Engineering mathematischer Systeme

Für Pläne, die Menschen jeden Tag neu bauen, lassen Sie das System planen

Schichten, Besuchspläne, Disposition, Produktionsschritte und Personaleinteilung. Wir verwandeln komplexe Entscheidungen, die von Excel und erfahrenen Operatoren abhängen, in mathematische Modelle und setzen sie anschließend als nutzbare Web- und App-Systeme für den Einsatz vor Ort um.

Zuweisungsdemo ausprobieren

Prototyp in nur zwei Wochen Web, iOS und Android Auf standortspezifischen Regeln aufgebaut

Constraint Solver

Optimiert · 0,38 s

Besuchsplan / 20. Juni

Prototyp in nur zwei Wochen

Optimiert

Aoki

Ito

Sato

Hayashi

09:00

V-012Nord / Pflege

V-008Ost / Rehabilitation

11:00

V-003Zentral / Psychische Unterstützung

V-021West / Kinderbetreuung

13:00

V-017Nord / Rehabilitation

V-026Süd / Psychische Unterstützung

Einschränkungsprobleme

Gesamte Reisezeit

84 Min.

Zuweisungsrate

100%

min Σ cᵢxᵢ + λΣ vⱼ
s.t. Ax ≤ b

Probleme, die wir lösen

Planung Außendienst Routenplanung Zuordnung

Hervorgehobene Lösung MPK Assurance

Bei kritischem Go-Code bleiben Sie nicht bei Tests stehen.

Für kritische Go-Logik, die Geld bewegt, etwa Rückerstattungen, Gebühren, Salden und Rücklagen, prüfen wir mechanisch, ob festgelegte Eigenschaften unter expliziten Annahmen und im definierten Umfang gelten. Gemini erzeugt Beweiskandidaten, und der unabhängige MPK-Kernel trifft die endgültige Entscheidung.

Rückerstattungen Gebühren Salden Rücklagen Rabatte Zuordnungen

Absicherung über Tests hinaus

Prüfen Sie die festgelegte Eigenschaft im gesamten Zielumfang, nicht nur mit ausgewählten Eingaben.

Mit einer Go-Funktion beginnen

Beginnen Sie mit einer kritischen Richtlinienfunktion, nicht mit einer speziellen Beweissprache.

KI nicht direkt vertrauen

KI bereitet Kandidaten vor; die endgültige Annahme liegt beim unabhängigen Kernel.

MPK Assurance ansehen 30-Sekunden-Demo zur Rückerstattung ansehen

refund.go

func ApplyRefund(paid, refunded, amount int64) (int64, error) {
  if amount < 0 || refunded+amount > paid {
    return 0, errors.New("invalid refund")
  }
  return refunded + amount, nil
}

Zu prüfende Eigenschaft Kumulierte Rückerstattungen ≤ gezahlter Betrag

GEGENBEISPIEL GEFUNDEN Zeigt konkrete Eingaben, die die Eigenschaft verletzen.

KERNEL VERIFIZIERT Der unabhängige Kernel akzeptiert das Zertifikat für die korrigierte Version.

Go-Funktion→Gemini erstellt Kandidaten→MPK prüft unabhängig

Auf die ersten 5 Unternehmen begrenzt

MPK-Angebot für frühe Anwender

~~Normalpreis JPY 198,000~~ JPY 49,800 zzgl. Steuer

Für Unternehmen, die nach Abschluss der Leistung ehrliches Feedback geben und an einer vorab freigegebenen Fallstudie mitwirken.

Angebot ansehen

Bedingungen und Details zur Veröffentlichung finden Sie auf der Spezialseite.

Probleme, die wir lösen

Wenn die Arbeit voller Einschränkungen ist, verfehlt gewöhnliche Systementwicklung den Kern.

Finite Field arbeitet an Abläufen, die zu regelintensiv für ein einfaches Formularsystem und zu spezifisch für ein generisches SaaS-Produkt sind.

Manuelle Pläne brechen ständig

Eine Person ordnet die Arbeit jedes Mal neu, wenn sich eine Schicht, ein Besuch, eine Lieferung oder ein Auftrag ändert.

Regeln sind schwer sichtbar

Regeln zu Kompetenzen, Kapazität, Standort, Frist und Priorität existieren, sind aber über Tabellen und das Gedächtnis von Menschen verteilt.

Experten fangen die Komplexität auf

Dieselben Daten werden zwischen Excel, Chat und Systemen kopiert und danach vom selben Experten korrigiert.

Das System entscheidet nicht

Ein System existiert, aber es zeichnet nur Ergebnisse auf. Der schwierige Teil passiert weiterhin außerhalb des Systems.

Die Antwort ist nicht nur ein schönerer Bildschirm. Es ist ein Modell, das entscheiden und erklären kann.

Wir behandeln diese Fälle als mathematische Systeme: die Entscheidung modellieren, Einschränkungen testen, das Ergebnis erklären und die Betriebsoberfläche um diese Logik herum bauen.

Von Geschäftsregeln zum Systemmodell

Wenn Entscheidungen wiederholt werden, braucht das System eine mathematische Schicht.

Finite Field beginnt nicht mit einer Bildschirm-Liste. Wir zerlegen Entscheidungen vor Ort zuerst in Variablen, Einschränkungen, Ziele und Erklärungsanforderungen und entwerfen danach das System.

Variablen

Mitarbeiter, Besuche, Maschinen, Aufträge, Fahrzeuge, Zeitfenster, Kompetenzen, Kapazitäten und Daten werden zu expliziten Daten.

Einschränkungen

Kompetenzen, Fristen, Standorte, Lastgrenzen, Prioritäten, nicht verfügbare Zeiten und geschäftliche Ausnahmen werden als Regeln formuliert.

Ziele

Reisezeit reduzieren, Arbeit ausgleichen, Präferenzpassung verbessern, Termine schützen oder Zielkonflikte für Operatoren sichtbar machen.

Wir beginnen nicht mit einer Liste von Bildschirmen. Zuerst definieren wir Entscheidungsvariablen, Einschränkungen, Ziele und Erklärungsanforderungen und verwandeln sie danach in ein Produkt, das Menschen betreiben können.

Interaktive Zuweisungsdemo

Probieren Sie aus, wie sich ein regelintensiver Plan verändert, wenn daraus ein mathematisches Modell wird.

Die Browserdemo dient der Erklärung. Sie sendet Ihre Daten nicht außerhalb dieser Seite.

Planer für Besuchstermine

Ändern Sie das Ziel und starten Sie den Planer.

Optimierungsziel

Manueller Plan: zwei Einschränkungen müssen korrigiert werden

Beispiel: 9 Besuche / 5 Mitarbeiter

Lösungsbereiche

Wir bauen um die Entscheidung herum, nicht um eine generische Bildschirmkategorie.

Wir konzentrieren uns auf Planungsarbeit, die jeden Tag neu aufgebaut wird: Schichten, Besuche, Disposition, Produktionsschritte und Personaleinteilung.

Planung

Optimierung von Schichten und Personalbesetzung

Verwandeln Sie Kompetenzen, Zeitfenster, Ruhezeitregeln und Fairness in einen überprüfbaren Plan.

Außendienst

Planung von Besuchen und Routen

Weisen Sie Besuche und Außendienstarbeit zu und berücksichtigen Sie Reisezeit, Kompetenzpassung, bevorzugte Mitarbeiter und Zeitfenster.

Routenplanung

Fahrzeugrouten und Lieferplanung

Planen Sie Fahrzeuge, Lieferungen und Stopps unter Kapazitäts-, Reihenfolge- und Serviceeinschränkungen.

Zuordnung

Systeme für Zuweisung und Zuordnung

Ordnen Sie Personen, Fälle, Aufträge oder Ressourcen mit erklärbaren Prioritäten und Ausnahmen zu.

Lieferprozess

Erst Modell, dann Prototyp, Produktion erst nach klarer Passung.

Wir halten den ersten Schritt eng genug, um das Modell zu validieren, bevor wir uns auf ein Produktionssystem festlegen.

Regeln und Daten inventarisieren

Aktuelle Tabellen, Regeln, Beispiele und Ausnahmen sammeln und erkennen, wo Entscheidungen tatsächlich stattfinden.

Modell bauen

Den Workflow in Variablen, Einschränkungen, Ziele und überprüfbare Erklärungsanforderungen übersetzen.

Betrieb prototypisieren

Eine kleine Oberfläche rund um das Modell erstellen, damit Operatoren den Workflow ausprobieren und fehlende Regeln finden können.

Produktionsentwicklung planen

Den Produktionsumfang erst festlegen, wenn Daten, Modell, Nutzbarkeit und Risikoannahmen sichtbar sind.

Erster Schritt

Klein anfangen und dann entscheiden, ob das vollständige System gebaut wird.

Bei unsicheren Arbeitsabläufen beginnen wir mit einem eng gefassten Prototyp: Regeln modellieren, eine kleine Benutzeroberfläche bauen und prüfen, ob die Logik eine Produktentwicklung wert ist.

Prototyp ab ¥298.000

Der Prototyp klärt Machbarkeit und Umfang. Er garantiert keine Geschäftseffekte.

Inventar von Regeln und Daten

Kleines Optimierungs- oder Zuordnungsmodell

Bedienbarer Workflow-Prototyp

Vorschlag für den nächsten Umfang mit Risiken und Annahmen

Von Forschung zu Produkt

Modellieren, verifizieren, betreiben

NPA

Verifikation

Produkte

Math Lab

Wir halten Forschung nah an der Implementierung.

Das Labor verbindet mathematische Modellierung, beweisorientiertes Denken und Softwarelieferung. Die Startseite stellt die Richtung vor und leitet technisch interessierte Leser zu NPA und verwandter Arbeit weiter.

Forschungsinhalte unterstützen technische Beurteilung; sie ersetzen keine Produktionsvalidierung und keine formalen Beweiswerkzeuge.

Über NPA lesen

FAQ

Häufige Fragen vor der ersten Beratung

Die Antworten richten sich an Teams, die überlegen, ob betriebliche Entscheidungen zu Software werden sollten.

Welche Art von Arbeit kann zu einem mathematischen System werden?

Planung, Zuweisung, Routenplanung, Zuordnung, Produktionsplanung und andere Abläufe mit vielen Einschränkungen passen gut. Wir übersetzen zuerst die Geschäftsregeln in ein kleines Modell, bevor wir entscheiden, was gebaut werden soll.

Garantieren Sie Geschäftsergebnisse?

Nein. Prototyp und Demo klären umsetzbare Logik, Datenanforderungen und Nutzererlebnis. Sie garantieren keine Kostensenkung, Umsatzsteigerung oder andere Geschäftseffekte.

Können wir starten, bevor alle Anforderungen feststehen?

Ja. Wir halten den ersten Schritt normalerweise klein: Datenprüfung, Strukturierung der Regeln und ein bedienbarer Prototyp. Die vollständige Produktentwicklung beginnt erst, wenn Modell und betriebliche Passung klar sind.

Bringen Sie regelintensive Entscheidungen in ein System, das erklärt, getestet und betrieben werden kann.

Beginnen Sie mit einem kleinen Modell und einem bedienbaren Prototyp. Wir trennen, was automatisiert werden sollte, von dem, was menschliche Beurteilung bleiben sollte.

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