Book a demo
Arpuro Intelligence·Maintenant en accès anticipé

Demandez tout à votre usine.

Arpuro Intelligence transforme quatre milliards de mesures de poussière en réponses — en langage naturel, en temps réel. Connectez Claude, ChatGPT, Cursor ou n’importe quel client compatible MCP et laissez les chefs de quart, ingénieurs HSE et opérateurs interroger les données en direct sans écrire une seule ligne de SQL.

Réserver une démoLire la documentation technique
4B+
mesures indexées
20
sites industriels en service
3
pays · NO · IS · ES
15%
de la fusion Si européenne
Le tournant

Même question.
Quatre chemins très différents.

Trois de ces approches exigent un ingénieur, un tableau de bord et un déploiement. Une seule exige une phrase. C’est la différence qu’apporte Arpuro Intelligence.

La question

« Montre chaque emplacement chez Isfjorden Silicon avec les conditions de poussière du mois dernier, triées par exposition la plus élevée d’abord. »

Approche 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;
Nécessite : schéma, accès, compétences SQL
Approche 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
Nécessite : clés API, code de liaison, tri côté client
Approche 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)
Nécessite : SDK, environnement Python, déploiement
Approche 04MCP

« Montre chaque emplacement chez Isfjorden Silicon avec les conditions de poussière du mois dernier, triées par exposition la plus élevée d’abord. »

Une phrase. Le modèle s’occupe du reste.Arpuro
Ce que vous pouvez demander

De la passation d’équipe au reporting du conseil.

Touchez n’importe quel prompt pour voir à quoi ressemble la réponse.

Opérations

Montrez-moi les relevés de poussière les plus élevés de Furnace 4 lors du dernier quart.

Furnace 4 — dernières 8 heures (06:00–14:00 UTC)

Trois pics de poussière respirable ont dépassé l’OEL 15 min de 5,0 mg/m³. Le plus élevé, à 11 : 42, a atteint 7,8 mg/m³ lors d’une coulée. La moyenne du quart s’est établie à 1,4 mg/m³ — bien en dessous de la limite 8 h de 2,5.

Poussière respirable · mg/m³ · intervalles 15 min06:00 → 14:00
OEL 15 min · 5.0OEL 8 h · 2.5842006:0008:0010:0012:0014:00
HeurePic (resp)% deOEL 15 minCause probable
07:305.3 mg/m³106%Chargement
11:427.8 mg/m³156%Coulée
13:006.5 mg/m³130%Manipulation du laitier

Voulez-vous que je décompose cela par fenêtre de 15 min, ou que je compare avec le même quart la semaine dernière ?

Analyse

Conformité

Reporting

Comment ça marche

Construit sur une norme ouverte.

Arpuro Intelligence parle le Model Context Protocol — la norme ouverte qui permet aux LLM de dialoguer avec les données en direct. Voyez-le comme l’USB-C de l’IA : un seul connecteur, tous les modèles modernes.

97M+
Téléchargements SDK
par mois
13k+
Serveurs MCP
sur GitHub
Soutenu par
Anthropic · OpenAI · Google · Microsoft
  1. 01

    Ajoutez le connecteur

    Dans votre client compatible MCP (Claude, ChatGPT, Cursor, Copilot), collez une seule URL :

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

    Connectez-vous une fois

    Un flux OAuth standard contre votre compte Arpuro. Même connexion que la plateforme — même rôle, mêmes autorisations, aucune gestion d’accès parallèle.

  3. 03

    Demandez ce que vous voulez

    Le modèle obtient un accès en lecture seule aux tableaux de bord et à l’historique auxquels vous avez déjà droit. Graphiques, résumés, exports — tous générés à partir de données en direct.

Intégrations

Fonctionne avec les outils que vos équipes utilisent déjà.

Clients IA
  • ClaudeAnthropic
  • ChatGPTOpenAI
  • CursorIDE
  • CopilotMicrosoft
Workflow & automatisation
  • n8nAlertes & rapports
  • OpenClawOrchestration d’agents
  • Zapier / MakeDéclencheurs
  • Clients MCP personnalisésNorme ouverte
Enterprise
  • Power BIReporting
  • Microsoft TeamsAlertes
  • SAPAPI directe
  • Word & ExcelPrêt à soumettre
RoI tangible

Là où atterrissent les chiffres.

Une évaluation indépendante par Crisp Ideas en avril 2026 a modélisé l’impact par site de la combinaison des capteurs Arpuro et de l’IA générative. L’image n’est pas un ajustement de productivité — c’est une amplification du RoI sur une infrastructure physique.

Lire l’évaluation complète
Économies directes
0.7–3.4M
NOK par site et par an. Cycles de nettoyage, remplacements de campagne, risque réglementaire évité.
Valeur sociétale
10.8M
NOK par cas typique, ajusté DALY (Disability-Adjusted Life Years).
CAPEX repensé
Dizaines de millions
NOK par installation de ventilation. Les données capteur vous disent si elle est nécessaire — avant de la spécifier.
Gains opérationnels
Nettoyez moins, défaillez moins.
Nettoyage périodique à 100 000 NOK par cycle, effectué quand nécessaire — pas selon le calendrier.
Sécurité & accès

Lecture seule par défaut. Limité à ce que chaque utilisateur a déjà.

  • Les jetons sont à courte durée de vie et révocables depuis le tableau de bord Arpuro.

  • Le modèle ne voit jamais de données sans invite explicite de l’utilisateur.

  • Construit sur le RBAC existant de la plateforme — aucun plan d’accès parallèle.

Ouvrir la documentation techniqueParler à un ingénieur

Donnez un micro à vos capteurs.

Trente minutes de présentation sur vos données, avec l’un des ingénieurs qui ont bâti la plateforme.

Réserver une démoContacter les ventes