应用场景 · 预测性维护在产线停机前
在产线停机前
捕捉故障。
Jemba 从您已经采集的数据中学习每台设备的正常行为，在异常演变成故障之前发出预警——响应时间不到 2 秒，无需数据科学家，也无需没完没了地调整阈值。
无需信用卡 · 无需数据科学家 · 48 小时完成部署
问题所在
被动维护代价高昂。
阈值报警频频误报。
固定阈值触发得又晚又频繁——您要么淹没在误报中，要么错过真正要紧的漂移。预示故障的信号早已在您的数据里；它们只是分散在数百个变量中，没有哪位操作员能同时盯住。Jemba 全部盯住，只在关键时刻发声。
Jemba 如何做到
学习正常。
标记异常。
一个无监督模型为每台机器建立健康运行的指纹——无需带标签的故障历史——然后实时对每一条新读数进行评分。
- 无监督——启动时无需带标签的故障。
- 异常评分在 2 秒内完成，实时推送。
- 自动处理漂移——产线变化时模型依然可靠。
工厂智能 — 跨传感器与产线的实时异常评分
由 TeepTrak 提供支持
450+ 家工厂的信赖之选。
Jemba 出自 TeepTrak——制造商已经在产线上使用的生产监控平台，在 30+ 个国家得到验证。
−35%
平均非计划停机
<2秒
异常响应时间
700+
同时监控的信号
48小时
至首个预测
运作方式
从传感器到挽救，
只需四步。
A
连接
从 TeepTrak、PLC、OPC-UA、CSV 或 API。
B
学习
Jemba 自动为每台设备建模正常行为。
C
预警
异常带着上下文浮现，在故障之前。
D
行动
通过 CMMS、Slack 或邮件生成工单。
FAQ
常见问题
Jemba 如何预测设备故障？
Jemba 从您的传感器数据中学习每台设备的正常行为，在异常演变为故障之前发出预警——无需设定固定阈值。
预测性维护需要新增传感器吗？
通常不需要。Jemba 使用您已有的传感器、PLC 和历史数据库即可运行。
这与阈值报警有何不同？
阈值报警往往触发过晚或过于频繁。Jemba 的异常检测能捕捉固定阈值忽略的细微漂移。
多久能看到结果？
安装约需 48 小时，模型在学习到您的基线后即可开始发现异常。
