Book a demo
Arpuro Intelligence·Ora in accesso anticipato

Chiedi qualsiasi cosa alla tua fabbrica.

Arpuro Intelligence trasforma quattro miliardi di misurazioni di polveri in risposte — in linguaggio naturale, in tempo reale. Collega Claude, ChatGPT, Cursor o qualsiasi client compatibile con MCP e lascia che capiturno, ingegneri HSE e operatori interroghino dati live senza scrivere una sola riga di SQL.

Prenota una demoLeggi la documentazione tecnica
4B+
misurazioni indicizzate
20
siti industriali attivi
3
paesi · NO · IS · ES
15%
della fusione Si europea
Il cambiamento

Stessa domanda.
Quattro percorsi molto diversi.

Tre di questi richiedono un ingegnere, una dashboard e un rollout. Uno richiede una frase. Questa è la differenza che fa Arpuro Intelligence.

La domanda

«Mostra ogni postazione a Isfjorden Silicon con le condizioni di polvere del mese scorso, ordinate dalla maggiore esposizione.»

Approccio 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;
Richiede: schema, accesso, competenze SQL
Approccio 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
Richiede: chiavi API, codice di collegamento, ordinamento lato client
Approccio 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)
Richiede: SDK, ambiente Python, deployment
Approccio 04MCP

«Mostra ogni postazione a Isfjorden Silicon con le condizioni di polvere del mese scorso, ordinate dalla maggiore esposizione.»

Una frase. Il modello fa il resto.Arpuro
Cosa puoi chiedere

Dal passaggio di consegne al reporting per il consiglio.

Tocca un qualsiasi prompt per vedere com’è la risposta.

Operazioni

Mostrami le letture di polvere più alte da Furnace 4 nell’ultimo turno.

Furnace 4 — ultime 8 ore (06:00–14:00 UTC)

Tre picchi di polvere respirabile hanno superato l’OEL a 15 min di 5,0 mg/m³. Il più alto, alle 11:42, ha raggiunto 7,8 mg/m³ durante una colata. La media del turno si è attestata a 1,4 mg/m³ — ben al di sotto del limite 8 ore di 2,5.

Polvere respirabile · mg/m³ · intervalli 15 min06:00 → 14:00
OEL 15 min · 5.0OEL 8 h · 2.5842006:0008:0010:0012:0014:00
OraPicco (resp)% diOEL 15 minCausa probabile
07:305.3 mg/m³106%Carica
11:427.8 mg/m³156%Spillaggio
13:006.5 mg/m³130%Gestione delle scorie

Vuoi che lo suddivida per finestra di 15 min, o che lo confronti con lo stesso turno della scorsa settimana?

Analisi

Conformità

Reportistica

Come funziona

Costruito su uno standard aperto.

Arpuro Intelligence parla il Model Context Protocol — lo standard aperto che permette agli LLM di comunicare con dati live. Pensalo come l’USB-C dell’IA: un solo connettore, ogni modello moderno.

97M+
Download SDK
al mese
13k+
Server MCP
su GitHub
Sostenuto da
Anthropic · OpenAI · Google · Microsoft
  1. 01

    Aggiungi il connettore

    Nel tuo client compatibile con MCP (Claude, ChatGPT, Cursor, Copilot) incolla un singolo URL:

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

    Accedi una volta

    Un flusso OAuth standard contro il tuo account Arpuro. Stesso accesso della piattaforma — stesso ruolo, stessi permessi, nessuna gestione di accesso parallela.

  3. 03

    Chiedi qualsiasi cosa

    Il modello ottiene accesso in sola lettura ai dashboard e alla cronologia a cui hai già il permesso di accedere. Grafici, riepiloghi, esportazioni — tutto generato da dati live.

Integrazioni

Funziona con gli strumenti che i tuoi team già usano.

Client IA
  • ClaudeAnthropic
  • ChatGPTOpenAI
  • CursorIDE
  • CopilotMicrosoft
Workflow & automazione
  • n8nAvvisi & rapporti
  • OpenClawOrchestrazione di agenti
  • Zapier / MakeTrigger
  • Client MCP personalizzatiStandard aperto
Enterprise
  • Power BIReportistica
  • Microsoft TeamsAvvisi
  • SAPAPI diretta
  • Word & ExcelPronto all’invio
RoI tangibile

Dove atterrano i numeri.

Una valutazione indipendente di Crisp Ideas dell’aprile 2026 ha modellato l’impatto per sito della combinazione di sensori Arpuro con IA generativa. Il quadro non è una ottimizzazione di produttività — è amplificazione di RoI sopra l’infrastruttura fisica.

Leggi la valutazione completa
Risparmi diretti
0.7–3.4M
NOK per sito all’anno. Cicli di pulizia, sostituzioni di campagna, riduzione del rischio normativo.
Valore sociale
10.8M
NOK per caso tipico, corretto DALY (Disability-Adjusted Life Years).
CAPEX riformulato
Decine di milioni
NOK per installazione di ventilazione. I dati dei sensori ti dicono se serve — prima di specificarla.
Vantaggi operativi
Pulisci meno, guastati meno.
Pulizia periodica a 100 000 NOK per ciclo, eseguita quando serve — non a calendario.
Sicurezza e accesso

Sola lettura per impostazione predefinita. Limitato a ciò che ogni utente ha già.

  • I token hanno vita breve e sono revocabili dal dashboard Arpuro.

  • Il modello non vede mai dati senza un prompt esplicito dell’utente.

  • Costruito sull’RBAC esistente della piattaforma — nessun piano di accesso parallelo.

Apri la documentazione tecnicaParla con un ingegnere

Dai un microfono ai tuoi sensori.

Trenta minuti di walkthrough sui tuoi dati, con uno degli ingegneri che hanno costruito la piattaforma.

Prenota una demoContatta le vendite