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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TwinOps y Gemelos Digitales MyEV: Impulsando los vehículos eléctricos SDV en la Conferencia RTR

En la Conferenci RTR de este año, Stefano Persi, CEO de Mosaic Factor, presentó las últimas novedades de Mosaic Factor en vehículos eléctricos (VE) definidos por software a través del proyecto Twin-Loop. Su sesión se centró en el papel transformador de los gemelos digitales y la metodología TwinOps para optimizar el consumo energético, la seguridad y el rendimiento general de los VE a lo largo de su ciclo de vida.

Impulsando la eficiencia y la innovación con gemelos digitales

Persi destacó el Gemelo Digital MyEV, una arquitectura de dos capas con una versión externa completa para simulación y una versión integrada en el vehículo, totalmente conectada e interoperable con aplicaciones de IA para permitir actualizaciones y optimización continuas.

Este diseño permite actualizaciones continuas e interoperabilidad con aplicaciones de IA avanzadas, lo que garantiza que la función de los VE definidos por software pueda optimizarse en términos de energía, eficiencia, seguridad y experiencia del conductor a lo largo de su ciclo de vida.

Stefano Persi from Mosaic Factor presenting at RTR2026Stefano Persi from Mosaic Factor presenting at RTR2026Stefano Persi from Mosaic Factor presenting at RTR2026

Metodología TwinOps: optimización continua

El concepto TwinOps es la base de Twin-Loop y combina:

  • Principios de ingeniería basada en modelos (MBE)
  • Prácticas DevOps
  • Integración continua de gemelos digitales

Esta metodología permite que los gemelos digitales se mantengan sincronizados con la evolución de los diseños de vehículos, lo que facilita un diseño, una validación y una toma de decisiones operativas eficientes. TwinOps también aprovecha los datos de vehículos y flotas para mejorar la optimización energética, la seguridad y la integridad del sistema sin interferir con las funciones principales de los vehículos eléctricos.

Energía, seguridad y sostenibilidad

La eficiencia energética fue un tema clave de la presentación. Persi explicó cómo los algoritmos optimizados en el vehículo y la transmisión de datos comprimidos pueden reducir el consumo de energía manteniendo un alto rendimiento. También destacó cómo TwinOps integra el modelado ambiental, lo que facilita la reducción de emisiones durante el ciclo de vida y la transición hacia vehículos definidos por software (SDV). La seguridad y la ciberseguridad siguen siendo fundamentales en este marco: los gemelos digitales y las aplicaciones están diseñados para operar detrás de los sistemas centrales, con herramientas como CyberCar, OFSCE, ModVV y ZTBCar que brindan protección contra ataques a vehículos individuales, intrusiones a nivel de flota e infracciones en los sistemas del vehículo.

Fomento de la colaboración y la competitividad europea

El consorcio Twin-Loop reúne a 12 socios de 8 países, que abarcan el mundo académico, fabricantes de automóviles, proveedores de tecnología y consultoras. El consejo asesor incluye a ZF Friedrichshafen AG, Volvo Group, Zunder y Traton, y el proyecto cuenta con un presupuesto de 5 millones de euros.

Mediante el desarrollo de un marco abierto para gemelos digitales MyEV y un conjunto de aplicaciones conectadas, Twin-Loop busca acelerar la innovación, reducir el tiempo de desarrollo y fortalecer la competitividad europea de la automoción. El marco proporciona módulos reutilizables, directrices de desarrollo y servicios compartidos, simplificando el desarrollo de sistemas digitales complejos.

Mirando hacia el futuro

La presentación destacó cómo TwinOps y los Gemelos Digitales MyEV están marcando el comienzo de una nueva era de vehículos eléctricos más inteligentes, seguros y sostenibles. Al aprovechar la mejora continua y el análisis de la flota, estas herramientas optimizan la eficiencia energética, la experiencia del conductor y la resiliencia general del sistema. A través de Twin-Loop, el proyecto contribuye a definir el futuro de los vehículos definidos por software e impulsa a la industria automotriz europea hacia la próxima generación de movilidad.