Vos données de production savent
où vous perdez de l’argent. Jemba vous dit quoi régler.
Machine learning industriel pour les équipes de production. Branchez un export CSV, une API ou vos capteurs : Jemba ne rend pas un tableau de bord de plus, il rend une instruction. « Resserrer la force de sertissage entre 4,2 et 4,5 kN. » Sans data scientist.
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.
977 colonnes en entrée.
10 leviers qui comptent vraiment.
Plutôt qu’un tableau de bord de plus, Jemba classe vos paramètres procédé par impact réel sur le rebut et vous rend une plage de réglage applicable — chiffrée en matière et en euros avant de toucher la ligne.
- 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.
Anticipez l’arrêt.
Avant que la ligne s’arrête.
Jemba apprend le comportement normal de chaque équipement sur vos historiques et signale la dérive avant la panne. Sur un cas client, 45 % des arrêts de la ligne ont été anticipés — validés sur un backtest glissant de 12 mois, sans nouveau capteur.
- Non supervisé — aucune panne étiquetée requise pour démarrer.
- Alerte classée par criticité, dans le langage de la maintenance.
- Validation à l’aveugle sur vos données avant tout engagement.
Deux algorithmes.
Deux problèmes que votre usine paie tous les mois : les arrêts machine et le rebut.
Prévision d’arrêt machine
Détection d’anomalies : Jemba apprend le comportement normal de chaque équipement sur vos historiques et signale la dérive avant la panne — sans nouveau capteur.
Rendement matière
Optimisation de procédé multi-variables : Jemba isole les quelques réglages qui pilotent le rebut et vous rend une plage de réglage, chiffrée en matière et en euros.
De la donnée brute au ROI,
en quatre étapes.
Connectez vos données
Importez un CSV, branchez l’API ou vos capteurs — et le flux TeepTrak si vous en êtes équipé.
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.
Développé par l’équipe qui a fondé TeepTrak.
TeepTrak, aujourd’hui partenaire d’intégration de Jemba : 450 usines équipées, 30 pays, dix ans passés au pied des lignes. Jemba n’exige pas cet équipement — un export CSV suffit.
273 heures d’arrêt anticipées,
sans nouveau capteur.
Ce que nous avons reçu : le seul journal marche/arrêt de 4 machines, sans aucune information sur les pannes passées. Ce que nous avons cherché : les signatures qui précèdent un arrêt. Ce que nous avons rendu : 45 % des arrêts de la ligne anticipés, validés sur un backtest glissant de 12 mois. Un lecteur technique juge une preuve sur sa méthode autant que sur son résultat.
Lire les deux cas clients ›Testez Jemba sur vos vraies données, gratuitement.
Réservez une démo de 15 minutes, ou envoyez-nous un export de production : en deux semaines, à l’aveugle, nous vous rendons ce que le modèle a trouvé — chiffré en euros. Sans engagement, sans carte bancaire.
