Μηχανική μαθηματικών συστημάτων

Για σχέδια που η ομάδα ξαναφτιάχνει κάθε μέρα, αφήστε το σύστημα να σχεδιάσει

Βάρδιες, προγράμματα επισκέψεων, δρομολόγηση, βήματα παραγωγής και αναθέσεις προσωπικού. Μετατρέπουμε σύνθετες αποφάσεις που εξαρτώνται από Excel και έμπειρους χειριστές σε μαθηματικά μοντέλα και έπειτα σε εύχρηστα διαδικτυακά συστήματα και εφαρμογές.

Δοκιμάστε το demo ανάθεσης

Πρωτότυπο ακόμη και σε δύο εβδομάδες Πλατφόρμες: Web / iOS / Android Χτισμένο γύρω από κανόνες του χώρου

Επιλυτής περιορισμών

Βελτιστοποιημένο · 0.38s

Πρόγραμμα επισκέψεων / 20 Ιουνίου

Πρωτότυπο ακόμη και σε δύο εβδομάδες

Βελτιστοποιημένο

Aoki

Ito

Sato

Hayashi

09:00

V-012Βορράς / Φροντίδα

V-008Ανατολή / Αποκατάσταση

11:00

V-003Κέντρο / Ψυχική υποστήριξη

V-021Δύση / Παιδική φροντίδα

13:00

V-017Βορράς / Αποκατάσταση

V-026Νότος / Ψυχική υποστήριξη

Ζητήματα περιορισμών

Συνολική μετακίνηση

84 min

Ποσοστό ανάθεσης

100%

min Σ cᵢxᵢ + λΣ vⱼ
s.t. Ax ≤ b

Προβλήματα που λύνουμε

Προγραμματισμός Εργασία πεδίου Διαδρομές Ταίριασμα

Προτεινόμενη λύση MPK Assurance

Για κρίσιμο κώδικα Go, μην σταματάτε στις δοκιμές.

Για κρίσιμη λογική Go που χειρίζεται χρήματα, όπως επιστροφές, χρεώσεις, υπόλοιπα και αποθεματικά, ελέγχουμε μηχανικά αν οι δηλωμένες ιδιότητες ισχύουν κάτω από ρητές παραδοχές και καθορισμένο πεδίο. Το Gemini δημιουργεί υποψήφιες αποδείξεις και ο ανεξάρτητος πυρήνας MPK δίνει την τελική κρίση.

Επιστροφές χρημάτων Χρεώσεις Υπόλοιπα Αποθεματικά Εκπτώσεις Κατανομές

Διασφάλιση πέρα από τις δοκιμές

Ελέγξτε τη δηλωμένη ιδιότητα σε όλο το καθορισμένο πεδίο, όχι μόνο σε επιλεγμένες εισόδους.

Ξεκινήστε με μία συνάρτηση Go

Ξεκινήστε από μια κρίσιμη συνάρτηση επιχειρησιακής πολιτικής, όχι από μια ειδική γλώσσα αποδείξεων.

Μην εμπιστεύεστε απευθείας την τεχνητή νοημοσύνη

Η τεχνητή νοημοσύνη προετοιμάζει υποψήφιες αποδείξεις· η τελική αποδοχή ανήκει στον ανεξάρτητο πυρήνα.

Δείτε το MPK Assurance Δείτε την επίδειξη επιστροφής 30 δευτερολέπτων

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
}

Ιδιότητα προς επαλήθευση Συνολικές επιστροφές ≤ πληρωμένο ποσό

Βρέθηκε αντιπαράδειγμα Εμφανίζει συγκεκριμένες εισόδους στις οποίες παραβιάζεται η ιδιότητα.

Επαληθεύτηκε από τον πυρήνα Ο ανεξάρτητος πυρήνας αποδέχεται το πιστοποιητικό για τη διορθωμένη έκδοση.

Συνάρτηση Go→Το Gemini προετοιμάζει υποψήφιες αποδείξεις→Το MPK ελέγχει ανεξάρτητα

Για τις πρώτες 5 εταιρείες

Προσφορά πρώτης εφαρμογής MPK

~~Τυπική τιμή JPY 198,000~~ JPY 49,800 προ φόρου

Για εταιρείες που μπορούν να μοιραστούν ειλικρινή σχόλια μετά την ολοκλήρωση της υπηρεσίας και να συνεργαστούν σε προεγκεκριμένη μελέτη περίπτωσης.

Δείτε την προσφορά

Δείτε τους όρους και τις λεπτομέρειες δημοσίευσης στην ειδική σελίδα.

Προβλήματα που λύνουμε

Όταν η εργασία είναι γεμάτη περιορισμούς, η συνηθισμένη ανάπτυξη συστημάτων χάνει τον πυρήνα.

Η Finite Field εργάζεται σε λειτουργίες πολύ βαριές σε κανόνες για απλή φόρμα και πολύ ειδικές για γενικό SaaS.

Τα χειροκίνητα σχέδια σπάνε

Κάποιος αναδιατάσσει την εργασία κάθε φορά που αλλάζει βάρδια, επίσκεψη, παράδοση ή παραγγελία.

Οι κανόνες δεν φαίνονται εύκολα

Κανόνες δεξιοτήτων, χωρητικότητας, τοποθεσίας, προθεσμίας και προτεραιότητας υπάρχουν, αλλά είναι διάσπαρτοι σε φύλλα και μνήμη ανθρώπων.

Οι ειδικοί απορροφούν την πολυπλοκότητα

Τα ίδια δεδομένα αντιγράφονται μεταξύ Excel, συνομιλιών και συστημάτων και μετά διορθώνονται από τον ίδιο ειδικό.

Το σύστημα δεν αποφασίζει

Υπάρχει σύστημα, αλλά καταγράφει μόνο αποτελέσματα. Το δύσκολο μέρος μένει εκτός συστήματος.

Η απάντηση δεν είναι απλώς καλύτερη οθόνη. Είναι μοντέλο που μπορεί να αποφασίζει και να εξηγεί.

Αντιμετωπίζουμε αυτές τις ροές ως μαθηματικά συστήματα: μοντελοποιούμε την απόφαση, δοκιμάζουμε περιορισμούς, εξηγούμε το αποτέλεσμα και χτίζουμε τη λειτουργική διεπαφή γύρω από αυτή τη λογική.

Από επιχειρησιακούς κανόνες σε μοντέλο συστήματος

Όταν οι αποφάσεις επαναλαμβάνονται, το σύστημα χρειάζεται μαθηματικό επίπεδο.

Η Finite Field δεν αρχίζει από λίστα οθονών. Πρώτα σπάμε τις αποφάσεις πεδίου σε μεταβλητές, περιορισμούς, στόχους και απαιτήσεις εξήγησης.

Μεταβλητές

Εργαζόμενοι, επισκέψεις, μηχανές, παραγγελίες, οχήματα, χρονικές ζώνες, δεξιότητες, χωρητικότητα και ημερομηνίες γίνονται ρητά δεδομένα.

Περιορισμοί

Δεξιότητες, προθεσμίες, τοποθεσίες, όρια φόρτου, προτεραιότητες, μη διαθέσιμοι χρόνοι και επιχειρησιακές εξαιρέσεις γράφονται ως κανόνες.

Στόχοι

Μείωση μετακίνησης, ισορροπία φόρτου, βελτίωση προτιμήσεων, προστασία προθεσμιών ή ορατοί συμβιβασμοί.

Δεν ξεκινάμε από λίστα οθονών. Πρώτα ορίζουμε μεταβλητές απόφασης, περιορισμούς, στόχους και απαιτήσεις εξήγησης και μετά τα κάνουμε λειτουργικό προϊόν.

Διαδραστικό demo ανάθεσης

Δοκιμάστε πώς αλλάζει ένα πρόγραμμα με πολλούς κανόνες όταν γίνεται μαθηματικό μοντέλο.

Το demo στο πρόγραμμα περιήγησης είναι επεξηγηματικό. Δεν στέλνει τα δεδομένα σας εκτός αυτής της σελίδας.

Προγραμματιστής επισκέψεων

Αλλάξτε τον στόχο και εκτελέστε τον προγραμματιστή.

Στόχος βελτιστοποίησης

Περιορισμοί

Ταίριασμα δεξιοτήτων

Οι επισκέψεις απαιτούν δεξιότητες φροντίδας, αποκατάστασης, ψυχικής υποστήριξης ή παιδικής φροντίδας.

Χρονικές ζώνες

Κανένας εργαζόμενος δεν μπορεί να ανατεθεί σε δύο επισκέψεις στην ίδια χρονική ζώνη.

Ποιότητα λειτουργίας

Το πλάνο πρέπει να σέβεται τους προτιμώμενους εργαζόμενους μειώνοντας μετακινήσεις και ανισορροπία φόρτου.

Χειροκίνητο πλάνο: δύο περιορισμοί χρειάζονται διόρθωση

Παράδειγμα: 9 επισκέψεις / 5 εργαζόμενοι

Περιοχές λύσεων

Χτίζουμε γύρω από την απόφαση, όχι γύρω από γενική κατηγορία οθόνης.

Εστιάζουμε στον σχεδιασμό που ξαναφτιάχνεται κάθε μέρα: βάρδιες, επισκέψεις, δρομολόγηση, παραγωγικά βήματα και αναθέσεις.

Προγραμματισμός

Βελτιστοποίηση βαρδιών και στελέχωσης

Μετατρέψτε δεξιότητες, χρονικές ζώνες, κανόνες ανάπαυσης και δικαιοσύνη σε πρόγραμμα που μπορεί να ελεγχθεί.

Εργασία πεδίου

Σχεδιασμός επισκέψεων και διαδρομών

Αναθέστε επισκέψεις και εργασία πεδίου λαμβάνοντας υπόψη μετακινήσεις, δεξιότητες, προτιμήσεις και χρονικά παράθυρα.

Διαδρομές

Σχεδιασμός οχημάτων και παραδόσεων

Σχεδιάστε οχήματα, παραδόσεις και στάσεις υπό περιορισμούς χωρητικότητας, σειράς και υπηρεσίας.

Ταίριασμα

Συστήματα ανάθεσης και ταιριάσματος

Ταιριάξτε ανθρώπους, υποθέσεις, παραγγελίες ή πόρους με εξηγήσιμες προτεραιότητες και εξαιρέσεις.

Διαδικασία παράδοσης

Πρώτα μοντέλο, μετά πρωτότυπο, παραγωγή μόνο όταν η καταλληλότητα είναι σαφής.

Κρατάμε το πρώτο βήμα αρκετά στενό ώστε να επικυρωθεί το μοντέλο πριν δεσμευτούμε σε παραγωγικό σύστημα.

Απογραφή κανόνων και δεδομένων

Συλλέγουμε τρέχοντα φύλλα, κανόνες, παραδείγματα και εξαιρέσεις και εντοπίζουμε πού λαμβάνονται πραγματικά οι αποφάσεις.

Χτίσιμο μοντέλου

Μετατρέπουμε τη ροή σε μεταβλητές, περιορισμούς, στόχους και απαιτήσεις εξήγησης που μπορούν να ελεγχθούν.

Πρωτότυπο λειτουργίας

Δημιουργούμε μικρή διεπαφή γύρω από το μοντέλο ώστε οι χειριστές να δοκιμάσουν τη ροή και να βρουν κανόνες που λείπουν.

Σχεδιασμός παραγωγικής ανάπτυξης

Αποφασίζουμε το παραγωγικό πεδίο μόνο όταν δεδομένα, μοντέλο, χρηστικότητα και κίνδυνοι είναι ορατά.

Πρώτο βήμα

Ξεκινήστε μικρά και μετά αποφασίστε αν θα χτιστεί πλήρες σύστημα.

Για αβέβαιες ροές ξεκινάμε με στενό πρωτότυπο: μοντελοποιούμε κανόνες, χτίζουμε μικρή διεπαφή και ελέγχουμε αν η λογική αξίζει παραγωγική ανάπτυξη.

Πρωτότυπο από ¥298.000

Το πρωτότυπο ξεκαθαρίζει εφικτότητα και πεδίο. Δεν εγγυάται επιχειρηματικά αποτελέσματα.

Απογραφή κανόνων και δεδομένων

Μικρό μοντέλο βελτιστοποίησης ή ταιριάσματος

Χειροπιαστό πρωτότυπο ροής εργασίας

Πρόταση επόμενου πεδίου με κινδύνους και παραδοχές

Από την έρευνα στο προϊόν

Μοντελοποίηση, επαλήθευση, λειτουργία

NPA

Επαλήθευση

Προϊόντα

Math Lab

Κρατάμε την έρευνα κοντά στην υλοποίηση.

Το εργαστήριο συνδέει μαθηματική μοντελοποίηση, σκέψη προσανατολισμένη σε αποδείξεις και παράδοση λογισμικού. Η αρχική σελίδα παρουσιάζει την κατεύθυνση και οδηγεί τεχνικούς αναγνώστες στο NPA και σχετική εργασία.

Το ερευνητικό περιεχόμενο υποστηρίζει την τεχνική κρίση· δεν αντικαθιστά την παραγωγική επικύρωση ή τα επίσημα εργαλεία απόδειξης.

Διαβάστε για το NPA

Συχνές ερωτήσεις

Συχνές ερωτήσεις πριν από την πρώτη συζήτηση

Απαντήσεις για ομάδες που εξετάζουν αν οι λειτουργικές αποφάσεις πρέπει να γίνουν λογισμικό.

Τι είδους εργασία μπορεί να γίνει μαθηματικό σύστημα;

Ο προγραμματισμός, οι αναθέσεις, οι διαδρομές, το ταίριασμα, ο σχεδιασμός παραγωγής και άλλες ροές με πολλούς περιορισμούς ταιριάζουν καλά. Πρώτα μετατρέπουμε τους επιχειρησιακούς κανόνες σε μικρό μοντέλο.

Εγγυάστε επιχειρηματικά αποτελέσματα;

Όχι. Το πρωτότυπο και το demo ξεκαθαρίζουν εφικτή λογική, απαιτήσεις δεδομένων και εμπειρία χρήστη. Δεν εγγυώνται μείωση κόστους, αύξηση πωλήσεων ή άλλα αποτελέσματα.

Μπορούμε να ξεκινήσουμε πριν οριστικοποιηθούν όλες οι απαιτήσεις;

Ναι. Συνήθως κρατάμε το πρώτο βήμα μικρό: έλεγχο δεδομένων, οργάνωση κανόνων και χειροπιαστό πρωτότυπο. Η παραγωγική ανάπτυξη αρχίζει όταν ταιριάξουν μοντέλο και λειτουργία.

Μεταφέρετε αποφάσεις γεμάτες κανόνες σε σύστημα που εξηγείται, δοκιμάζεται και λειτουργεί.

Ξεκινήστε με μικρό μοντέλο και χειροπιαστό πρωτότυπο. Θα ξεχωρίσουμε τι πρέπει να αυτοματοποιηθεί και τι πρέπει να μείνει ανθρώπινη κρίση.

Στείλτε ερώτημα

Για σχέδια που η ομάδα ξαναφτιάχνει κάθε μέρα, αφήστε το σύστημα να σχεδιάσει

Για κρίσιμο κώδικα Go, μην σταματάτε στις δοκιμές.

Διασφάλιση πέρα από τις δοκιμές

Ξεκινήστε με μία συνάρτηση Go

Μην εμπιστεύεστε απευθείας την τεχνητή νοημοσύνη

Όταν η εργασία είναι γεμάτη περιορισμούς, η συνηθισμένη ανάπτυξη συστημάτων χάνει τον πυρήνα.

Τα χειροκίνητα σχέδια σπάνε

Οι κανόνες δεν φαίνονται εύκολα

Οι ειδικοί απορροφούν την πολυπλοκότητα

Το σύστημα δεν αποφασίζει

Όταν οι αποφάσεις επαναλαμβάνονται, το σύστημα χρειάζεται μαθηματικό επίπεδο.

Δοκιμάστε πώς αλλάζει ένα πρόγραμμα με πολλούς κανόνες όταν γίνεται μαθηματικό μοντέλο.

Προγραμματιστής επισκέψεων

Χτίζουμε γύρω από την απόφαση, όχι γύρω από γενική κατηγορία οθόνης.

Βελτιστοποίηση βαρδιών και στελέχωσης

Σχεδιασμός επισκέψεων και διαδρομών

Σχεδιασμός οχημάτων και παραδόσεων

Συστήματα ανάθεσης και ταιριάσματος

Πρώτα μοντέλο, μετά πρωτότυπο, παραγωγή μόνο όταν η καταλληλότητα είναι σαφής.

Απογραφή κανόνων και δεδομένων

Χτίσιμο μοντέλου

Πρωτότυπο λειτουργίας

Σχεδιασμός παραγωγικής ανάπτυξης

Ξεκινήστε μικρά και μετά αποφασίστε αν θα χτιστεί πλήρες σύστημα.

Κρατάμε την έρευνα κοντά στην υλοποίηση.

Συχνές ερωτήσεις πριν από την πρώτη συζήτηση

Μεταφέρετε αποφάσεις γεμάτες κανόνες σε σύστημα που εξηγείται, δοκιμάζεται και λειτουργεί.

Μπορεί αυτή η ροή να γίνει μαθηματικό σύστημα;

Ποια ροή προκαλεί την περισσότερη επανεπεξεργασία αποφάσεων;

Πώς γίνεται σήμερα;

Πόσο σύνθετες είναι οι συνθήκες;