SAJAG सजग
Guardia de Disponibilidad y Juicio de Activos Inteligentes
“Predecir el fallo. Proteger la misión.”
EL PROBLEMA
Los vehículos del Ejército de India se descomponen porque el mantenimiento sigue un calendario, no la condición real. Los talleres esperan semanas por repuestos que deberían haber sido preposicionados. El mantenimiento a intervalos fijos o sobre-mantiene (desperdiciando recursos) o sub-mantiene (perdiendo fallos). Cuando el equipo falla inesperadamente, los repuestos a menudo están a 2,000 km de distancia en un depósito, y el vehículo permanece inactivo durante semanas. SAJAG cambia ambos: predice fallos basándose en cómo se utiliza realmente cada vehículo y le dice a la Artillería exactamente qué repuestos almacenar, dónde y cuándo.
LA SOLUCIÓN
Qué SAJAG Hace
SAJAG es una plataforma de IA que predice cuándo fallarán los vehículos y equipos militares, qué repuestos serán necesarios y cuándo almacenarlos, convirtiendo la reparación reactiva en prevención proactiva. Funciona con datos que el Ejército ya tiene: registros de servicio, registros de fallos e historiales de despliegue. No se requieren sensores para la Fase 1.
Every prediction is conditioned on terrain and climate. The same vehicle behaves fundamentally differently in Ladakh (-40°C, 5,500m altitude) vs Rajasthan (+52°C desert) vs Northeast monsoon zones. This terrain correlation is SAJAG's core intelligence - no commercial platform models this because no commercial fleet operates across this range. Classical ML algorithms (XGBoost, survival analysis, time-series forecasting) run on standard CPU hardware. No GPU. No LLM dependency. No internet required for any core function.
सजग (SAJAG) - Alerta. Vigilante. Atento. En la cultura del Ejército Indio, "Sajag raho" (mantente alerta) se inculca en cada soldado desde el entrenamiento básico. SAJAG se mantiene alerta ante la degradación del equipo para que su flota esté lista para la misión.
CAPACIDADES
Características Clave
Puntuación de Salud del Vehículo
Puntuación de salud generada por IA de 0 a 100 por vehículo y por sistema (motor, refrigeración, transmisión, eléctrico, frenos, suspensión). Actualizada después de cada evento de ingestión de datos con seguimiento de tendencias históricas.
Motor de Predicción de Fallos
El análisis de supervivencia + clasificación híbrida predice la probabilidad de fallo dentro de ventanas de 7/14/30/60/90 días por vehículo por sistema. Se incluyen factores contribuyentes y acciones recomendadas.
Correlacionador Terreno-Clima
Diferenciador clave. Ajusta todas las predicciones según el terreno de despliegue - alta altitud, desierto, monzón, llanuras. Factores de desgaste del terreno calibrados a partir de datos operativos reales.
Pronóstico de Demanda de Repuestos
Pronóstico de demanda de repuestos a 30/60/90 días por formación. Mapea el mantenimiento previsto a la lista de materiales de repuestos. Identificación de stock muerto y análisis de periodicidad.
Minería de Patrones de Fallo
La minería de reglas de asociación identifica patrones de fallos que co-ocurren. "Cuando ALS opera a >4,000m durante >90 días, la falla del sistema de inyección de combustible sigue a la falla eléctrica el 89% del tiempo."
Calculadora de Fiabilidad de Misión
Porcentaje de fiabilidad único por vehículo y por formación. Escenarios hipotéticos: "Si atendemos estos 3 vehículos primero, la fiabilidad pasa del 64% al 86%."
Motor de Alertas de Mantenimiento
Alertas CRÍTICAS (7 días) / ADVERTENCIA (7-30 días) / ASESORÍA (30-90 días) con acciones recomendadas, listas de repuestos y flujo de trabajo de reconocimiento.
Arquitectura Primero de Datos
Funciona con registros en papel existentes digitalizados a través de carga CSV/Excel, formularios web o aplicación móvil. No se requieren sensores. Integración de sensores disponible para vehículos que se incorporen en el futuro.
OPCIONES DE IMPLEMENTACIÓN
Niveles de Producto
SAJAG OnPrem
Desplegado en la infraestructura de servidor existente de la formación del Ejército. Funciona en red local sin internet. Los datos nunca salen de la formación. Adecuado para despliegues operativos y formaciones sensibles.
SAJAG Cloud
Stack completo en NIC Cloud para un despliegue piloto rápido. Todos los datos en la infraestructura del gobierno indio. Adecuado para evaluación inicial y demostración.
SAJAG Hybrid
Fase 2Instancias a nivel de formación para la recolección de datos y predicciones locales. Agregador a nivel de comando para visibilidad inter-formación. El escalón de Ordenanza accede a pronósticos de demanda desde el nivel de comando.
¿POR QUÉ NO UNA ALTERNATIVA EXTRANJERA?
Por Qué SAJAG?
“Cada día, los vehículos militares se descomponen porque los mantenemos según un calendario en lugar de su condición real. SAJAG predice fallos basándose en cómo se utiliza realmente cada vehículo - en qué terreno, a qué altitud, a qué temperatura - y le dice a la Ordenanza exactamente qué repuestos almacenar, dónde y cuándo.”
INTEGRACIÓN
Funciona Con
DISEÑADO PARA
A Quién Sirve
Orgullosamente Fabricado en India
Diseñado en India con estándares de clase mundial. Desplegable en cualquier parte del mundo. Código fuente completo disponible para auditoría soberana. Sin bloqueo de proveedor. Sin dependencias extranjeras.
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