Recursos
Guías y fichas
Fichas detalladas sobre cómo Jemba obtiene resultados en líneas de producción reales: el método, las cifras y cómo se validó cada resultado. Solicite la que le interese y se la enviamos.
Visión general · ficha
Machine learning industrial — la ficha
Detección de anomalías y optimización de procesos con los datos que su planta ya genera. Una respuesta en dos semanas, a escala de planta, sin instalar nada en su red.
273 h de paradas anticipadas+9,5 pts de rendimientorespuesta en 2 semanas
Caso cliente #1 · Detección de anomalías
273 horas de parada, anticipadas desde un registro que ya tiene
Proveedor aeroespacial y de defensa, 4 máquinas, entorno regulado. Solo con el registro de marcha/paro — sin nuevos sensores, sin intervención en las máquinas — Jemba anticipó el 45% de las paradas de la línea, validado en un backtest móvil de 12 meses.
273 h · 45% de paradas0 sensores nuevosbacktest 12 meses
Caso cliente #2 · Optimización de procesos
+9,5 puntos de rendimiento, hallados en producciones ya realizadas
Proveedor de caucho y polímeros, línea de bobinas textiles. Un export de 977 columnas reducido a 10 palancas; la zona recomendada promedia un 78,1% de rendimiento frente al 68,6% de todo el histórico — medido en 33 producciones pasadas, no predicho.
+9,5 pts de rendimiento977 → 10 palancassin jornadas del cliente
