SAJAG सजग
Smart Asset Judgement & Availability Guard
“Prédisez l'échec. Protégez la mission.”
LE PROBLÈME
Les véhicules de l'armée indienne tombent en panne car la maintenance suit un calendrier, et non l'état réel. Les ateliers attendent des semaines pour des pièces de rechange qui auraient dû être pré-positionnées. L'entretien à intervalles fixes soit sur-maintient (gaspillant des ressources) soit sous-maintient (manquant des pannes). Lorsque l'équipement tombe en panne de manière inattendue, les pièces de rechange sont souvent à 2 000 km dans un dépôt - et le véhicule reste inactif pendant des semaines. SAJAG change les deux : il prédit les pannes en fonction de l'utilisation réelle de chaque véhicule et indique à l'armement exactement quelles pièces de rechange stocker, où et quand.
LA SOLUTION
Quoi SAJAG Fait
SAJAG est une plateforme d'IA qui prédit quand les véhicules et équipements militaires vont tomber en panne, quels pièces de rechange seront nécessaires et quand les stocker - transformant la réparation réactive en prévention proactive. Elle fonctionne avec les données que l'Armée possède déjà : dossiers de service, journaux de pannes et historiques de déploiement. Aucun capteur requis pour la phase 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) - Alerte. Vigilant. Attentif. Dans la culture de l'armée indienne, "Sajag raho" (restez alerte) est inculqué à chaque soldat dès la formation de base. SAJAG reste vigilant face à la dégradation de l'équipement afin que votre flotte reste prête pour la mission.
CAPACITÉS
Caractéristiques Clés
Évaluation de la santé des véhicules
AI-generated 0-100 health score per vehicle and per system (engine, cooling, transmission, electrical, brakes, suspension). Updated after every data ingestion event with historical trend tracking.
Failure Prediction Engine
L'analyse de survie + la classification hybride prédit la probabilité de défaillance dans des fenêtres de 7/14/30/60/90 jours par véhicule et par système. Facteurs contributifs et actions recommandées incluses.
Corrélateur Terrain-Météo
Core differentiator. Adjusts all predictions based on deployment terrain - high altitude, desert, monsoon, plains. Terrain wear factors calibrated from real operational data.
Prévision de la demande de pièces de rechange
30/60/90-day spares demand forecast per formation. Maps predicted maintenance to spares Bill of Materials. Dead stock identification and periodicity analysis.
Breakdown Pattern Mining
L'exploration des règles d'association identifie les modèles de défaillance co-occurrents. "Lorsque l'ALS fonctionne à >4 000 m pendant >90 jours, la défaillance du système d'injection de carburant suit la défaillance électrique 89 % du temps."
Calculateur de fiabilité de mission
Pourcentage de fiabilité unique par véhicule et par formation. Scénarios hypothétiques : "Si nous entretenons ces 3 véhicules en premier, la fiabilité passe de 64 % à 86 %."
Moteur d'alerte de maintenance
CRITICAL (7 days) / WARNING (7-30 days) / ADVISORY (30-90 days) alerts with recommended actions, spares lists, and acknowledgement workflow.
Data-First Architecture
Fonctionne avec les dossiers papier existants numérisés via téléchargement CSV/Excel, formulaires web ou application mobile. Aucun capteur requis. Intégration de capteurs disponible pour les véhicules futurs.
OPTIONS DE DÉPLOIEMENT
Niveaux de Produits
SAJAG OnPrem
Deployed on Army formation's existing server infrastructure. Works on local network with no internet. Data never leaves formation. Suitable for operational deployments and sensitive formations.
SAJAG Cloud
Full stack on NIC Cloud for rapid pilot deployment. All data on Indian government infrastructure. Suitable for initial evaluation and demonstration.
SAJAG Hybrid
Phase 2Formation-level instances for data collection and local predictions. Command-level aggregator for cross-formation visibility. Ordnance echelon accesses demand forecasts from command level.
POURQUOI PAS UNE ALTERNATIVE ÉTRANGÈRE ?
Pourquoi SAJAG?
“Every day, military vehicles break down because we maintain them on a calendar instead of their actual condition. SAJAG predicts failures based on how each vehicle is actually used - in which terrain, at what altitude, in what temperature - and tells Ordnance exactly what spares to stock, where, and when.”
INTÉGRATION
Fonctionne avec
CONÇU POUR
Qui cela sert
Fièrement fabriqué en Inde
Conçu en Inde selon des normes de classe mondiale. Déployable partout dans le monde. Code source complet disponible pour audit souverain. Pas de verrouillage fournisseur. Pas de dépendances étrangères.
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