问题
印度陆军的车辆故障是因为维护遵循日历，而不是实际情况。车间需要等待数周才能获得应提前准备的备件。固定间隔的维护要么过度维护（浪费资源），要么维护不足（漏掉故障）。当设备意外故障时，备件通常在2000公里外的仓库中——车辆因此闲置数周。SAJAG改变了这一切：它根据每辆车的实际使用情况预测故障，并准确告诉军需部门需要储备哪些备件、在哪里、何时储备。
解决方案
什么 SAJAG 是否
SAJAG是一个人工智能平台，可以预测军事车辆和设备何时会故障、需要什么备件以及何时进行备货——将反应式故障修复转变为主动预测预防。它利用军队已有的数据：服务记录、故障日志和部署历史。第一阶段无需传感器。
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) - 警觉。警惕。关注。在印度军队文化中，"Sajag raho"（保持警觉）从基础训练开始就灌输给每位士兵。SAJAG保持对设备退化的警觉，以确保您的舰队保持任务准备状态。
能力
关键特性
车辆健康评分
每辆车和每个系统（发动机、冷却、传动、电气、刹车、悬挂）生成的 0-100 健康评分。每次数据摄取事件后更新，并进行历史趋势跟踪。
故障预测引擎
生存分析+分类混合模型预测每辆车每个系统在7/14/30/60/90天内的故障概率。包括影响因素和建议措施。
地形-天气相关器
核心差异化因素。根据部署地形调整所有预测 - 高海拔、沙漠、季风、平原。地形磨损因素根据实际操作数据进行校准。
备件需求预测
每个编队的 30/60/90 天备件需求预测。将预测的维护映射到备件物料清单。死库存识别和周期性分析。
故障模式挖掘
关联规则挖掘识别共同发生的故障模式。"当 ALS 在 >4000 米的高度运行超过 90 天时，燃油喷射系统故障在 89% 的情况下跟随电气故障。"
任务可靠性计算器
每辆车和每个编队的单一可靠性百分比。假设场景：“如果我们首先服务这3辆车，可靠性将从64%提高到86%。”
维护警报引擎
关键（7 天）/ 警告（7-30 天）/ 建议（30-90 天）警报，附带推荐行动、备件清单和确认工作流。
数据优先架构
与现有纸质记录通过CSV/Excel上传、网页表单或移动应用数字化的方式兼容。无需传感器。未来引入的车辆可进行传感器集成。
部署选项
产品层级
SAJAG OnPrem
部署在军队编队现有的服务器基础设施上。在没有互联网的本地网络上工作。数据永远不会离开编队。适合操作部署和敏感编队。
SAJAG云
在 NIC 云上提供完整堆栈以快速进行试点部署。所有数据存储在印度政府基础设施上。适合初步评估和演示。
SAJAG混合
第2阶段用于数据收集和本地预测的编队级实例。指挥级聚合器用于跨编队可见性。军需部门从指挥层获取需求预测。
为什么不选择外国替代品？
为什么 SAJAG?
“每天，军用车辆因我们根据日历而非实际状况进行维护而发生故障。SAJAG 根据每辆车的实际使用情况 - 在何种地形、何种海拔、何种温度下 - 预测故障，并准确告诉军需部门应储备哪些备件、在哪里以及何时储备。”
集成
兼容
设计用于：
服务对象
自豪地在印度制造
在印度以世界级标准设计。可在全球任何地方部署。提供完整源代码以供主权审计。无供应商锁定。无外部依赖。
探索更多
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