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예측 유지보수

SAJAG सजग

스마트 자산 판단 및 가용성 보호

“고장을 예측하십시오. 임무를 보호하십시오.”

데모 요청 왜 외국이 아닌가?

<100ms

예측 추론 시간

GPU 또는 인터넷 필요

모니터링된 차량 시스템

100%

온프레미스 주권

문제

인도 육군 차량은 유지보수가 실제 상태가 아닌 일정에 따라 진행되기 때문에 고장납니다. 워크숍은 미리 배치되어야 할 예비 부품을 위해 몇 주를 기다립니다. 고정 간격 서비스는 자원을 낭비하는 과도한 유지보수 또는 결함을 놓치는 부족한 유지보수로 이어집니다. 장비가 예기치 않게 고장나면 예비 부품은 종종 2,000km 떨어진 창고에 있으며 차량은 몇 주 동안 정지 상태로 있습니다. SAJAG는 두 가지를 모두 변경합니다: 각 차량이 실제로 어떻게 사용되는지를 기반으로 고장을 예측하고, 군수품에 정확히 어떤 예비 부품을 어디에, 언제 비축해야 하는지를 알려줍니다.

해결책

무엇 SAJAG 합니다

SAJAG는 군용 차량과 장비의 고장 시점, 필요한 예비 부품 및 재고 시점을 예측하는 AI 플랫폼입니다. 이는 반응적인 고장 수리를 능동적인 예측 방지로 전환합니다. 이 플랫폼은 군이 이미 보유하고 있는 데이터(서비스 기록, 고장 로그 및 배치 이력)를 활용합니다. 1단계에서는 센서가 필요하지 않습니다.

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.

사작 (SAJAG) - 경계. 주의 깊은. 경계하는. 인도 군대 문화에서 "사작 라호"(경계하라)는 모든 군인이 기초 훈련부터 철저히 교육받습니다. SAJAG는 장비 열화를 경계하여 귀하의 함대가 임무 준비 상태를 유지하도록 합니다.

기능

주요 기능

차량 건강 점수

차량 및 시스템(엔진, 냉각, 변속기, 전기, 브레이크, 서스펜션)별로 AI가 생성한 0-100 건강 점수. 모든 데이터 수집 이벤트 후에 업데이트되며, 역사적 추세 추적이 포함됩니다.

고장 예측 엔진

생존 분석 + 분류 하이브리드는 차량 및 시스템별로 7/14/30/60/90일 창 내에서 고장 확률을 예측합니다. 기여 요인 및 권장 조치가 포함됩니다.

지형-날씨 상관관계 분석기

핵심 차별화 요소. 배치 지형에 따라 모든 예측 조정 - 고지대, 사막, 몬순, 평야. 실제 운영 데이터에서 보정된 지형 마모 요인.

예비 부품 수요 예측

부대별 30/60/90일 예비품 수요 예측. 예측된 유지보수를 예비품 자재 명세서에 매핑. 불용 재고 식별 및 주기성 분석.

고장 패턴 마이닝

연관 규칙 마이닝은 동시 발생하는 고장 패턴을 식별합니다. "ALS가 >4,000m에서 >90일 동안 작동할 때, 연료 분사 시스템 고장은 전기 고장 뒤를 89%의 확률로 따릅니다."

임무 신뢰성 계산기

차량 및 편대별 단일 신뢰성 비율. 가정 시나리오: "이 3대의 차량을 먼저 서비스하면 신뢰성이 64%에서 86%로 증가합니다."

유지보수 경고 엔진

중요(7일) / 경고(7-30일) / 권고(30-90일) 알림과 함께 권장 조치, 예비품 목록 및 확인 워크플로우 제공.

데이터 우선 아키텍처

CSV/Excel 업로드, 웹 양식 또는 모바일 앱을 통해 디지털화된 기존 종이 기록과 함께 작동합니다. 센서가 필요하지 않습니다. 향후 도입될 차량에 대한 센서 통합이 가능합니다.

배포 옵션

제품 등급

SAJAG OnPrem

군대 부대의 기존 서버 인프라에 배치됨. 인터넷 없이 로컬 네트워크에서 작동. 데이터는 부대를 떠나지 않음. 운영 배치 및 민감한 부대에 적합.

SAJAG 클라우드

빠른 파일럿 배포를 위한 NIC 클라우드의 전체 스택. 모든 데이터는 인도 정부 인프라에 있습니다. 초기 평가 및 시연에 적합합니다.

SAJAG 하이브리드

2단계

데이터 수집 및 지역 예측을 위한 부대 수준 인스턴스. 부대 간 가시성을 위한 지휘 수준 집계기. 군수 계층이 지휘 수준에서 수요 예측에 접근합니다.

왜 외국 대안을 선택하지 않나요?

이유 SAJAG?

외국 예측 유지보수 플랫폼

SAJAG

함대 지원

단일 OEM, 제어된 환경

다중 OEM, 다중 연식 (1980년대부터 2020년대까지)

지형 모델링

없음 - 고속도로/공장을 위해 설계됨

극한 환경에서의 지형-날씨 상관관계 내장

센서 의존성

첫날부터 IoT 센서 필요

먼저 수동 로그 데이터와 함께 작동하며, 나중에 센서는 선택 사항입니다.

인프라

클라우드 호스팅, GPU 필요

표준 8코어 CPU 서버, GPU 없음, 인터넷 없음

데이터 주권

외국 서버, USD 가격

온프레미스, 주권, INR 가격

공급망 통합

포함되지 않음

탄약 계층에 연결된 예비 부품 수요 예측

“매일 군용 차량이 실제 상태가 아닌 일정에 따라 유지보수되기 때문에 고장납니다. SAJAG은 각 차량이 실제로 사용되는 방식 - 어떤 지형에서, 어떤 고도에서, 어떤 온도에서 -에 따라 고장을 예측하고, 군수에 정확히 어떤 예비품을 어디에, 언제 비축해야 하는지를 알려줍니다.”

통합