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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Meeting del proyecto Twin-Loop en Catania

El mes pasado, nuestro equipo tuvo el honor de acoger la Reunión de la Asamblea General del proyecto Twin-Loop en la vibrante ciudad de Catania, en Sicilia. Celebrado en el emblemático Museo Diocesano, un lugar donde el patrimonio se encuentra con la innovación, el evento marcó un momento clave para la iniciativa Horizon Europe centrada en revolucionar la eficiencia energética de los vehículos eléctricos.

Como coordinadores de Twin-Loop, estamos encantados de liderar este esfuerzo innovador para desarrollar un Marco Abierto para las tecnologías TwinOps y Digital Twin adaptadas a los Vehículos Eléctricos. El objetivo final del proyecto: reducir significativamente el consumo de energía de los VE y abrir el camino hacia una movilidad más inteligente y sostenible.

Aspectos destacados de la Asamblea

  • Avances Colaborativos. Socios de toda Europa se reunieron en sesiones dinámicas centradas en el Consejo Asesor y los Casos de Uso, alineándose en estrategias técnicas y objetivos compartidos.
  • Revisión del progreso del proyecto. Una evaluación exhaustiva de los hitos, entregables y objetivos futuros aseguró que todos los implicados avanzaran con claridad y cohesión.
  • Networking y sinergias. Los encuentros informales y las actividades estructuradas de networking favorecieron nuevas relaciones y fortalecieron las existentes, reforzando el espíritu colaborativo de Twin-Loop.
  • Talleres prácticos. Las sesiones interactivas encendieron nuevas ideas y conocimientos prácticos, proporcionando a los participantes un renovado ímpetu y una hoja de ruta clara para la siguiente fase.

A medida que Twin-Loop continúa evolucionando, la energía y la implicación de esta Asamblea General servirán como un catalizador poderoso para la innovación, el impacto y el progreso hacia un futuro de vehículos eléctricos más eficiente

Avanzando la Inteligencia del Digital Twin para el Futuro del SDV en vehículos eléctricos

Twin-Loop está liderando una nueva generación de innovación en Digital Twin aprovechando las capacidades crecientes de las arquitecturas cloud-native y la computación de alto rendimiento (HPC). A medida que los vehículos eléctricos evolucionan hacia vehículos completamente definidos por software (SDV), el proyecto utiliza la orquestación de datos en tiempo real y la integración edge-to-cloud para redefinir la manera en que las réplicas digitales interactúan con los sistemas físicos. Nuestra ambición es elevar la experiencia de los vehículos eléctricos: mejorando la personalización, incrementando la eficiencia energética e incorporando ciberseguridad.

Las soluciones actuales de Digital Twin a menudo pasan por alto la complejidad granular de los VE, donde cada vehículo funciona con una combinación única de hardware, firmware y actualizaciones de software. Twin-Loop abraza esta individualidad, utilizando la inteligencia operativa de toda la flota y la fusión de datos a lo largo del ciclo de vida para construir modelos adaptativos que evolucionan con cada vehículo. Este enfoque permite reducir el consumo de energía de manera inteligente, sin comprometer el rendimiento, la comodidad ni la seguridad.

Mediante el desarrollo de un Open TwinOps Framework y de una suite modular de herramientas digitales, Twin-Loop permitirá la optimización continua en las cuatro etapas críticas del ciclo de vida de los VE: diseño, producción, operación y fin de vida.

→ Consulta nuestra solución Digital Twins