問題
インド陸軍の車両は、メンテナンスが実際の状態ではなくカレンダーに従うため故障します。ワークショップは、事前に配置されるべきスペアパーツを数週間待ちます。固定間隔のサービスは、過剰にメンテナンスを行う（リソースを浪費する）か、メンテナンス不足（故障を見逃す）になります。機器が予期せず故障すると、スペアパーツはしばしば2,000 km離れた倉庫にあり、車両は数週間アイドル状態になります。SAJAGは両方を変えます：それは各車両が実際にどのように使用されているかに基づいて故障を予測し、弾薬に正確にどのスペアパーツをどこで、いつ在庫するべきかを指示します。
解決策
何 SAJAG 行います
SAJAGは、軍用車両や装備がいつ故障するか、どのスペアが必要になるか、いつ在庫を補充するかを予測するAIプラットフォームです。これにより、反応的な故障修理を予防的な予測・防止に変えます。陸軍がすでに持っているデータ（サービス記録、故障ログ、配備履歴）を使用します。フェーズ1ではセンサーは不要です。
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) - アラート。警戒。監視。インド陸軍文化では、"Sajag raho"（警戒を保つ）は、基本訓練からすべての兵士に叩き込まれます。SAJAGは機器の劣化に警戒し、あなたの艦隊が任務準備が整った状態を保ちます。
機能
主な機能
車両健康スコアリング
AI生成の0-100健康スコアは、車両ごとおよびシステムごと（エンジン、冷却、トランスミッション、電気、ブレーキ、サスペンション）。各データ取り込みイベント後に更新され、過去のトレンドを追跡します。
故障予測エンジン
生存分析 + 分類ハイブリッドは、各車両ごとに7/14/30/60/90日間のウィンドウ内での故障確率を予測します。寄与要因と推奨アクションが含まれています。
地形-気象相関器
コアの差別化要因。展開地形に基づいてすべての予測を調整します - 高地、砂漠、モンスーン、平野。地形の摩耗要因は実際の運用データから調整されています。
スペア需要予測
部隊ごとの30/60/90日間の予備品需要予測。予測された保守を予備品の部品表にマッピング。死蔵在庫の特定と周期分析。
故障パターンマイニング
アソシエーションルールマイニングは共起する故障パターンを特定します。"ALSが4,000m以上で90日以上運用されると、燃料噴射システムの故障は89%の確率で電気的故障に続きます。"
ミッション信頼性計算機
車両および編成ごとの単一の信頼性パーセンテージ。もしシナリオ: "これらの3台の車両を最初にサービスすると、信頼性は64%から86%に上がります。"
メンテナンスアラートエンジン
CRITICAL (7日) / WARNING (7-30日) / ADVISORY (30-90日) アラートには推奨アクション、予備品リスト、および確認ワークフローが含まれます。
データファーストアーキテクチャ
CSV/Excelアップロード、ウェブフォーム、またはモバイルアプリを介してデジタル化された既存の紙の記録と連携します。センサーは不要です。将来の導入車両向けのセンサー統合が可能です。
展開オプション
製品階層
SAJAG OnPrem
陸軍部隊の既存のサーバーインフラストラクチャに展開されています。インターネットなしのローカルネットワークで動作します。データは部隊を離れません。運用展開および機密部隊に適しています。
SAJAG Cloud
迅速なパイロット展開のためのNICクラウド上のフルスタック。すべてのデータはインド政府のインフラストラクチャ上にあります。初期評価およびデモンストレーションに適しています。
SAJAG Hybrid
フェーズ2データ収集とローカル予測のための部隊レベルのインスタンス。部隊間の可視性のための指揮レベルの集約器。弾薬部門は指揮レベルから需要予測にアクセスします。
なぜ外国の代替品ではないのか？
なぜ SAJAG?
“毎日、軍用車両はカレンダーに基づいてメンテナンスされるために故障します。SAJAGは各車両が実際にどのように使用されているかに基づいて故障を予測します - どの地形で、どの高度で、どの温度で - そして弾薬部門に正確にどの予備品をどこに、いつ在庫するべきかを伝えます。”
統合
対応
設計対象:
誰に提供するか
誇り高きインド製
インドで世界基準の技術で設計されています。世界中どこでも展開可能。主権監査用の完全なソースコードが利用可能。ベンダーロックインなし。外国依存なし。
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