Book a demo
Arpuro Intelligence·Nu i tidig åtkomst

Fråga din fabrik om vad som helst.

Arpuro Intelligence omvandlar fyra miljarder dammätningar till svar — på vanligt språk, i realtid. Anslut Claude, ChatGPT, Cursor eller vilken MCP-medveten klient som helst, och låt skiftledare, HSE-ingenjörer och operatörer ställa frågor till live-data utan att skriva en enda rad SQL.

Boka en demoLäs den tekniska dokumentationen
4B+
mätningar indexerade
20
industrianläggningar i drift
3
länder · NO · IS · ES
15%
av europeisk Si-smältning
Skiftet

Samma fråga.
Fyra mycket olika vägar.

Tre av dessa kräver en ingenjör, en dashboard och en driftsättning. En kräver en mening. Det är skillnaden Arpuro Intelligence gör.

Frågan

"Visa varje plats vid Isfjorden Silicon med förra månadens dammförhållanden, sorterat med högsta exponering först."

Angreppssätt 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;
Kräver: schema, åtkomst, SQL-kunskaper
Angreppssätt 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
Kräver: API-nycklar, limkod, klientsides-sortering
Angreppssätt 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)
Kräver: SDK, Python-miljö, driftsättning
Angreppssätt 04MCP

"Visa varje plats vid Isfjorden Silicon med förra månadens dammförhållanden, sorterat med högsta exponering först."

En mening. Modellen gör resten.Arpuro
Vad du kan fråga om

Från skiftövertagande till styrelserapportering.

Tryck på vilken prompt som helst för att se hur svaret ser ut.

Drift

Visa mig de högsta dammavläsningarna från Furnace 4 förra skiftet.

Furnace 4 — senaste 8 timmar (06:00–14:00 UTC)

Tre toppar i respirabelt damm överskred 15-min OEL på 5,0 mg/m³. Den högsta, kl. 11:42, nådde 7,8 mg/m³ under en tappning. Genomsnittet under skiftet låg på 1,4 mg/m³ — gott under 8-timmarsgränsen på 2,5.

Respirabelt damm · mg/m³ · 15-min intervall06:00 → 14:00
15-min OEL · 5.08h OEL · 2.5842006:0008:0010:0012:0014:00
TidTopp (resp)% av15-min OELTrolig orsak
07:305.3 mg/m³106%Charging
11:427.8 mg/m³156%Tappning
13:006.5 mg/m³130%Slagghantering

Vill du att jag delar upp det per 15-min fönster, eller jämför med samma skift förra veckan?

Analys

Efterlevnad

Rapportering

Så fungerar det

Byggd på en öppen standard.

Arpuro Intelligence talar MCP (Model Context Protocol) — den öppna standarden för att låta LLM:er prata med live-data. Tänk på det som USB-C för AI: en kontakt, alla moderna modeller.

97M+
SDK-nedladdningar
per månad
13k+
MCP-servrar
på GitHub
Stöds av
Anthropic · OpenAI · Google · Microsoft
  1. 01

    Lägg till anslutaren

    I din MCP-medvetna klient (Claude, ChatGPT, Cursor, Copilot) klistrar du in en enda URL:

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

    Logga in en gång

    Ett standard-OAuth-flöde mot ditt Arpuro-konto. Samma inloggning som plattformen — samma roll, samma behörigheter, ingen parallell åtkomsthantering.

  3. 03

    Fråga vad som helst

    Modellen får skrivskyddad åtkomst till de dashboards och den historik du redan har behörighet till. Diagram, sammanfattningar, exporter — allt genererat från live-data.

Integrationer

Fungerar med verktygen dina team redan använder.

AI-klienter
  • ClaudeAnthropic
  • ChatGPTOpenAI
  • CursorIDE
  • CopilotMicrosoft
Arbetsflöde & automatisering
  • n8nAviseringar & rapporter
  • OpenClawAgent-orkestrering
  • Zapier / MakeTriggers
  • Anpassade MCP-klienterÖppen standard
Enterprise
  • Power BIRapportering
  • Microsoft TeamsAviseringar
  • SAPDirekt API
  • Word & ExcelInlämningsklar
Konkret RoI

Var siffrorna landar.

En oberoende bedömning av Crisp Ideas i april 2026 modellerade effekten per anläggning av att kombinera Arpuro-sensorer med generativ AI. Bilden är inte en produktivitetsjustering — det är RoI-förstärkning ovanpå fysisk infrastruktur.

Läs hela bedömningen
Direkta besparingar
0.7–3.4M
NOK per anläggning per år. Rengöringscykler, kampanjbyten, undvikande av regulatorisk risk.
Samhällsvärde
10.8M
NOK per typiskt fall, DALY-justerat (Disability-Adjusted Life Years).
CAPEX omformulerat
Tiotals miljoner
NOK per ventilationsinstallation. Sensordata talar om du behöver den — innan du specificerar den.
Driftvinster
Rengör mindre, fel mer sällan.
Periodisk rengöring till 100 000 NOK per cykel, utförd när det behövs — inte enligt kalender.
Säkerhet & åtkomst

Skrivskyddat som standard. Begränsat till det varje användare redan har.

  • Tokens är kortlivade och kan återkallas från Arpuro-dashboarden.

  • Modellen ser aldrig data utan en uttrycklig användarprompt.

  • Byggt på plattformens befintliga RBAC (Role-Based Access Control) — inget parallellt åtkomstsystem.

Öppna den tekniska dokumentationenPrata med en ingenjör

Ge dina sensorer en mikrofon.

Trettio minuters genomgång av era data, med en av ingenjörerna som byggt plattformen.

Boka en demoKontakta sälj