Jemba, c’est le machine learning industriel pensé pour les 99% d’usines sans équipe data science — signé TeepTrak, déjà adopté sur les lignes de production dans le monde entier.
Le meilleur de l’IA industrielle a été vendu sous forme de plateformes tout-en-un, avec des intégrations d’un an et une équipe data science pour les faire tourner. Cela touche le 1% supérieur des usines et laisse de côté les 99% restants. Pour nous, améliorer une ligne devrait être l’affaire d’un mardi après-midi, pas d’une ligne dans le budget capex de l’an prochain.
Nous avons donc conçu Jemba pour automatiser tout le workflow de ML — choix des variables, prétraitement, sélection du modèle, calibration, dérive, interprétation — et livrer la réponse à un ingénieur procédé, dans le langage de l’opérateur. Sans data scientist, connecté aux machines, capteurs, CSV ou API que vous utilisez déjà.
La technologie fonctionne — elle n’était simplement pas conçue pour l’atelier. Jemba réutilise les données que vous générez déjà, sans refonte de l’usine, pour que les 99% restants mettent le ML au travail dès cette semaine.
Source : OSS Ventures, « The Industrial AI Gap » — 914 diagnostics d’usine sur site.
Jemba est signé TeepTrak — la plateforme de suivi de production que les industriels utilisent déjà sur la ligne. Vous ne pariez pas sur un nouvel outil ; vous bâtissez sur une base éprouvée dans 30+ pays.
Machines, capteurs, CSV ou API — équipements anciens compris. Jemba s’intègre à votre stack, pas l’inverse.
Conçu pour les responsables de production et les ingénieurs procédé, pas pour les data scientists. Il parle le langage de l’opérateur.
Pas de projet IT, pas de déploiement d’un an. Un impact P&L rapide et mesurable — en semaines, pas en cycles budgétaires.
Jemba est une plateforme de machine learning industriel signée TeepTrak. Elle détecte les anomalies avant la panne, corrèle les défauts qualité à leur cause racine, suit l’énergie et explique le TRS — conçue pour l’atelier, pas pour une équipe data science.
Non. Jemba automatise tout le workflow de ML : un ingénieur procédé obtient une recommandation priorisée, prête à appliquer, dans le langage de l’opérateur — sans expertise en modélisation.
Environ 48 heures. Vous connectez vos machines, capteurs, CSV ou API — équipements anciens compris — sans refonte de l’usine ni projet IT.
Deux algorithmes de ML pour quatre cas d’usage : maintenance prédictive, corrélation qualité, suivi énergétique et optimisation TRS — chacun renvoyant une action chiffrée et priorisée.
Aux industriels qui n’ont pas d’équipe data science — les 99% d’usines que les plateformes d’IA lourdes ont laissées de côté.
Réservez une démo de 15 minutes ou lancez un essai gratuit. Installation en 48h, sans data scientist.