Book a demo
Arpuro Intelligence·Nu i tidlig adgang

Spørg din fabrik om hvad som helst.

Arpuro Intelligence gør fire milliarder støvmålinger til svar — på almindeligt sprog, i realtid. Forbind Claude, ChatGPT, Cursor eller enhver MCP-bevidst klient, og lad skiftledere, HSE-ingeniører og operatører forespørge live-data uden at skrive en eneste linje SQL.

Bestil en demoLæs den tekniske dokumentation
4B+
målinger indekseret
20
industrianlæg i drift
3
lande · NO · IS · ES
15%
af europæisk Si-smeltning
Skiftet

Samme spørgsmål.
Fire vidt forskellige veje.

Tre af disse kræver en ingeniør, et dashboard og en udrulning. Én kræver en sætning. Det er forskellen, Arpuro Intelligence gør.

Spørgsmålet

"Vis alle lokationer på Isfjorden Silicon med sidste måneds støvforhold, sorteret med højeste eksponering først."

Tilgang 01SQL
SELECT l.name,
       AVG(m.resp_mg) AS avg_dust
FROM measurements m
JOIN locations l ON m.loc_id = l.id
JOIN sites s     ON l.site_id = s.id
WHERE s.name = 'Isfjorden Silicon'
  AND m.time >= NOW() - INTERVAL '1 month'
GROUP BY l.name
ORDER BY avg_dust DESC;
Kræver: skema, adgang, SQL-færdigheder
Tilgang 02REST
GET /api/sites
  ?name=Isfjorden+Silicon

GET /api/locations
  ?site_id=42

GET /api/measurements
  ?locations=101,102,103,104
  &start=2026-01-01T00:00:00Z
  &end=2026-02-01T00:00:00Z
  &types=resp_mg_per_m3
Kræver: API-nøgler, limkode, sortering på klientsiden
Tilgang 03Python
sites = api.get_sites(
    name="Isfjorden")
locs = api.get_locations(
    site_id=sites[0].id)
data = api.get_measurements(
    locations=[l.id for l in locs],
    start="2026-01-01",
    end="2026-02-01",
    types=["resp_mg_per_m3"])
sorted(data,
    key=lambda x: x.avg,
    reverse=True)
Kræver: SDK, Python-miljø, deployment
Tilgang 04MCP

"Vis alle lokationer på Isfjorden Silicon med sidste måneds støvforhold, sorteret med højeste eksponering først."

En sætning. Modellen gør resten.Arpuro
Hvad du kan spørge om

Fra vagtoverdragelse til bestyrelsesrapportering.

Tryk på en hvilken som helst prompt for at se, hvordan svaret ser ud.

Drift

Vis mig de højeste støvaflæsninger fra Furnace 4 sidste vagt.

Furnace 4 — sidste 8 timer (06:00–14:00 UTC)

Tre toppe i respirabelt støv overskred 15-min OEL på 5,0 mg/m³. Den højeste, kl. 11:42, ramte 7,8 mg/m³ under en aftapning. Gennemsnittet for vagten lå på 1,4 mg/m³ — godt under 8-timers-grænsen på 2,5.

Respirabelt støv · mg/m³ · 15-min intervaller06:00 → 14:00
15-min OEL · 5.08t OEL · 2.5842006:0008:0010:0012:0014:00
TidTop (resp)% af15-min OELSandsynlig årsag
07:305.3 mg/m³106%Påfyldning
11:427.8 mg/m³156%Aftapning
13:006.5 mg/m³130%Slaggehåndtering

Vil du have, at jeg opdeler dette pr. 15-min vindue, eller sammenligner med samme vagt sidste uge?

Analyse

Compliance

Rapportering

Sådan fungerer det

Bygget på en åben standard.

Arpuro Intelligence taler MCP (Model Context Protocol) — den åbne standard for at lade LLM’er tale med live-data. Tænk på det som USB-C til AI: ét stik, enhver moderne model.

97M+
SDK-downloads
pr. måned
13k+
MCP-servere
på GitHub
Bakket op af
Anthropic · OpenAI · Google · Microsoft
  1. 01

    Tilføj connectoren

    I din MCP-bevidste klient (Claude, ChatGPT, Cursor, Copilot) indsætter du én enkelt URL:

    https://mcp.arpuro.io
  2. 02

    Log ind én gang

    Et standard OAuth-flow mod din Arpuro-konto. Samme login som platformen — samme rolle, samme tilladelser, ingen parallel adgangsstyring.

  3. 03

    Spørg om hvad som helst

    Modellen får skrivebeskyttet adgang til de dashboards og den historik, du allerede har tilladelse til at se. Diagrammer, opsummeringer, eksporter — alt genereret fra live-data.

Integrationer

Fungerer med de værktøjer, dine teams allerede bruger.

AI-klienter
  • ClaudeAnthropic
  • ChatGPTOpenAI
  • CursorIDE
  • CopilotMicrosoft
Workflow & automatisering
  • n8nAlarmer & rapporter
  • OpenClawAgent-orkestrering
  • Zapier / MakeTriggere
  • Tilpassede MCP-klienterÅben standard
Enterprise
  • Power BIRapportering
  • Microsoft TeamsAlarmer
  • SAPDirekte API
  • Word & ExcelKlar til indsendelse
Konkret RoI

Hvor tallene lander.

En uafhængig vurdering fra Crisp Ideas i april 2026 modellerede effekten pr. anlæg af at kombinere Arpuro-sensorer med generativ AI. Billedet er ikke en produktivitetsjustering — det er RoI-forstærkning oven på fysisk infrastruktur.

Læs hele vurderingen
Direkte besparelser
0.7–3.4M
NOK pr. anlæg pr. år. Rengøringscyklusser, kampagneudskiftninger, undgået regulatorisk risiko.
Samfundsværdi
10.8M
NOK pr. typisk tilfælde, DALY-justeret (Disability-Adjusted Life Years).
CAPEX gentænkt
Titalls millioner
NOK pr. ventilationsinstallation. Sensordata fortæller, om du har brug for den — før du specificerer den.
Driftsgevinster
Reng mindre, fejl sjældnere.
Periodisk rengøring til 100.000 NOK pr. cyklus, udført når der er behov — ikke efter kalender.
Sikkerhed & adgang

Skrivebeskyttet som standard. Begrænset til det hver bruger allerede har.

  • Tokens er kortlivede og kan tilbagekaldes fra Arpuro-dashboardet.

  • Modellen ser aldrig data uden en eksplicit brugerprompt.

  • Bygget på eksisterende platform-RBAC (Role-Based Access Control) — ikke et parallelt adgangssystem.

Åbn den tekniske dokumentationTal med en ingeniør

Giv dine sensorer en mikrofon.

Tredive minutters gennemgang på dine data, med en af ingeniørerne, der byggede platformen.

Bestil en demoKontakt salg