机器学习 · 专为工厂打造
您的工厂靠数据运转。
现在让它运行于 智能。
JEMBA是一个开放、经济实惠的机器学习平台，由制造商为制造商打造。检测异常。优化生产。无需数据科学专业知识。
Machine Learning Monitoring
LIVE
Motor Vibration
(mm/s)
2.4
Temperature Delta
(°C)
−0.48−0.16
Anomaly Score
Aggregated
40
Pressure Sensor
(bar)
−0.080−0.25
Anomaly Detection
REAL-TIME
Anomaly Detected
Horizontal guide sensor reports mechanical shock.
Anomaly Score:
5.24
Dec 21, 18:34:00
Vertical Acceleration (m/S²)
X: −0.18Y: 0.22Z: −0.16
Horizontal Acceleration (m/S²)
X: −0.08Y: 0.12Z: −0.25
360+
已部署工厂
30+
国家
99.7%
ML检测率
<2s
响应时间
JEMBA 平台
了解JEMBA如何转化您的工厂数据
在几秒内处理数千个变量。识别出解释80%性能问题的10个关键因素。
数据导入
CSV、API、TeepTrak实时数据流
自动训练
无需数据科学家
ML预测
实时检测异常
优化
精确的参数建议
实时仪表板
任何设备，任何时间
700+
变量
10个关键因素 → 解释83%
ML优化结果
关于我们
由工厂人打造，为工厂人服务。
JEMBA是一个为非专家设计的机器学习平台，能够处理大量工业数据。我们将其打造为开放的，并扎根于真实的工厂实际。
数据可以从TeepTrak解决方案实时采集，或通过文件导入或第三方API连接直接集成。
工厂优先
专为车间设计，而非实验室。无需博士学位。
真正开放的平台
通过CSV、API或TeepTrak直连接入任何数据源。
全球数据
360+工厂，30+国家——经过大规模实战验证。
360+工厂
30+国家
4大洲
2+年
工作原理
四步分析您的数据
从原始工业数据到可操作的ML洞察。无配置复杂性。首次运行即可获得可读结果。
A
数据采集
CSV / 文件导入
TeepTrak实时数据流
API连接
B
创建项目
选择目标变量
选择算法
配置参数
C
训练
ML模型自动训练
实时预测
异常检测已激活
D
成果
仪表板洞察
推荐
可衡量的ROI
平台
一个平台，多种用例
两种强大的ML算法，覆盖工业优化需求的全部范围。
预测性维护
在设备异常导致停机之前检测到它们。在故障发生之前提醒您的团队。
质量关联
识别哪些工艺参数导致质量缺陷。修复根本原因，而非症状。
能源监控
将能源消耗与产量关联。自动发现浪费并优化使用。
OEE优化
从测量OEE到理解OEE。JEMBA解释每一项损失背后的原因。
案例研究
了解全球制造商如何将良品率从30%提高到80%
一家一级汽车供应商在6个月内将JEMBA部署到12条产线。通过关联700多个工艺变量，他们确定了导致83%良品率损失的4个关键参数。
58%废品减少
80%良品率提升
2.7×第一年ROI
18部署周数
全球一级汽车供应商
良品率改善
↑ 50pp 良品率增益
−58% 废品
18 wk 部署
实际影响
从第一天起就产生实际影响
部署后数周内即可获得可衡量的结果，而非数月。
−35%
生产停机时间
−22%
Scrap & rework costs
−20%
能源浪费
4 wks
平均首次获得洞察的时间
我们在6个月内将JEMBA部署到12条产线。第一年节省了超过200万欧元——团队中没有一个数据科学家。
全球一级汽车供应商，法国
