资源
指南与资料
关于 Jemba 如何在真实产线上产生成效的详细资料：方法、数据，以及每项结果的验证方式。选择您需要的，我们即刻发送。
概览 · 资料
工业机器学习 — 一页概览
在贵厂已有数据上进行异常检测与工艺优化。两周给出答复，工厂级范围，无需在您的网络中安装任何东西。
预判 273 小时停机+9.5 个百分点良率两周给出答复
客户案例 #1 · 异常检测
273 小时停机，从您已有的日志中预判
航空航天与国防供应商，4 台设备，受监管环境。仅凭开/停机日志——无需新增传感器、无需改动设备——Jemba 预判了该产线 45% 的停机，并通过 12 个月滚动回测验证。
273 小时 · 占停机 45%0 个新增传感器12 个月回测
客户案例 #2 · 工艺优化
+9.5 个百分点良率，来自早已完成的生产批次
橡胶与聚合物供应商，纺织筒管产线。将 977 列的导出数据缩减到 10 个关键变量；推荐工艺区间平均良率 78.1%，而全部 336 批历史平均为 68.6%——基于 33 个历史批次实测，而非预测。
+9.5 个百分点良率977 → 10 个关键变量无需客户投入工时
