Erkennen Sie den Ausfall,
bevor die Linie stoppt.
Jemba lernt das Normalverhalten jeder Anlage aus den Daten, die Sie bereits erfassen, und meldet Anomalien, bevor sie zu Ausfällen werden — in unter 2 Sekunden, ohne Data Scientist und ohne Schwellenwert-Marathon.
Reaktive Wartung ist teuer.
Schwellenwert-Alarme melden blinden Alarm.
Feste Schwellenwerte lösen spät und häufig aus — Sie ertrinken in Fehlalarmen oder verpassen die Drift, die zählt. Die Signale, die einen Ausfall ankündigen, stecken bereits in Ihren Daten; sie verteilen sich nur auf Hunderte Variablen, die kein Bediener gleichzeitig überwachen kann. Jemba überwacht sie alle und meldet sich nur, wenn es zählt.
Lernt das Normale.
Meldet das Anormale.
Ein unüberwachtes Modell erstellt den Fingerabdruck des gesunden Betriebs pro Maschine — ohne gelabelte Ausfallhistorie — und bewertet dann jede neue Messung in Echtzeit.
- Unüberwacht — keine gelabelten Ausfälle zum Start nötig.
- Anomalie-Score in unter 2 Sekunden, live gestreamt.
- Behandelt Drift automatisch — das Modell bleibt verlässlich, wenn sich die Linie ändert.
Bereits von 450+ Werken vertraut.
Jemba ist von TeepTrak — die Produktionsüberwachungs-Plattform, die Hersteller bereits auf der Linie nutzen, erprobt in 30+ Ländern.
Vom Sensor zur Rettung,
in vier Schritten.
Verbinden
Von TeepTrak, SPS, OPC-UA, CSV oder API.
Lernen
Jemba modelliert das Normalverhalten pro Anlage — automatisch.
Alarmieren
Anomalien erscheinen mit Kontext, vor dem Ausfall.
Handeln
Als Arbeitsauftrag über CMMS, Slack oder E-Mail.
Eine Plattform.
Vier Wege zu gewinnen.
Stoppen Sie den nächsten Ausfall, bevor er beginnt.
Buchen Sie eine 15-minütige Demo oder starten Sie einen kostenlosen Test. Einrichtung in 48 Std., ohne Data Scientist.
Häufig gestellte Fragen
Wie sagt Jemba Maschinenausfälle voraus?
Jemba lernt das normale Verhalten jeder Maschine aus Ihren Sensordaten und meldet Anomalien, bevor daraus Ausfälle werden — ohne feste Schwellenwerte einzustellen.
Braucht vorausschauende Wartung neue Sensoren?
Meist nicht. Jemba arbeitet mit den Sensoren, SPS und Historians, die Sie bereits haben.
Wie unterscheidet sich das von Schwellenwert-Alarmen?
Schwellenwert-Alarme lösen zu spät oder zu oft aus. Die Anomalieerkennung von Jemba erkennt die subtile Drift, die feste Grenzen übersehen.
Wie schnell sehen wir Ergebnisse?
Die Einrichtung dauert etwa 48 Stunden, und das Modell zeigt Anomalien, sobald es Ihre Referenz gelernt hat.
