Votre usine fonctionne avec des données.
Faites-la fonctionner avec l’Intelligence.
Le machine learning industriel conçu pour l’atelier, pas pour une équipe de data scientists. Détectez les anomalies, réduisez les arrêts et expliquez votre TRS, connecté à vos machines, capteurs, CSV ou API en 48 heures.
Seules 2,4% des usines ont atteint
une vraie maturité IA. Et l’écart se creuse.
La technologie fonctionne. Elle n’a simplement pas été pensée pour l’atelier. L’IA industrielle s’est vendue en plateformes tout-en-un, avec des intégrations sur un an et une équipe de data scientists pour les faire tourner, ce qui touche le top 1% et ignore les 99% d’usines restantes. Jemba est conçu pour ces 99%, en réutilisant les données que vous générez déjà, sans refonte de l’atelier.
Source : OSS Ventures, « The Industrial AI Gap » — 914 diagnostics d’usine réalisés sur site.
Chaque outil vous donne un modèle.
Jemba vous donne la réponse.
La plupart des plateformes s’arrêtent au modèle et laissent le plus dur à un data scientist que vous n’avez pas. Jemba automatise tout le workflow, pour qu’un ingénieur procédés obtienne une recommandation classée, prête à appliquer, dans le langage de l’atelier.
718 variables.
10 qui comptent vraiment.
Plutôt qu’un tableau de bord de plus, Jemba classe vos paramètres procédés par impact réel sur le rebut et vous donne une recommandation applicable, directement via OPC-UA.
- Importance des variables par SHAP, pas au doigt mouillé.
- Une plage optimale par paramètre (ex. force de sertissage 4,2–4,5 kN).
- Un gain chiffré avant d’agir : rebut, rendement, € / mois.
Un seul endroit pour piloter l’atelier.
Branché sur votre stack.
Jemba se pose au-dessus des systèmes que vous utilisez déjà et transforme les signaux bruts en actions classées, prêtes à appliquer, de la disponibilité à l’énergie, sans forcer vos usines à être identiques.
- Énergie réelle vs. modèle, avec le gaspillage récupérable mis en évidence.
- Des actions d’agent avec un gain estimé en €/an et un niveau d’effort.
- Applicable via OPC-UA, automate ou ordre de travail, sans tout remplacer.
Deux algorithmes ML.
Quatre façons de gagner sur la ligne.
Maintenance prédictive
Apprenez le comportement normal de chaque équipement et signalez les anomalies avant la panne, en moins de 2 secondes, sans data scientist à déployer.
Corrélation qualité
Trouvez la cause racine des défauts en quelques minutes en isolant les rares paramètres qui pèsent vraiment sur la qualité parmi des centaines.
Suivi énergétique
Modélisez la consommation par rapport à la production pour exposer le gaspillage et transformer l’énergie en coût maîtrisable.
Optimisation TRS
Ne vous contentez pas de mesurer le TRS, comprenez-le. Jemba révèle le pourquoi derrière les pertes, sur le flux TeepTrak.
De la donnée brute au ROI,
en quatre étapes.
Connectez vos données
Streamez depuis TeepTrak, importez un CSV, ou utilisez l’API.
Définissez l’objectif
Choisissez une variable cible, un algorithme et des paramètres, sans code.
Laissez Jemba apprendre
Les modèles s’entraînent seuls ; les prédictions démarrent immédiatement.
Agissez sur l’insight
Tableaux de bord clairs, recommandations classées, ROI suivi.
Déjà adopté par 450+ usines.
Jemba est né de TeepTrak — la plateforme de suivi de production que les industriels utilisent déjà sur le terrain, éprouvée dans plus de 30 pays.
De 30% à 80% de rendement
sur 12 lignes de production.
Un fournisseur automobile mondial de rang 1 a utilisé Jemba pour corréler 700+ variables procédés vers les 4 paramètres critiques causant 83% des pertes de rendement.
Lire l’étude de cas complète ›Ce que disent vraiment les opérateurs.
« Nous avons analysé les données avec nos outils Six Sigma habituels pour comprendre le procédé, et Jemba a confirmé notre analyse avec une vision plus large et plus rapide. Excellent travail. »
« Jemba détecte les dérives de nos paramètres critiques bien avant nos opérateurs. En trois mois, les arrêts non planifiés sur nos lignes d’assemblage ont chuté de 34%. Le modèle se maintient pratiquement seul. »
« Ce qui m’a convaincu, c’est qu’on n’a pas eu besoin de recruter un data scientist. Notre équipe procédés l’a pris en main en deux semaines, et les premiers modèles tournaient déjà. C’était le vrai test. »
Améliorer une ligne ne devrait pas attendre le budget de l’an prochain.
Réservez une démo de 15 minutes, ou démarrez un essai gratuit. Installation en 48h, sans data scientist.
