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Arpuro Intelligence·Ya disponible en acceso anticipado

Pregúntale lo que sea a tu fábrica.

Arpuro Intelligence convierte cuatro mil millones de mediciones de polvo en respuestas — en lenguaje natural, en tiempo real. Conecta Claude, ChatGPT, Cursor o cualquier cliente compatible con MCP y deja que tus jefes de turno, ingenieros de HSE y operadores consulten datos en vivo sin escribir una sola línea de SQL.

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4B+
mediciones indexadas
20
plantas industriales activas
3
países · NO · IS · ES
15%
de la fundición de Si europea
El cambio

Misma pregunta.
Cuatro caminos muy distintos.

Tres de ellos requieren un ingeniero, un dashboard y un despliegue. Uno requiere una frase. Esa es la diferencia que marca Arpuro Intelligence.

La pregunta

«Muéstrame todas las ubicaciones de Isfjorden Silicon con las condiciones de polvo del último mes, ordenadas por la mayor exposición primero.»

Enfoque 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;
Necesita: esquema, acceso, conocimientos de SQL
Enfoque 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
Necesita: claves de API, código de integración, ordenación en cliente
Enfoque 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)
Necesita: SDK, entorno Python, despliegue
Enfoque 04MCP

«Muéstrame todas las ubicaciones de Isfjorden Silicon con las condiciones de polvo del último mes, ordenadas por la mayor exposición primero.»

Una frase. El modelo hace el resto.Arpuro
Qué puedes preguntar

Del relevo de turno al informe para el consejo.

Pulsa cualquier prompt para ver cómo es la respuesta.

Operaciones

Muéstrame las lecturas de polvo más altas del Horno 4 del último turno.

Horno 4 — últimas 8 horas (06:00–14:00 UTC)

Tres picos de polvo respirable superaron el OEL de 15 minutos de 5,0 mg/m³. El más alto, a las 11:42, alcanzó 7,8 mg/m³ durante una colada. La media del turno se situó en 1,4 mg/m³ — muy por debajo del límite de 8 horas de 2,5.

Polvo respirable · mg/m³ · intervalos de 15 min06:00 → 14:00
OEL 15 min · 5.0OEL 8 h · 2.5842006:0008:0010:0012:0014:00
HoraPico (resp)% deOEL 15 minCausa probable
07:305.3 mg/m³106%Carga
11:427.8 mg/m³156%Colada
13:006.5 mg/m³130%Manejo de escoria

¿Quieres que lo desglose por ventanas de 15 min, o lo compare con el mismo turno de la semana pasada?

Análisis

Cumplimiento

Informes

Cómo funciona

Construido sobre un estándar abierto.

Arpuro Intelligence habla el Model Context Protocol — el estándar abierto que permite a los LLM dialogar con datos en vivo. Piénsalo como el USB-C para la IA: un único conector, todos los modelos modernos.

97M+
descargas del SDK
al mes
13k+
servidores MCP
en GitHub
Respaldado por
Anthropic · OpenAI · Google · Microsoft
  1. 01

    Añade el conector

    En tu cliente compatible con MCP (Claude, ChatGPT, Cursor, Copilot), pega una única URL:

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

    Inicia sesión una vez

    Un flujo OAuth estándar contra tu cuenta de Arpuro. El mismo inicio de sesión que la plataforma — mismo rol, mismos permisos, sin gestión de accesos paralela.

  3. 03

    Pregunta lo que quieras

    El modelo obtiene acceso de solo lectura a los dashboards y al histórico que ya tienes permiso para ver. Gráficos, resúmenes, exportaciones — todo generado a partir de datos en vivo.

Integraciones

Funciona con las herramientas que tus equipos ya utilizan.

Clientes de IA
  • ClaudeAnthropic
  • ChatGPTOpenAI
  • CursorIDE
  • CopilotMicrosoft
Flujo de trabajo y automatización
  • n8nAlertas e informes
  • OpenClawOrquestación de agentes
  • Zapier / MakeDisparadores
  • Clientes MCP a medidaEstándar abierto
Empresa
  • Power BIInformes
  • Microsoft TeamsAlertas
  • SAPAPI directa
  • Word & ExcelListo para presentación
RoI tangible

Dónde aterrizan las cifras.

Una evaluación independiente realizada por Crisp Ideas en abril de 2026 modeló el impacto por planta de combinar los sensores de Arpuro con IA generativa. El resultado no es un retoque de productividad — es una amplificación del RoI sobre la infraestructura física.

Leer la evaluación completa
Ahorro directo
0.7–3.4M
NOK por planta y año. Ciclos de limpieza, reemplazos de campaña, evitación del riesgo regulatorio.
Valor social
10.8M
NOK por caso típico, ajustado por DALY (años de vida ajustados por discapacidad).
CAPEX replanteado
Decenas de millones
NOK por instalación de ventilación. Los datos del sensor te dicen si la necesitas — antes de especificarla.
Ganancias operativas
Limpia menos, falla menos.
Limpieza periódica a 100 000 NOK por ciclo, realizada cuando hace falta — no por calendario.
Seguridad y acceso

Solo lectura por defecto. Acotado a lo que cada usuario ya tiene.

  • Los tokens son de corta duración y revocables desde el dashboard de Arpuro.

  • El modelo nunca ve datos sin un prompt explícito del usuario.

  • Construido sobre el RBAC existente de la plataforma — sin un plano de acceso paralelo.

Abrir la documentación técnicaHablar con un ingeniero

Dale un micrófono a tus sensores.

Recorrido de treinta minutos sobre tus datos, con uno de los ingenieros que construyó la plataforma.

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