Machine learning industrial,
sin la complejidad.
Dos algoritmos de ML para cuatro casos de uso — mantenimiento predictivo, correlación de calidad, monitoreo energético y OEE. Jemba ejecuta todo el flujo de trabajo: su ingeniero de procesos obtiene la respuesta, no un modelo que vigilar. Sin equipo de data science.
Cada herramienta le da un modelo.
Jemba le da la respuesta.
Las partes difíciles del ML industrial son los pasos alrededor del modelo — los que suelen requerir un data scientist que usted no tiene. Jemba los automatiza todos, de principio a fin, y devuelve una recomendación priorizada y lista para aplicar, en el lenguaje del operador.
718 variables.
10 que de verdad importan.
En lugar de otro panel, Jemba clasifica sus parámetros de proceso por su impacto real en el desecho y le da una recomendación aplicable — directamente vía OPC-UA.
- Importancia de variables por SHAP, no a ojo.
- Un rango óptimo por parámetro (p. ej. fuerza de engaste 4,2–4,5 kN).
- Una ganancia cuantificada antes de actuar: desecho, rendimiento, € / mes.
Un solo lugar para gobernar la planta.
Conectado a su stack.
Jemba se apoya sobre los sistemas que ya usa y convierte las señales en bruto en acciones priorizadas y listas para aplicar — de la disponibilidad a la energía — sin obligar a que sus plantas sean idénticas.
- Energía real vs. modelo, con el desperdicio recuperable resaltado.
- Acciones con una ganancia estimada en €/año y nivel de esfuerzo.
- Aplicable vía OPC-UA, PLC u orden de trabajo — sin reemplazarlo todo.
Dos algoritmos de ML.
Cuatro formas de ganar en la línea.
Mantenimiento predictivo
Aprende el comportamiento normal de cada equipo y señala anomalías antes del fallo — en menos de 2 segundos, sin data scientist.
Correlación de calidad
Encuentra la causa raíz de los defectos en minutos aislando los pocos parámetros que marcan la calidad.
Monitoreo energético
Modela el consumo frente a la producción para exponer el desperdicio y volver la energía controlable.
Optimización OEE
No solo mida el OEE, entiéndalo. Jemba revela el porqué de las pérdidas, sobre el flujo TeepTrak.
Diseñado para su stack actual.
Máquinas, sensores, CSV o API — equipos antiguos incluidos. Jemba reutiliza los datos que ya genera, sin rehacer su planta.
De los datos brutos al ROI,
en cuatro pasos.
Conecte sus datos
Desde TeepTrak, un CSV o la API.
Defina el objetivo
Elija variable objetivo, algoritmo y parámetros — sin código.
Deje que Jemba aprenda
Los modelos se entrenan solos; las predicciones arrancan de inmediato.
Actúe sobre el insight
Paneles claros, recomendaciones priorizadas, ROI seguido.
La confianza de más de 450 plantas.
Jemba es de TeepTrak — la plataforma de monitoreo de producción que los industriales ya usan en la línea, probada en 30+ países.
Mejorar una línea no debería esperar al presupuesto del año que viene.
Reserve una demo de 15 minutos o inicie una prueba gratuita. Instalación en 48h, sin data scientist.
Preguntas frecuentes
¿Qué es Jemba?
Jemba es una plataforma de machine learning industrial desarrollada por TEEPTRAK. Ejecuta dos algoritmos probados — detección de anomalías y análisis de correlación — sobre tus datos de producción para mejorar el mantenimiento, la calidad, la energía y el OEE.
¿Necesito un científico de datos para usar Jemba?
No. Jemba está pensado para equipos de producción y proceso. Se conecta a tus datos existentes y devuelve recomendaciones priorizadas y listas para aplicar, en lenguaje claro.
¿Cuánto tarda la instalación de Jemba?
Unas 48 horas. Jemba se conecta a los sensores, PLC e historiadores que ya tienes, sin sustituir tu infraestructura.
¿Qué puede analizar Jemba?
Hasta 700+ variables en mantenimiento predictivo, correlación de calidad, monitoreo energético y optimización de OEE — desde una sola plataforma.
¿Cuánto cuesta Jemba?
Jemba está diseñado para ser asequible para fabricantes medianos, no solo para grandes grupos. Reserva una demo para un precio adaptado a tus líneas.
