Deux algorithmes — détection d’anomalies et optimisation de procédé multi-variables — pour deux problèmes que votre usine paie tous les mois : les arrêts machine et le rebut. Jemba exécute tout le workflow : votre ingénieur procédé obtient la réponse, pas un modèle à surveiller. Aucune équipe data science requise.
Les étapes difficiles du ML industriel sont celles qui entourent le modèle — celles qui exigent d’ordinaire un data scientist que vous n’avez pas. Jemba les automatise toutes, de bout en bout, et renvoie une recommandation priorisée, prête à appliquer, dans le langage de l’opérateur.
Au lieu d’un tableau de bord de plus, Jemba classe vos paramètres procédé selon leur impact réel sur le rebut et vous donne une recommandation applicable — directement via OPC-UA.
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.
Détection d’anomalies : Jemba apprend le comportement normal de chaque équipement sur vos historiques et signale la dérive avant la panne — sans nouveau capteur.
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.
Machines, capteurs, CSV ou API — équipements anciens compris. Jemba réutilise les données que vous générez déjà, sans refonte de l’usine.
Un CSV, l’API ou vos capteurs — et le flux TeepTrak si vous en êtes équipé.
Choisissez variable cible, algorithme et paramètres — sans code.
Les modèles s’entraînent seuls ; les prédictions démarrent aussitôt.
Tableaux clairs, recommandations priorisées, ROI suivi.
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.
Jemba est une plateforme de machine learning industriel développée par l’équipe qui a fondé TeepTrak. Elle exécute deux algorithmes — détection d’anomalies et optimisation de procédé multi-variables — sur vos données de production pour deux cas d’usage : la prévision d’arrêt machine et le rendement matière.
Non. Jemba est conçu pour les équipes de production et de process. Il se connecte à vos données existantes et renvoie des recommandations prioritaires et directement applicables, en langage clair.
Un export CSV suffit pour démarrer : en deux semaines, à l’aveugle, nous vous rendons ce que le modèle a trouvé sur vos données. Jemba se connecte ensuite aux capteurs, automates et historians que vous avez déjà, sans remplacer votre infrastructure.
Vos historiques machine (journal marche/arrêt, capteurs, automate) pour la prévision d’arrêt, et vos paramètres procédé + résultats qualité pour le rendement matière — des centaines de colonnes réduites aux quelques leviers qui comptent.
Jemba est pensé pour être accessible aux PME industrielles, pas seulement aux grands groupes. Réservez une démo pour un tarif adapté à vos lignes.