiu)
  • Product Owners i Gestors Tècnics
  • Líders d’Innovació i Transformació Digital

No es requereix cap formació legal o de compliment normatiu. La sessió prioritza perspectives aplicades, centrades en el desenvolupament i dirigides a la comunicació.

Detalls del webinar

📅 Dimarts, 26 de Maig, 2026

⏰ 11:00 h – 12:00 h

  • Format: Online (live)
  • Duració: 60 minuts
  • Nivell: Bàsic a Intermedi
  • Idioma: English 

Registre

Uneix-te a aquesta primera sessió de la nostra sèrie de seminaris web sobre IA explicable per assegurar-te que les teves solucions d’IA siguin potents, sinó també comprensibles, fiables i de confiança per aquells que les utilitzen per prendre decisions.

📨 Clica aquí per a registrar-te ara.