Tosh Defence
भविष्यवाणी रखरखाव

SAJAG सजग

स्मार्ट एसेट निर्णय और उपलब्धता गार्ड

विफलता की भविष्यवाणी करें। मिशन की रक्षा करें।

<100ms
भविष्यवाणी व्युत्पत्ति समय
0
GPU या इंटरनेट आवश्यक
6
वाहन प्रणालियाँ निगरानी की गईं
100%
ऑन-प्रिमाइस संप्रभु

समस्या

भारतीय सेना के वाहन टूट जाते हैं क्योंकि रखरखाव एक कैलेंडर का पालन करता है, वास्तविक स्थिति का नहीं। कार्यशालाएँ उन स्पेयर के लिए हफ्तों तक इंतज़ार करती हैं जो पहले से रखे जाने चाहिए थे। निश्चित-कालिक सेवा या तो अधिक रखरखाव करती है (संसाधनों का अपव्यय) या कम रखरखाव करती है (विफलताओं को चूकना)। जब उपकरण अप्रत्याशित रूप से विफल होता है, तो स्पेयर अक्सर एक डिपो में 2,000 किमी दूर होते हैं - और वाहन हफ्तों तक निष्क्रिय रहता है। SAJAG दोनों को बदलता है: यह भविष्यवाणी करता है कि प्रत्येक वाहन का वास्तव में कैसे उपयोग किया जाता है, और आर्डनेंस को बताता है कि क्या स्पेयर स्टॉक करना है, कहाँ, और कब।

समाधान

क्या SAJAG करता है

SAJAG एक AI प्लेटफ़ॉर्म है जो भविष्यवाणी करता है कि कब सैन्य वाहन और उपकरण विफल होंगे, कौन से स्पेयर की आवश्यकता होगी, और कब उन्हें स्टॉक करना है - प्रतिक्रियाशील टूटने-मरम्मत को सक्रिय भविष्यवाणी-रोकथाम में बदलता है। यह उस डेटा के साथ काम करता है जो सेना के पास पहले से है: सेवा रिकॉर्ड, टूटने के लॉग, और तैनाती के इतिहास। चरण 1 के लिए कोई सेंसर की आवश्यकता नहीं है।

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.

SAJAG

सजग (SAJAG) - सतर्क। चौकस। जागरूक। भारतीय सेना की संस्कृति में, "सजग रहो" (सतर्क रहें) हर सैनिक को बुनियादी प्रशिक्षण से आगे सिखाया जाता है। SAJAG उपकरण के क्षय के प्रति सतर्क रहता है ताकि आपका बेड़ा मिशन-तैयार रहे।

क्षमताएँ

मुख्य विशेषताएँ

वाहन स्वास्थ्य स्कोरिंग

AI-निर्मित 0-100 स्वास्थ्य स्कोर प्रति वाहन और प्रति प्रणाली (इंजन, कूलिंग, ट्रांसमिशन, इलेक्ट्रिकल, ब्रेक, सस्पेंशन)। प्रत्येक डेटा इनजेशन घटना के बाद अद्यतन किया गया ऐतिहासिक प्रवृत्ति ट्रैकिंग के साथ।

विफलता पूर्वानुमान इंजन

जीवित विश्लेषण + वर्गीकरण हाइब्रिड प्रत्येक वाहन प्रति प्रणाली के लिए 7/14/30/60/90 दिन की खिड़कियों के भीतर विफलता की संभावना की भविष्यवाणी करता है। योगदान देने वाले कारक और अनुशंसित क्रियाएँ शामिल हैं।

भू-आकृति-जलवायु सहसंबंधक

मुख्य भेदक। सभी पूर्वानुमानों को तैनाती के भू-भाग के आधार पर समायोजित करता है - उच्च ऊंचाई, रेगिस्तान, मानसून, मैदान। भू-भाग पहनने के कारक वास्तविक परिचालन डेटा से कैलिब्रेट किए गए हैं।

स्पेयर की मांग की भविष्यवाणी

30/60/90-दिन का स्पेयर मांग पूर्वानुमान प्रति गठन। पूर्वानुमानित रखरखाव को स्पेयर बिल ऑफ मटेरियल्स से मैप करता है। मृत स्टॉक पहचान और आवधिकता विश्लेषण।

ब्रेकडाउन पैटर्न खनन

संघटनात्मक नियम खनन सह-घटनशील विफलता पैटर्नों की पहचान करता है। "जब ALS >4,000 मीटर पर >90 दिनों तक संचालित होता है, तो ईंधन इंजेक्शन प्रणाली की विफलता 89% समय में विद्युत विफलता का अनुसरण करती है।"

मिशन विश्वसनीयता कैलकुलेटर

प्रत्येक वाहन और प्रत्येक गठन के लिए एकल विश्वसनीयता प्रतिशत। क्या-यदि परिदृश्य: "यदि हम पहले इन 3 वाहनों की सेवा करते हैं, तो विश्वसनीयता 64% से 86% हो जाती है।"

रखरखाव अलर्ट इंजन

CRITICAL (7 दिन) / WARNING (7-30 दिन) / ADVISORY (30-90 दिन) अलर्ट्स सिफारिश की गई कार्रवाइयों, स्पेयर सूचियों, और स्वीकृति कार्यप्रवाह के साथ।

डेटा-प्रथम आर्किटेक्चर

सीएसवी/एक्सेल अपलोड, वेब फॉर्म, या मोबाइल ऐप के माध्यम से डिजिटाइज किए गए मौजूदा कागजी रिकॉर्ड के साथ काम करता है। कोई सेंसर की आवश्यकता नहीं है। भविष्य में शामिल किए गए वाहनों के लिए सेंसर एकीकरण उपलब्ध है।

तैनाती विकल्प

उत्पाद स्तर

SAJAG OnPrem

सेना गठन के मौजूदा सर्वर अवसंरचना पर तैनात। स्थानीय नेटवर्क पर काम करता है जिसमें कोई इंटरनेट नहीं है। डेटा कभी भी गठन से बाहर नहीं जाता। संचालन तैनाती और संवेदनशील गठन के लिए उपयुक्त।

SAJAG क्लाउड

NIC क्लाउड पर तेजी से पायलट तैनाती के लिए पूर्ण स्टैक। सभी डेटा भारतीय सरकार की अवसंरचना पर। प्रारंभिक मूल्यांकन और प्रदर्शन के लिए उपयुक्त।

SAJAG हाइब्रिड

चरण 2

डेटा संग्रह और स्थानीय पूर्वानुमान के लिए गठन-स्तरीय उदाहरण। क्रॉस-फॉर्मेशन दृश्यता के लिए कमांड-स्तरीय समेकक। आर्डनेंस स्तर कमांड स्तर से मांग पूर्वानुमान तक पहुँचता है।

विदेशी विकल्प क्यों नहीं?

क्यों SAJAG?

विदेशी पूर्वानुमानित रखरखाव प्लेटफ़ॉर्म
SAJAG
फ्लीट समर्थन
एकल OEM, नियंत्रित वातावरण
मल्टी-OEM, मल्टी-विंटेज (1980 के दशक से 2020 के दशक तक)
भू-आकृति मॉडलिंग
कोई नहीं - राजमार्गों/कारखानों के लिए डिज़ाइन किया गया
चरम वातावरण में अंतर्निहित भू-भाग-जलवायु संबंध
सेंसर निर्भरता
दिन 1 से IoT सेंसर की आवश्यकता है
पहले मैनुअल लॉग डेटा के साथ काम करता है, बाद में सेंसर वैकल्पिक हैं
अवसंरचना
क्लाउड-होस्टेड, GPU आवश्यक
मानक 8-कोर CPU सर्वर, कोई GPU नहीं, कोई इंटरनेट नहीं
डेटा स्वायत्तता
विदेशी सर्वर, USD मूल्य निर्धारण
ऑन-प्रिमाइस, संप्रभु, INR मूल्य निर्धारण
आपूर्ति श्रृंखला एकीकरण
शामिल नहीं है
अस्त्र श्रेणी से जुड़ी स्पेयर की मांग की भविष्यवाणी

हर दिन, सैन्य वाहन टूट जाते हैं क्योंकि हम उन्हें उनके वास्तविक स्थिति के बजाय एक कैलेंडर पर बनाए रखते हैं। SAJAG प्रत्येक वाहन के वास्तविक उपयोग के आधार पर विफलताओं की भविष्यवाणी करता है - किस भू-भाग में, किस ऊँचाई पर, किस तापमान में - और आर्डनेंस को बताता है कि किस स्पेयर को स्टॉक करना है, कहाँ, और कब।

एकीकरण

साथ काम करता है

मौजूदा सेना कार्यशाला रिकॉर्ड (CSV/Excel/पेपर डिजिटाइजेशन)
EME और आर्डनेंस स्तर आपूर्ति श्रृंखला प्रणाली
IMD मौसम डेटा भू-जलवायु संबंध के लिए
OBD-II और CAN बस सेंसर एडेप्टर (चरण 2)
दैनिक शोषण लॉग के लिए मोबाइल ऐप

के लिए डिज़ाइन किया गया:

यह किसकी सेवा करता है

भारतीय सेना (ईएमई कोर)
भारतीय वायु सेना (भूमि समर्थन)
भारतीय नौसेना (वाहन बेड़े)
अर्धसैनिक बल (BSF, CRPF, ITBP)
रक्षा PSU (OFB, BEL, BEML)
राज्य परिवहन उपक्रम

गर्व से भारत में निर्मित

भारत में विश्व स्तरीय मानकों के साथ इंजीनियर किया गया। दुनिया में कहीं भी तैनात किया जा सकता है। संप्रभु ऑडिट के लिए पूरा स्रोत कोड उपलब्ध है। कोई विक्रेता लॉक-इन नहीं। कोई विदेशी निर्भरता नहीं।

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