Book a demo
Arpuro Intelligence·Nå i tidlig tilgang

Spør fabrikken din om hva som helst.

Arpuro Intelligence gjør fire milliarder støvmålinger om til svar — på vanlig språk, i sanntid. Koble til Claude, ChatGPT, Cursor eller en hvilken som helst MCP-bevisst klient, og la skiftledere, HMS-ingeniører og operatører spørre live data uten å skrive en eneste linje SQL.

Bestill en demoLes den tekniske dokumentasjonen
4B+
målinger indeksert
20
industrianlegg i drift
3
land · NO · IS · ES
15%
av europeisk Si-smelting
Skiftet

Samme spørsmål.
Fire svært ulike veier.

Tre av disse krever en ingeniør, et dashbord og en utrulling. Én krever en setning. Det er forskjellen Arpuro Intelligence gjør.

Spørsmålet

«Vis hvert sted ved Isfjorden Silicon med forrige måneds støvforhold, sortert med høyeste eksponering først.»

Tilnærming 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;
Trenger: skjema, tilgang, SQL-ferdigheter
Tilnærming 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
Trenger: API-nøkler, limkode, sortering på klientsiden
Tilnærming 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)
Trenger: SDK, Python-miljø, utrulling
Tilnærming 04MCP

«Vis hvert sted ved Isfjorden Silicon med forrige måneds støvforhold, sortert med høyeste eksponering først.»

En setning. Modellen gjør resten.Arpuro
Hva du kan spørre om

Fra skiftovertakelse til styrerapportering.

Trykk på en hvilken som helst prompt for å se hvordan svaret ser ut.

Drift

Vis meg de høyeste støvavlesningene fra Furnace 4 forrige skift.

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

Tre topper i respirabelt støv overskred 15-min OEL på 5,0 mg/m³. Den høyeste, kl. 11:42, traff 7,8 mg/m³ under en avstikk. Gjennomsnittet over skiftet lå på 1,4 mg/m³ — godt under 8-timersgrensen på 2,5.

Respirabelt støv · mg/m³ · 15-min bøtter06:00 → 14:00
15-min OEL · 5.08t OEL · 2.5842006:0008:0010:0012:0014:00
TidTopp (resp)% av15-min OELSannsynlig årsak
07:305.3 mg/m³106%Lading
11:427.8 mg/m³156%Avstikk
13:006.5 mg/m³130%Slagghåndtering

Vil du at jeg deler dette opp per 15-min vindu, eller sammenligner med samme skift forrige uke?

Analyse

Samsvar

Rapportering

Slik fungerer det

Bygget på en åpen standard.

Arpuro Intelligence snakker MCP (Model Context Protocol) — den åpne standarden for å la LLM-er kommunisere med live data. Tenk på det som USB-C for KI: én kontakt, alle moderne modeller.

97M+
SDK-nedlastinger
per måned
13k+
MCP-servere
på GitHub
Støttet av
Anthropic · OpenAI · Google · Microsoft
  1. 01

    Legg til konnektoren

    I MCP-bevisst klient (Claude, ChatGPT, Cursor, Copilot) limer du inn én enkelt URL:

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

    Logg inn én gang

    En standard OAuth-flyt mot Arpuro-kontoen din. Samme innlogging som plattformen — samme rolle, samme tillatelser, ingen parallell tilgangshåndtering.

  3. 03

    Spør om hva som helst

    Modellen får skrivebeskyttet tilgang til dashbordene og historikken du allerede har tilgang til. Diagrammer, oppsummeringer, eksporter — alt generert fra live data.

Integrasjoner

Fungerer med verktøyene teamene dine allerede bruker.

AI-klienter
  • ClaudeAnthropic
  • ChatGPTOpenAI
  • CursorIDE
  • CopilotMicrosoft
Arbeidsflyt & automatisering
  • n8nVarsler & rapporter
  • OpenClawAgent-orkestrering
  • Zapier / MakeUtløsere
  • Tilpassede MCP-klienterÅpen standard
Enterprise
  • Power BIRapportering
  • Microsoft TeamsVarsler
  • SAPDirekte API
  • Word & ExcelKlar til innsending
Konkret avkastning

Hvor tallene lander.

En uavhengig vurdering fra Crisp Ideas i april 2026 modellerte effekten per anlegg av å kombinere Arpuro-sensorer med generativ KI. Bildet er ikke en produktivitetsjustering — det er RoI-forsterkning oppå fysisk infrastruktur.

Les hele vurderingen
Direkte besparelser
0.7–3.4M
NOK per anlegg per år. Rengjøringssykluser, kampanjeerstatninger, unngåelse av regulatorisk risiko.
Samfunnsverdi
10.8M
NOK per typisk tilfelle, DALY-justert (Disability-Adjusted Life Years).
CAPEX omdefinert
Titalls millioner
NOK per ventilasjonsinstallasjon. Sensordata forteller om du trenger den — før du spesifiserer den.
Driftsgevinster
Rengjør mindre, sviktet sjeldnere.
Periodisk rengjøring til 100 000 NOK per syklus, utført når det trengs — ikke etter kalender.
Sikkerhet og tilgang

Skrivebeskyttet som standard. Avgrenset til det hver bruker allerede har.

  • Tokens er kortlivede og kan trekkes tilbake fra Arpuro-dashbordet.

  • Modellen ser aldri data uten en eksplisitt brukerprompt.

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

Åpne den tekniske dokumentasjonenSnakk med en ingeniør

Gi sensorene dine en mikrofon.

Tretti minutters gjennomgang på dine data, med en av ingeniørene som bygde plattformen.

Bestill en demoKontakt salg