Ressources
Guides et fiches
Des fiches détaillées sur la façon dont Jemba délivre sur des lignes de production réelles — la méthode, les chiffres, et comment chaque résultat a été validé. Demandez celle qui vous intéresse, nous vous l’envoyons.
Vue d’ensemble · fiche
Machine learning industriel — la fiche
Détection d’anomalie et optimisation de procédé sur les données que votre usine produit déjà. Deux semaines pour une réponse, à l’échelle d’un site, sans rien à installer sur votre réseau.
273 h d’arrêts anticipés+9,5 pts de rendement2 semaines pour une réponse
Cas client #1 · Détection d’anomalie
273 heures d’arrêt, anticipées depuis un journal déjà collecté
Fournisseur aéronautique & défense, 4 machines, environnement réglementé. À partir du seul journal marche/arrêt — sans nouveau capteur, sans intervention sur les machines — Jemba a anticipé 45% des arrêts de la ligne, validés sur un backtest glissant de 12 mois.
273 h · 45% des arrêts0 nouveau capteurbacktest 12 mois
Cas client #2 · Optimisation de procédé
+9,5 points de rendement, trouvés dans des productions déjà réalisées
Fournisseur caoutchouc & polymères, ligne de bobines textiles. Un export de 977 colonnes réduit à 10 leviers ; la zone recommandée affiche 78,1% de rendement contre 68,6% sur tout l’historique — mesuré sur 33 productions passées, pas prédit.
+9,5 pts de rendement977 → 10 leviersaucun jour-homme client
