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Data Enhanced Products

A través de diferentes fuentes de datos (es decir, pruebas físicas) y modelos de ML y, por lo general, en combinación con nuestras soluciones de gemelos digitales, nuestra solución de mejora de datos puede aprender, predecir y simular resultados para proporcionar configuraciones automáticas de productos que resulten en una mejora de productos y componentes durante el proceso de desarrollo.

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Data As a Service Products

Data as a Service (DaaS) es un modelo basado en la nube que permite a las empresas acceder, gestionar y analizar datos bajo demanda, sin necesidad de una amplia infraestructura local

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Modelos de optimización

Los modelos de IA de optimización permiten a nuestros cliente mejorar procesos, reducir costes y aumentar la competitividad.

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Modelos Descriptivos

Los modelos descriptivos tienen como objetivo describir patrones, relaciones y estructuras dentro de los datos. No predicen resultados futuros, pero proporcionan información sobre los fenómenos existentes.

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Modelos Predictivos

El modelado predictivo, también conocido como análisis predictivo, es una disciplina que utiliza técnicas estadísticas, matemáticas y de inteligencia artificial para predecir resultados futuros basados en datos históricos.

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LLMs

En Mosaic Factor, nos centramos en la creación de LLM específicos de sector (o modelos lingüísticos ligeros) para nuestras organizaciones clientes.

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Datos Sintéticos

Los datos sintéticos son datos artificiales generados a partir de datos originales utilizando un modelo entrenado para reproducir sus características y estructura.

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Gemelos Digitales

Para supervisar y optimizar los activos de la empresa en tiempo real , Mosaic Factor utiliza gemelos digitales. Éstos pueden predecir fallos, detectar ineficiencias y mejorar la toma de decisiones mediante el uso de datos.

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Mantenimiento Predictivo

Para los modelos de mantenimiento predictivo, utilizamos tanto datos históricos como datos en tiempo real para anticipar fallos de los equipos o necesidades de mantenimiento. Al analizar los datos de los sensores, los registros de mantenimiento y otra información relevante, podemos programar el mantenimiento de forma proactiva, reducir el tiempo de inactividad y prolongar la vida útil de la maquinaria.

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Previsión de Demanda y Coste

Nuestros modelos predictivos ayudan a las empresas a pronosticar la demanda de productos o servicios. Mediante el análisis de los datos históricos de ventas, la estacionalidad, los factores económicos y los eventos externos, podemos optimizar los niveles de inventario, asignar los recursos de manera eficiente y minimizar el exceso de existencias o los desabastecimientos.

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Quality Analytics

Identificamos patrones que se correlacionan con defectos o problemas de calidad, lo que permite a las empresas tomar medidas correctivas temprano y mantener altos estándares de calidad.

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Inventory Management

Utilizamos modelos predictivos para optimizar los niveles de inventario teniendo en cuenta factores como el tiempo de entrega, la variabilidad de la demanda y los costes de almacenamiento.

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Supply Chain Management

Podemos utilizar análisis de datos históricos y en tiempo real para gestionar la cadena de suministro, optimizar el transporte y garantizar la entrega a tiempo de los productos.

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Tendencias de Mercado

Nuestros modelos predictivos analizan los datos del mercado, el comportamiento de los consumidores y los factores externos para comprender los patrones, identificar tendencias y anticipar cambios.

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Market Understanding

Nuestros modelos descriptivos de IA proporcionan información valiosa para la toma de decisiones y la comprensión de los sistemas complejos de las organizaciones.

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Exploración de Patrones

Nuestros modelos descriptivos de IA proporcionan información valiosa para la toma de decisiones y la comprensión de los sistemas complejos de las organizaciones.

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Trustworthy AI

Al integrar modelos de IA en entornos en los que los estándares de compliance son importantes, Mosaic Factor ayuda a las empresas a gestionar la gobernanza de datos mediante la aplicación de soluciones Trustworthy AI.

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Categoría

Data Enhanced Products

Hannover Messe: Explorando el futuro de la industria

Mosaic Factor participó en Hannover Messe 2025. Conferencia llena de tecnologías de vanguardia, conexiones clave y futuras tendencias de IA en fabricación que vale la pena destacar.

Charging Point Location Planning Tool

Nuestra herramienta de planificación de la ubicación de los puntos de recarga combina el análisis de Big Data y de uso en tiempo real para que las administraciones públicas y las empresas privadas planifiquen la futura infraestructura de carga de vehículos eléctricos en las ubicaciones adecuadas.

Augmented Intelligence Modelling Platform

Nuestra plataforma de modelado de inteligencia aumentada incluye módulos avanzados de predicción, optimización y simulación de la demanda para gestionar las entregas de última milla y planificar las operaciones de la flota multimodal.

Principales algoritmos para el modelos predictivos

Los top-5 algoritmos principales que usamos con más frecuencia para los modelos predictivos en inteligencia artificial.

¿Qué son los LLMs ligeros?

Los LLM ligeros se desarrollan teniendo en cuenta un uso específico en un sector concreto. Lee más sobre sus ventajas.

Productos mejorados con IA para mejorar la atención sanitaria

El pasado mes de junio, nuestra CMO y PM Anna Valli fue invitada a participar en la VI Conferencia Internacional sobre Activity and Behaviour Computing (ABC24) presidida por el profesor Sozo Inoue de Kyutech (Kyushu Institute of Technology, Japón) y patrocinada por el IEEE.

IA explicable para diferentes sectores

Cuando aplicamos técnicas de IA confiables (trustworthy AI), siempre nos enfocamos en las soluciones de IA explicables que nos permiten desbloquear lo que hay detrás de un modelo de IA y hacerlo accesible a las diferentes partes interesadas, para que podamos confiar en sus respuestas.

Aspectos clave de la Ley Europea de IA (AI Act)

Según la Ley Europea de Inteligencia Artificial o AI Act, la prioridad del Parlamento Europeo es garantizar que los sistemas de IA utilizados en la UE sean seguros, transparentes, trazables, no discriminatorios y respetuosos con el medio ambiente.

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