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24/7 मैन्युफैक्चरिंग प्लांट के लिए Multi-Agent System

फिक्स्ड-फीस Sprint + मासिक Retainer

31%

अनियोजित डाउनटाइम में कमी · 90 दिन

The challenge

एक 3-शिफ्ट शीट-मेटल प्लांट जिसमें 40+ CNC मशीनें और ~120 ऑपरेटर्स थे। प्रतिक्रियात्मक उत्पादन: मशीनें बंद होतीं, ऑपरेटर्स सुपरवाइज़र्स को सूचित करते, मेंटेनेंस टीम भागदौड़ करती। प्रति घटना औसत डाउनटाइम 2.4 घंटे था। predictive maintenance की बात सालों से हो रही थी — डेटा समृद्ध था लेकिन SCADA, ERP, और ऑपरेटर लॉग शीट्स में अलग-अलग बिखरा हुआ था।

The approach

संगठन चार्ट को प्रतिबिंबित करें: प्रत्येक भूमिका के लिए एक agent, जैसे कि अनंत मानव संसाधन होने पर भी मनुष्य ही उस भूमिका को निभाता
छह विशेषज्ञ agents एक साझा event bus के माध्यम से संचार करते हैं
हर अलर्ट WhatsApp के माध्यम से किसी व्यक्ति तक + मौजूदा सुपरवाइज़र डैशबोर्ड तक पहुंचता है — हर कॉल मनुष्य द्वारा की जाती है

The build

LangGraph orchestration · प्रति भूमिका एक agent · साझा Postgres event bus
रियल-टाइम डेटा: SCADA से Kafka stream + Alian Infinity ERP API + ऑपरेटर-टैबलेट इनपुट
मशीन क्लास के अनुसार डाउनटाइम पूर्वानुमान के लिए Classical ML (LightGBM), साप्ताहिक रूप से retrained
व्हाट्सएप Business API के माध्यम से अलर्ट रूटिंग
एज गेटवे ऑन-प्रेम (लेटेंसी + डेटा रेसिडेंसी); agent रीज़निंग क्लाउड में

The results

अनियोजित डाउनटाइम में 31% की कमी (14.2 → 9.8 घंटे/सप्ताह)
anomaly का पता लगाने का औसत समय: 18 मिनट → 2.3 मिनट (8x तेज़)
रखरखाव बैकलॉग में 67% की कमी
90 दिनों में शून्य stockouts (पिछले 90 में 7 की तुलना में)
ऑप्टिमाइजेशन से ऊर्जा लागत में 9% की कमी

"मुझे एक शानदार डैशबोर्ड की उम्मीद थी। हमें जो मिला वह agents की एक टीम थी जो चुपचाप निगरानी का काम करती है ताकि मेरे लोग काम करने पर ध्यान केंद्रित कर सकें।"

— प्लांट ऑपरेशंस मैनेजर