Book a demo
Arpuro Intelligence·No i tidleg tilgang

Spør fabrikken din om kva som helst.

Arpuro Intelligence gjer fire milliardar støvmålingar om til svar — på vanleg språk, i sanntid. Kopla til Claude, ChatGPT, Cursor eller ein kva som helst MCP-medviten klient, og la skiftleiarar, HMS-ingeniørar og operatørar spørje live data utan å skrive ei einaste linje SQL.

Tinga ein demoLes den tekniske dokumentasjonen
4B+
målingar indekserte
20
industrianlegg i drift
3
land · NO · IS · ES
15%
av europeisk Si-smelting
Skiftet

Same spørsmål.
Fire svært ulike vegar.

Tre av desse krev ein ingeniør, eit dashbord og ei utrulling. Éin krev ei setning. Det er skilnaden Arpuro Intelligence gjer.

Spørsmålet

«Vis kvart stad ved Isfjorden Silicon med førre månads støvforhold, sortert med høgaste 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;
Treng: skjema, tilgang, SQL-ferdigheiter
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
Treng: API-nøklar, limkode, sortering på klientsida
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)
Treng: SDK, Python-miljø, utrulling
Tilnærming 04MCP

«Vis kvart stad ved Isfjorden Silicon med førre månads støvforhold, sortert med høgaste eksponering først.»

Ei setning. Modellen gjer resten.Arpuro
Det du kan spørje om

Frå skiftovertaking til styrerapportering.

Trykk på ein kva som helst prompt for å sjå korleis svaret ser ut.

Drift

Vis meg dei høgaste støvavlesingane frå Furnace 4 førre skift.

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

Tre toppar i respirabelt støv overskreid 15-min OEL på 5,0 mg/m³. Den høgaste, kl. 11:42, trefte 7,8 mg/m³ under ein avstikk. Gjennomsnittet over skiftet låg på 1,4 mg/m³ — godt under 8-timarsgrensa 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 OELSannsynleg årsak
07:305.3 mg/m³106%Lading
11:427.8 mg/m³156%Avstikk
13:006.5 mg/m³130%Slaggehandtering

Vil du at eg delar dette opp per 15-min vindauge, eller samanliknar med same skift førre veke?

Analyse

Samsvar

Rapportering

Slik fungerer det

Bygd på ein open standard.

Arpuro Intelligence snakkar MCP (Model Context Protocol) — den opne standarden for å la LLM-ar kommunisere med live data. Tenk på det som USB-C for KI: éin kontakt, alle moderne modellar.

97M+
SDK-nedlastingar
per månad
13k+
MCP-tenarar
på GitHub
Støtta av
Anthropic · OpenAI · Google · Microsoft
  1. 01

    Legg til konnektoren

    I MCP-medviten klient (Claude, ChatGPT, Cursor, Copilot) limar du inn éin einaste URL:

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

    Logg inn éin gong

    Ein standard OAuth-flyt mot Arpuro-kontoen din. Same innlogging som plattforma — same rolle, same løyve, inga parallell tilgangshandtering.

  3. 03

    Spør om kva som helst

    Modellen får skrivebeskytta tilgang til dashborda og historikken du allereie har tilgang til. Diagram, oppsummeringar, eksportar — alt generert frå live data.

Integrasjonar

Fungerer med verktøya teama dine allereie brukar.

AI-klientar
  • ClaudeAnthropic
  • ChatGPTOpenAI
  • CursorIDE
  • CopilotMicrosoft
Arbeidsflyt & automatisering
  • n8nVarsel & rapportar
  • OpenClawAgent-orkestrering
  • Zapier / MakeUtløysarar
  • Tilpassa MCP-klientarOpen standard
Enterprise
  • Power BIRapportering
  • Microsoft TeamsVarsel
  • SAPDirekte API
  • Word & ExcelKlar til innsending
Konkret avkastning

Kvar tala landar.

Ei uavhengig vurdering frå Crisp Ideas i april 2026 modellerte effekten per anlegg av å kombinere Arpuro-sensorar med generativ AI. Biletet er ikkje ei produktivitetsjustering — det er RoI-forsterking oppå fysisk infrastruktur.

Les heile vurderinga
Direkte innsparingar
0.7–3.4M
NOK per anlegg per år. Reingjeringssyklusar, kampanjeerstatningar, unngåing av regulatorisk risiko.
Samfunnsverdi
10.8M
NOK per typisk tilfelle, DALY-justert (Disability-Adjusted Life Years).
CAPEX omdefinert
Titals millionar
NOK per ventilasjonsinstallasjon. Sensordata fortel om du treng han — før du spesifiserer han.
Driftsgevinstar
Reingjer mindre, sviktar sjeldnare.
Periodisk reingjering til 100 000 NOK per syklus, gjort når det trengst — ikkje etter kalender.
Tryggleik og tilgang

Skrivebeskytta som standard. Avgrensa til det kvar brukar allereie har.

  • Tokens er kortlivde og kan trekkjast tilbake frå Arpuro-dashbordet.

  • Modellen ser aldri data utan ein eksplisitt brukarprompt.

  • Bygd på eksisterande plattform-RBAC (Role-Based Access Control) — ikkje eit parallelt tilgangssystem.

Opne dei tekniske dokumentaSnakk med ein ingeniør

Gi sensorane dine ein mikrofon.

Tretti minutts gjennomgang på dine data, med ein av ingeniørane som bygde plattforma.

Tinga ein demoKontakt sal