Voyez la perte arriver.
La couche Machine Learning de TeepTrak apprend ce qu'est la « normale » sur chaque ligne, puis signale dérives, micro-arrêts naissants et problèmes qualité émergents avant qu'ils ne vous coûtent la moindre pièce — avec la cause probable déjà associée.
- Fonctionne sur les données TeepTrak que vous collectez déjà
- Alerte précoce — des minutes à des heures avant le dépassement
- Explicable — chaque alerte montre le pourquoi, pas seulement le quoi
Détection d'anomalies — Four B2ALERTELe signal est déjà dans vos données.
Vous collectez des milliers de points de données par poste. Le motif qui prédit le rebut de ce soir s'y trouve — le Machine Learning le repère avant que vous ne le ressentiez.
Apprend votre normale
Une référence vivante par ligne et par produit, construite à partir des temps de cycle, arrêts, paramètres et qualité. Aucune ligne n'est jugée selon la même règle générique.
Prédit l'anormal
Les modèles de tendance et de motif lèvent une alerte tant qu'il est encore temps de corriger — des minutes à des heures d'avance, pas une autopsie le mois suivant.
S'explique
Chaque alerte est livrée avec les facteurs contributifs et l'endroit où regarder en premier. Une information à laquelle l'atelier se fie — pas une boîte noire qui crie au loup.
Des signaux bruts à une alerte exploitable.
Quatre façons dont le modèle transforme vos données existantes en anticipation.
Capte la dérive lente
La dérive douce du vendredi après-midi qu'aucun seuil ne déclenche — signalée dès que la tendance s'inverse.
Trouve le défaut récurrent
Regroupe les événements similaires pour faire émerger une cause racine récurrente — même entre postes et produits.
Montre le pourquoi
Chaque alerte hiérarchise les facteurs en cause, pour que l'équipe parte de la cause la plus probable — pas de zéro.
Une traçabilité claire
Chaque anomalie, journalisée avec son contexte — à intégrer à vos rituels d'amélioration continue, votre BI ou votre GMAO.
Aucun projet data. Il fonctionne sur ce que vous avez déjà.
Alimentez-le avec vos données
TRS, arrêts, temps de cycle, paramètres de process et qualité — déjà collectés par TeepTrak. Rien de nouveau à installer, aucun capteur supplémentaire.
Il apprend la normale
Le modèle construit une référence pour chaque ligne et produit et l'affine à mesure que les conditions évoluent. Votre usine, pas un manuel.
Il alerte tôt
Les prédictions arrivent là où votre équipe travaille déjà — tableau de bord, e-mail, smartphone ou API — chacune avec la cause probable associée.
Bâti sur les données que TeepTrak collecte déjà.
Quelle quantité de données faut-il ?
Si vous utilisez déjà TeepTrak, vous en avez assez. Le modèle s'entraîne sur l'historique collecté et fait émerger des motifs en quelques jours — puis s'améliore au fil du temps.
Est-ce une boîte noire ?
Non — c'est tout l'intérêt. Chaque alerte hiérarchise les facteurs déclencheurs et indique où regarder en premier ; votre équipe agit sur une information vérifiable, pas sur un score mystérieux.
Où apparaissent les prédictions ?
Là où votre équipe travaille déjà : tableaux de bord TeepTrak, alertes smartphone, e-mail, ou poussées vers votre BI, votre MES ou votre GMAO via API.
Faut-il un data scientist ?
Non. TeepTrak configure et affine les modèles avec vous. Vous recevez les alertes précoces et les explications ; nous gérons le machine learning.
Agissez avant que la perte ne survienne.
Une session de travail de 30 minutes avec un ingénieur TeepTrak — nous examinons vos propres données et montrons où le modèle vous aurait alerté en premier.