应用场景 · 质量关联分析找出驱动废品的
找出驱动废品的
那10 个变量。
Jemba 按对缺陷的真实影响对数百个工艺参数排序，分离出真正重要的少数几个，并给出可直接落地的操作区间——在您触碰产线之前就量化好以欧元计的收益。
无需信用卡 · 无需数据科学家 · 48 小时完成部署
问题所在
根本原因就在您的数据里。
只是埋在 700+ 个变量中。
六西格玛研究耗时数周，且每次只能测试少数几个因素。与此同时，废品仍在流出。真正的驱动因素往往是几个没人想到要搭配的参数之间的交互——这种模式，模型几分钟就能找到，电子表格永远找不到。
Jemba 如何做到
718 进。
10 个重要的出。
Jemba 按每个参数对废品的贡献打分，暴露交互作用，并给出每个驱动因素的最佳区间——直接通过 OPC-UA 推送到产线。
- 通过 SHAP 计算变量重要性，而非凭感觉。
- 每个参数一个最佳区间（例如压接力 4.2–4.5 kN）。
- 在行动前量化收益：废品、良率、€ / 月。
质量关联分析 — 在测试数据上解释了 83% 的废品方差
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。
718→10
变量到关键因素
83%
废品方差被解释
−22%
废品与返工
几分钟
找到根本原因
运作方式
从缺陷到修复，
只需四步。
A
连接
通过 TeepTrak、CSV 或 API 接入工艺 + 质量数据。
B
关联
Jemba 对驱动因素排序并找出交互作用。
C
建议
每个参数一个最佳区间，附带欧元收益。
D
应用
通过 OPC-UA 或工单下发设定值。
FAQ
常见问题
Jemba 如何找出质量缺陷的原因？
它将数百个工艺变量与您的质量结果进行相关分析，对与废品和缺陷最相关的因素进行排序。
它能处理数百个参数吗？
可以。Jemba 处理 700+ 个变量以找出决定质量的组合——这是人工难以完成的。
我需要给数据打标签吗？
无需繁重的标注。Jemba 基于您现有的工艺和质量记录即可工作。
我们能期待什么样的结果？
团队通常能锁定造成大部分废品的少数关键参数，加以调整以提升一次合格率。
