Industrielles Machine Learning,
ohne die Komplexität.
Zwei ML-Algorithmen für vier Anwendungsfälle — vorausschauende Wartung, Qualitätskorrelation, Energieüberwachung und OEE. Jemba führt den gesamten Workflow aus: Ihr Verfahrensingenieur bekommt die Antwort, nicht ein Modell zum Betreuen. Kein Data-Science-Team nötig.
Jedes Tool gibt Ihnen ein Modell.
Jemba gibt Ihnen die Antwort.
Die schwierigen Teile des industriellen ML sind die Schritte rund um das Modell — die, für die man sonst einen Data Scientist braucht, den Sie nicht haben. Jemba automatisiert sie alle, Ende zu Ende, und liefert eine priorisierte, sofort umsetzbare Empfehlung in der Sprache des Bedieners.
718 Variablen.
10 die wirklich zählen.
Statt eines weiteren Dashboards ordnet Jemba Ihre Prozessparameter nach ihrem realen Einfluss auf Ausschuss und liefert eine umsetzbare Empfehlung — direkt über OPC-UA.
- Variablenwichtigkeit per SHAP, nicht nach Bauchgefühl.
- Ein optimaler Bereich pro Parameter (z. B. Crimpkraft 4,2–4,5 kN).
- Ein quantifizierter Gewinn vor dem Handeln: Ausschuss, Ausbeute, € / Monat.
Ein Ort, um das Werk zu steuern.
Mit Ihrem Stack verbunden.
Jemba setzt auf den Systemen auf, die Sie bereits nutzen, und verwandelt Rohsignale in priorisierte, umsetzbare Aktionen — von Verfügbarkeit bis Energie — ohne zu verlangen, dass Ihre Werke gleich aussehen.
- Ist- vs. Modell-Energie, mit hervorgehobener rückgewinnbarer Verschwendung.
- Aktionen mit geschätztem Gewinn in €/Jahr und Aufwandsniveau.
- Umsetzbar über OPC-UA, SPS oder Arbeitsauftrag — ohne alles zu ersetzen.
Zwei ML-Algorithmen.
Vier Wege, an der Linie zu gewinnen.
Vorausschauende Wartung
Lernt das Normalverhalten jeder Anlage und meldet Anomalien vor dem Ausfall — in unter 2 Sekunden, ohne Data Scientist.
Qualitätskorrelation
Findet die Grundursache von Defekten in Minuten, indem sie die wenigen Parameter isoliert, die wirklich die Qualität bestimmen.
Energieüberwachung
Modelliert Verbrauch gegen Produktion, um Verschwendung sichtbar und Energie steuerbar zu machen.
OEE-Optimierung
Messen Sie OEE nicht nur — verstehen Sie sie. Jemba zeigt das Warum hinter den Verlusten, auf dem TeepTrak-Stream.
Für Ihren bestehenden Stack gebaut.
Maschinen, Sensoren, CSV oder API — Altanlagen inklusive. Jemba nutzt die Daten wieder, die Sie bereits erzeugen, ohne Werksumbau.
Von Rohdaten zum ROI,
in vier Schritten.
Daten verbinden
Von TeepTrak streamen, CSV hochladen oder API nutzen.
Ziel festlegen
Zielvariable, Algorithmus und Parameter wählen — ohne Code.
Jemba lernen lassen
Modelle trainieren sich selbst; Vorhersagen starten sofort.
Handeln
Klare Dashboards, priorisierte Empfehlungen, verfolgter ROI.
Bereits von 450+ Werken vertraut.
Jemba ist von TeepTrak — die Produktionsüberwachungs-Plattform, die Hersteller bereits auf der Linie nutzen, erprobt in 30+ Ländern.
Eine Linie zu verbessern sollte nicht auf das Budget des nächsten Jahres warten.
Buchen Sie eine 15-minütige Demo oder starten Sie einen kostenlosen Test. Einrichtung in 48 Std., ohne Data Scientist.
Häufig gestellte Fragen
Was ist Jemba?
Jemba ist eine industrielle Machine-Learning-Plattform von TEEPTRAK. Sie führt zwei bewährte Algorithmen — Anomalieerkennung und Korrelationsanalyse — auf Ihren Produktionsdaten aus, um Wartung, Qualität, Energie und OEE zu verbessern.
Braucht man einen Data Scientist für Jemba?
Nein. Jemba ist für Produktions- und Prozessteams gemacht. Es verbindet sich mit Ihren vorhandenen Daten und liefert priorisierte, direkt umsetzbare Empfehlungen in klarer Sprache.
Wie lange dauert die Installation von Jemba?
Etwa 48 Stunden. Jemba verbindet sich mit den Sensoren, SPS und Historians, die Sie bereits haben — ohne Ihre Infrastruktur auszutauschen.
Was kann Jemba analysieren?
Bis zu 700+ Variablen über vorausschauende Wartung, Qualitätskorrelation, Energieüberwachung und OEE-Optimierung — von einer einzigen Plattform.
Was kostet Jemba?
Jemba ist so konzipiert, dass es für mittelständische Hersteller erschwinglich ist, nicht nur für Großkonzerne. Buchen Sie eine Demo für ein auf Ihre Linien zugeschnittenes Angebot.
