Anticipez la panne
avant que la ligne s’arrête.
Détection d’anomalies : Jemba apprend le comportement normal de chaque équipement à partir des données que vous collectez déjà — jusqu’au seul journal marche/arrêt — et signale la dérive avant qu’elle ne devienne un arrêt. Sans data scientist, sans nouveau capteur, sans marathon de réglage de seuils.
La maintenance réactive coûte cher.
Les alarmes à seuil crient au loup.
Les seuils fixes se déclenchent tard et souvent — vous croulez sous les fausses alertes ou vous ratez la dérive qui compte. Les signaux qui annoncent une panne sont déjà dans vos données ; ils sont simplement répartis sur des centaines de variables qu’aucun opérateur ne peut suivre à la fois. Jemba les surveille toutes, et n’intervient que quand c’est utile.
Apprend le normal.
Signale l’anormal.
Un modèle non supervisé construit l’empreinte du fonctionnement sain de chaque machine — sans historique de pannes étiqueté — puis évalue chaque nouvelle mesure en temps réel.
- Non supervisé — aucune panne étiquetée requise pour démarrer.
- Score d’anomalie en moins de 2 secondes, en flux continu.
- Gère la dérive automatiquement — le modèle reste fiable quand la ligne évolue.
273 heures d’arrêt, anticipées.
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.
Du capteur à l’arrêt évité,
en quatre étapes.
Connecter
Un CSV, l’API, l’automate ou OPC-UA — et le flux TeepTrak si vous en êtes équipé.
Apprendre
Jemba modélise le comportement normal par équipement — automatiquement.
Alerter
Les anomalies remontent avec leur contexte, avant la panne.
Agir
Vers un ordre de travail via GMAO, Slack ou e-mail.
Deux algorithmes.
Deux problèmes que votre usine paie tous les mois.
Arrêtez la prochaine panne avant qu’elle ne commence.
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.
Questions fréquentes
Comment Jemba prédit-il les pannes machine ?
Jemba apprend le comportement normal de chaque machine à partir de vos données capteurs et signale les anomalies avant qu’elles ne deviennent des pannes — sans seuil fixe à régler.
La maintenance prédictive nécessite-t-elle de nouveaux capteurs ?
En général non. Jemba fonctionne avec les capteurs, automates et historiens que vous possédez déjà.
En quoi est-ce différent des alarmes à seuil ?
Les alarmes à seuil se déclenchent trop tard ou trop souvent. La détection d’anomalies de Jemba capte les dérives subtiles que les limites fixes manquent.
À quelle vitesse voit-on des résultats ?
Un export du journal marche/arrêt suffit pour démarrer : en deux semaines, à l’aveugle, vous voyez ce que le modèle aurait anticipé sur votre propre historique.
