Du concret pour mettre le ML industriel au travail — sans blabla, écrit par des gens qui ont été sur la ligne.
Un export de 977 colonnes réduit à 10 leviers ; la zone de réglage recommandée affiche 78,1 % de rendement contre 68,6 % sur l’historique de 336 productions. Fournisseur caoutchouc & polymères, aucun jour-homme client.
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Un guide pratique pour mettre le machine learning sur la ligne sans équipe data science — données, deux cas d’usage et test à l’aveugle.
Estimez ce que les arrêts machine et le rebut vous coûtent sur vos lignes — et le potentiel annuel, en euros.
Connectivité, algorithmes, déploiement et sécurité — le détail technique que vos équipes IT et OT demanderont.
Des lectures courtes et concrètes sur les arrêts machine, le rebut et le TRS — par l’équipe qui construit Jemba.
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Où fuit la valeur et les quatre leviers pour combler l’écart.
Obtenir →Les six questions qui distinguent le vrai ML des tableaux de bord.
Obtenir →De la base à +10 points de TRS en 12 mois.
Obtenir →Modèles SPC, 5-Pourquoi et Pareto qui trouvent les vraies causes.
Obtenir →Réduire l’énergie de 10 à 30% en corrélant avec la production.
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