SAJAG सजग
Guarda de Julgamento de Ativos Inteligentes e Disponibilidade
“Preveja a falha. Proteja a missão.”
O PROBLEMA
Veículos do Exército Indiano quebram porque a manutenção segue um calendário, não a condição real. As oficinas esperam semanas por peças de reposição que deveriam ter sido pré-posicionadas. A manutenção em intervalos fixos ou supermantém (desperdiçando recursos) ou submantém (perdendo falhas). Quando o equipamento falha inesperadamente, as peças de reposição estão frequentemente a 2.000 km de distância em um depósito - e o veículo fica parado por semanas. O SAJAG muda ambos: ele prevê falhas com base em como cada veículo é realmente utilizado e informa a Artilharia exatamente quais peças de reposição estocar, onde e quando.
A SOLUÇÃO
O Que SAJAG Faz
SAJAG é uma plataforma de IA que prevê quando veículos e equipamentos militares falharão, quais peças de reposição serão necessárias e quando estocá-las - transformando a reparação reativa em previsão e prevenção proativa. Funciona com dados que o Exército já possui: registros de serviço, logs de falhas e históricos de implantação. Nenhum sensor é necessário para a 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. Na cultura do Exército Indiano, "Sajag raho" (fique alerta) é ensinado a cada soldado desde o treinamento básico. SAJAG permanece alerta à degradação do equipamento para que sua frota permaneça pronta para a missão.
CAPACIDADES
Principais Recursos
Pontuação de Saúde do Veículo
Pontuação de saúde de 0-100 gerada por IA por veículo e por sistema (motor, refrigeração, transmissão, elétrico, freios, suspensão). Atualizada após cada evento de ingestão de dados com acompanhamento de tendências históricas.
Motor de Previsão de Falhas
Análise de sobrevivência + classificação híbrida prevê a probabilidade de falha dentro de janelas de 7/14/30/60/90 dias por veículo por sistema. Fatores contribuintes e ações recomendadas incluídas.
Correlacionador de Terreno e Clima
Diferenciador central. Ajusta todas as previsões com base no terreno de implantação - alta altitude, deserto, monção, planícies. Fatores de desgaste do terreno calibrados a partir de dados operacionais reais.
Previsão de Demanda de Peças de Reposição
Previsão de demanda de peças sobressalentes para 30/60/90 dias por formação. Mapeia a manutenção prevista para a lista de materiais de peças sobressalentes. Identificação de estoque parado e análise de periodicidade.
Mineração de Padrões de Quebra
A mineração de regras de associação identifica padrões de falha que ocorrem em conjunto. "Quando o ALS opera a >4.000m por >90 dias, a falha do sistema de injeção de combustível segue a falha elétrica 89% das vezes."
Calculadora de Confiabilidade da Missão
Porcentagem de confiabilidade única por veículo e por formação. Cenários hipotéticos: "Se atendermos esses 3 veículos primeiro, a confiabilidade vai de 64% para 86%."
Motor de Alerta de Manutenção
Alertas CRÍTICOS (7 dias) / AVISO (7-30 dias) / CONSULTA (30-90 dias) com ações recomendadas, listas de peças sobressalentes e fluxo de trabalho de reconhecimento.
Arquitetura Data-First
Funciona com registros em papel existentes digitalizados via upload de CSV/Excel, formulários da web ou aplicativo móvel. Nenhum sensor é necessário. Integração de sensores disponível para veículos que serão introduzidos no futuro.
OPÇÕES DE IMPLANTAÇÃO
Níveis de Produto
SAJAG OnPrem
Implantado na infraestrutura de servidor existente da formação do Exército. Funciona em rede local sem internet. Os dados nunca saem da formação. Adequado para implantações operacionais e formações sensíveis.
SAJAG Cloud
Stack completo na NIC Cloud para implantação rápida de pilotos. Todos os dados na infraestrutura do governo indiano. Adequado para avaliação e demonstração iniciais.
SAJAG Hybrid
Fase 2Instâncias em nível de formação para coleta de dados e previsões locais. Agregador em nível de comando para visibilidade entre formações. O escalão de Artilharia acessa previsões de demanda a partir do nível de comando.
POR QUE NÃO UMA ALTERNATIVA ESTRANGEIRA?
Por Que SAJAG?
“Todos os dias, veículos militares quebram porque os mantemos em um calendário em vez de sua condição real. SAJAG prevê falhas com base em como cada veículo é realmente usado - em qual terreno, a que altitude, em que temperatura - e informa à Artilharia exatamente quais peças sobressalentes estocar, onde e quando.”
INTEGRAÇÃO
Funciona Com
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Quem Atendemos
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