Data Enhanced Products

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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

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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

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

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Modelos Descriptivos

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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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Logística

Logistics

La mayor prioridad de Mosaic Factor en logística es compartir datos clave entre los diferentes actores de la cadena de suministro para optimizar el rendimiento y gestionar la sostenibilidad mitigando el impacto de estas operaciones.

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Automoción

Industría Automoción

Mosaic Factor aplica soluciones de IA en diversos aspectos de la industria de la automoción, generalmente mejorando los vehículos y sus componentes durante su desarrollo.

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Mobility

Mobility

La mayor prioridad de Mosaic Factor en Movilidad es optimizar los sistemas de transporte para la movilidad de las personas, mejorando al mismo tiempo la seguridad general y la sostenibilidad de las soluciones de transporte.

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Corporate Services

Corporate Services

Nuestro aprendizaje automático y algoritmos complejos ayudan a las organizaciones a gestionar el cumplimiento normativo y el servicio al cliente para aumentar el nivel de servicio de su organización al tiempo que optimizan el tiempo de resolución de varios procesos.

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Industria

Manufacturing

La mayor prioridad de Mosaic Factor en sector de fabricación es ayudar a nuestros clientes a reducir costes, aumentar la sostenibilidad y optimizar la cadena de producción.

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Healthcare

Healthcare

La mayor prioridad de Mosaic Factor en el sector sanitario es hacer uso de los datos para mejorar la atención y el seguimiento de los pacientes de forma segura, optimizar los recursos de los sistemas de salud y facilitar la labor de los profesionales sanitarios.

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Conferencia Software-Defined Vehicles Berlin 2025

Nuestro equipo ha participado en la conferencia Software-Defined Vehicles Conference en Berlin, que reunió a las principales voces en innovación automotriz, con un fuerte enfoque en cómo la Inteligencia Artificial (IA) está transformando la industria. En varias sesiones, los expertos mostraron cómo la IA está impulsando avances en seguridad, personalización y procesos de desarrollo.

Sesiones clave sobre IA

Agentic AI in the Car: From Orchestration to Agentic Personalisation

  • Speaker: Dogukan Sonmez, Project Lead Machine Learning Platform, BMW AG
  • Focus: aplicaciones de IA generativa más allá del texto, manejando modelos 3D, flujos de sensores y datos específicos de dominio.
  • Highlight: exploró las arquitecturas de sistemas multiagente y las técnicas de orquestación, mostrando cómo la IA agente puede mejorar la eficiencia, la adaptabilidad y la toma de decisiones en los SDV.

Esta sesión reveló enfoques innovadores para integrar la IA en el núcleo mismo de la inteligencia vehicular, convirtiéndola en una de las charlas más vanguardistas del evento.

SDV Europe Berlin speaker BMW

Scalable Function Deployment for SDV

  • Speaker: Michael Niklas-Höret, AUMOVIO
  • Focus: la continua (R)evolución de las arquitecturas E/E en los vehículos, desde el enfoque descentralizado centrado en dominios hasta Server Zone y Central Compute/Zero Edge, y el desafío resultante de desplegar funciones a través de estas diversas arquitecturas.
  • Highlight: introducción de un nuevo patrón de desarrollo de funciones diseñado para permitir la reutilización de funciones a través de las tres arquitecturas principales (y sus híbridos), con el objetivo de facilitar la migración de los fabricantes de equipos originales (OEM) a nuevas plataformas E/E y aumentar la reutilización entre las líneas de vehículos.

SDV Europe Berlin speaker Aumovio

From Code to Car – Accelerating SDV Integration with Shift-Left and CI/CT

  • Speaker: Felix Pretscheck, Bosch
  • Focus:cómo la introducción de unidades de control electrónico (ECU) de próxima generación, combinada con un enfoque de shift-left, la virtualización y un marco modular de CI/CT (Integración Continua/Pruebas Continuas), está transformando y acelerando el proceso de integración de software y sistemas para Vehículos Definidos por Software (SDV).
  • Highlight: mostrando metodologías clave y facilitadores arquitectónicos que optimizan la integración y validación, lo que conduce a una mejor calidad del software, ciclos de integración más rápidos y sistemas automotrices complejos más ágiles, escalables y listos para producción.

SDV Europe Berlin speaker Bosch

Coding for Cars: AI in the Driver’s Seat

  • Speaker: Mikhail Vink, VP of Business Development, JetBrains
  • Focus: el papel del desarrollo impulsado por IA en industrias reguladas, garantizando la calidad y seguridad del código generado por IA, e integrando la IA en DevOps.
  • Highlight: demostró cómo la IA puede agilizar los procesos de codificación mientras mantiene el cumplimiento y los estándares de seguridad.

Between Research and Current Development in ADAS

  • Speaker: Khaled Alomari, Manager Connected Vehicles, MHP (A Porsche Company)
  • Focus: uniendo la investigación de vanguardia con el desarrollo real de Sistemas Avanzados de Asistencia al Conductor (ADAS).
  • Highlight: se enfatizó la colaboración entre el ámbito académico, la industria y los reguladores para acelerar la adopción de ADAS impulsados por IA.

Khaled subrayó el papel fundamental de la IA en la mejora de la seguridad y la eficiencia, haciendo de esta sesión un evento imprescindible para cualquiera interesado en el futuro de los vehículos conectados.

Mastering Complexity with Digital Twins

  • Speaker: Ignacio Izaguirre, VP of Product, Concentrio AG
  • Focus: aprovechando los gemelos digitales a nivel de señal para la gestión de software.
  • Highlight: mostró cómo aplicar la inteligencia artificial a redes de dependencia puede identificar anomalías y vulnerabilidades, mejorando las actualizaciones OTA y la fiabilidad del sistema.

AI-Driven Autonomy in SDVs

  • Speaker: Shashank Pathak, Product Management, ZF Friedrichshafen AG
  • Focus: cómo la IA permite la percepción, planificación y control en los SDV autónomos.
  • Highlight: se discutieron los desafíos de implementar IA en hardware automotriz y las estrategias para una autonomía segura y escalable.

Talleres y sesiones world café

Los talleres «Challenge your peers» reunieron a los participantes en pequeñas mesas redondas moderadas, donde debatimos preguntas urgentes de la industria utilizando inteligencia colectiva y mapas mentales. Los temas abordaron desde cómo evoluciona la prueba de software bajo arquitecturas SDV, el papel de la IA en el desarrollo automotriz y el futuro del cumplimiento de ASPICE, hasta la redefinición de las experiencias dentro del automóvil mediante HMI avanzado y la exploración de la autonomía impulsada por IA. Cada taller animaba a los asistentes a compartir experiencias, cuestionar supuestos y co-crear conceptos de soluciones. De manera similar, el formato World Café proporcionó un entorno dinámico para el aprendizaje entre pares, la creación de redes interindustriales y la generación de ideas accionables que complementaban las presentaciones y estudios de caso más formales.

SDV Europe Berlin World Café SDV Europe Berlin World Café

Nuestras conclusiones

La conferencia destacó que la inteligencia artificial ya no es una herramienta periférica, sino un pilar central en la evolución de los vehículos definidos por software. Desde la personalización agente en BMW hasta los ADAS impulsados por IA en MHP, las sesiones demostraron cómo la inteligencia se está integrando en cada capa de la innovación automotriz. Estas charlas no solo mostraron aplicaciones actuales, sino que también apuntaron hacia un futuro donde los vehículos sean adaptativos, inteligentes y profundamente conectados.