01
Los planes manuales se rompen
Una persona reorganiza el trabajo cada vez que cambia un turno, una visita, una entrega o un pedido.
Finite Field
Diagnóstico de 30 s
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Ingeniería de sistemas matemáticos
Para planes que el equipo reconstruye cada día, deje que el sistema planifique
Turnos, agendas de visitas, despachos, pasos de producción y asignación de personal. Convertimos decisiones complejas que dependen de Excel y de operadores expertos en modelos matemáticos, y luego las implementamos como sistemas web y app utilizables en campo.
Prototipo en apenas dos semanas
Plataformas: Web / iOS / Android
Diseñado alrededor de reglas específicas del sitio
Solver de restricciones
Optimizado · 0.38s
Agenda de visitas / 20 de junio
Prototipo en apenas dos semanas
Aoki
Ito
Sato
Hayashi
09:00
V-012Norte / Atención
V-008Este / Rehabilitación
11:00
V-003Centro / Apoyo mental
V-021Oeste / Cuidado infantil
13:00
V-017Norte / Rehabilitación
V-026Sur / Apoyo mental
Incidencias de restricciones
0
Desplazamiento total
84 min
Tasa de asignación
100%
min Σ cᵢxᵢ + λΣ vⱼ
s.t. Ax ≤ b
Problemas que resolvemos
ProgramaciónPróximamente
Trabajo de campoPróximamente
RutasPróximamente
EmparejamientoPróximamente
Problemas que resolvemos
Cuando el trabajo está lleno de restricciones, el desarrollo convencional no alcanza el núcleo.
Finite Field trabaja en operaciones demasiado cargadas de reglas para un formulario simple y demasiado específicas para un SaaS genérico.
02
Las reglas son difíciles de ver
Las reglas de habilidad, capacidad, ubicación, vencimiento y prioridad existen, pero están dispersas en hojas y memoria del equipo.
03
Los expertos absorben la complejidad
Los mismos datos se copian entre Excel, chat y sistemas, y luego el mismo experto los corrige.
04
El sistema no decide
Existe un sistema, pero solo registra resultados. La parte difícil sigue fuera del sistema.
La respuesta no es solo una pantalla más cómoda. Es un modelo que puede decidir y explicar.
Tratamos estos flujos como sistemas matemáticos: modelar la decisión, probar las restricciones, explicar el resultado y construir la interfaz operativa alrededor de esa lógica.
De reglas de negocio a modelo de sistema
Cuando las decisiones se repiten, el sistema necesita una capa matemática.
Finite Field no empieza por una lista de pantallas. Primero descompone decisiones de campo en variables, restricciones, objetivos y requisitos de explicación, y luego diseña el sistema.
Variables
Trabajadores, visitas, máquinas, pedidos, vehículos, franjas horarias, habilidades, capacidad y fechas se vuelven datos explícitos.
Restricciones
Habilidades, plazos, ubicaciones, límites de carga, prioridades, indisponibilidades y excepciones de negocio se escriben como reglas.
Objetivos
Reducir desplazamientos, equilibrar trabajo, mejorar preferencias, proteger vencimientos o hacer visibles los compromisos.
No partimos de una lista de pantallas. Primero definimos variables de decisión, restricciones, objetivos y requisitos de explicación, y después los convertimos en un producto operable.
Demo interactiva de asignación
Pruebe cómo cambia un horario con muchas reglas cuando se convierte en un modelo matemático.
La demo del navegador es explicativa. No envía sus datos fuera de esta página.
Planificador de visitas
Cambie el objetivo y ejecute el planificador.
Plan manual: dos restricciones requieren corrección
Ejemplo: 9 visitas / 5 trabajadores
Áreas de solución
Construimos alrededor de la decisión, no de una categoría de pantalla genérica.
Nos centramos en planificación que se rehace todos los días: turnos, visitas, despachos, pasos de producción y asignaciones.
Programación
Optimización de turnos y dotación
Convierta habilidades, franjas horarias, descansos y equidad en un horario revisable.
Trabajo de campo
Agenda de visitas y rutas
Asigne visitas y trabajo de campo considerando desplazamientos, habilidades, preferencias y ventanas horarias.
Rutas
Planificación de vehículos y entregas
Planifique vehículos, entregas y paradas bajo restricciones de capacidad, secuencia y servicio.
Emparejamiento
Sistemas de asignación y emparejamiento
Relacione personas, casos, pedidos o recursos con prioridades y excepciones explicables.
Proceso de entrega
Modelo primero, prototipo después, producción solo cuando el ajuste esté claro.
Mantenemos el primer paso lo bastante estrecho para validar el modelo antes de comprometernos con producción.
01
Inventariar reglas y datos
Reunir hojas actuales, reglas, ejemplos y excepciones, e identificar dónde ocurre realmente la decisión.
02
Construir el modelo
Convertir el flujo en variables, restricciones, objetivos y requisitos de explicación revisables.
03
Prototipar la operación
Crear una interfaz pequeña alrededor del modelo para que operadores prueben el flujo y encuentren reglas faltantes.
04
Planificar el desarrollo productivo
Decidir el alcance productivo solo cuando datos, modelo, usabilidad y riesgos sean visibles.
Primer paso
Empiece pequeño y después decida si construir el sistema completo.
Para flujos inciertos, empezamos con un prototipo acotado: modelar reglas, construir una interfaz pequeña y verificar si la lógica merece desarrollo productivo.
Prototipo desde ¥298.000
El prototipo aclara factibilidad y alcance. No garantiza efectos de negocio.
Inventario de reglas y datos
Modelo pequeño de optimización o emparejamiento
Prototipo de flujo operable
Propuesta de siguiente alcance con riesgos y supuestos
De investigación a producto
Modelar, verificar, operar
NPA
Verificación
Productos
Math Lab
Mantenemos la investigación cerca de la implementación.
El laboratorio conecta modelado matemático, pensamiento orientado a pruebas y entrega de software. La página principal presenta la dirección y deriva a lectores técnicos hacia NPA y trabajos relacionados.
El contenido de investigación apoya el juicio de ingeniería; no sustituye la validación productiva ni herramientas formales de prueba.
Leer sobre NPAPróximamentePreguntas frecuentes
Preguntas comunes antes de la primera consulta
Respuestas para equipos que evalúan si sus decisiones operativas deben convertirse en software.
¿Qué tipo de trabajo puede convertirse en un sistema matemático?
La programación, asignación, rutas, emparejamiento, planificación de producción y otros flujos con muchas restricciones encajan bien. Primero convertimos las reglas de negocio en un modelo pequeño antes de decidir qué construir.
¿Garantizan resultados de negocio?
No. El prototipo y la demo aclaran lógica viable, requisitos de datos y experiencia de usuario. No garantizan reducción de costes, crecimiento de ventas ni otros efectos de negocio.
¿Podemos empezar antes de fijar todos los requisitos?
Sí. Normalmente mantenemos pequeño el primer paso: revisión de datos, organización de reglas y un prototipo tangible. El desarrollo productivo empieza cuando el modelo y la operación encajan.
Lleve decisiones cargadas de reglas a un sistema explicable, comprobable y operable.
Empiece con un modelo pequeño y un prototipo tangible. Separaremos qué debe automatizarse y qué debe seguir como juicio humano.