Ingénierie de systèmes mathématiques

Pour les plannings que l’équipe reconstruit chaque jour, laissez le système planifier

Roulements, agendas de visites, répartition, étapes de production et affectations. Nous transformons les décisions complexes dépendantes d’Excel et d’opérateurs expérimentés en modèles mathématiques, puis en systèmes web et applications utilisables sur le terrain.

Essayer la démo d’affectation

Prototype possible en deux semaines Plateformes: Web / iOS / Android Construit autour des règles propres au site

Solveur de contraintes

Optimisé · 0.38s

Agenda de visites / 20 juin

Prototype possible en deux semaines

Optimisé

Aoki

Ito

Sato

Hayashi

09:00

V-012Nord / Soins

V-008Est / Rééducation

11:00

V-003Centre / Soutien psychologique

V-021Ouest / Garde d’enfants

13:00

V-017Nord / Rééducation

V-026Sud / Soutien psychologique

Problèmes de contraintes

Trajet total

84 min

Taux d’affectation

100%

min Σ cᵢxᵢ + λΣ vⱼ
s.t. Ax ≤ b

Problèmes que nous résolvons

Planification Terrain Routage Appariement

Solution mise en avant MPK Assurance

Pour le code Go critique, ne vous arrêtez pas aux tests.

Pour la logique Go critique qui traite de l’argent, comme les remboursements, frais, soldes et réserves, nous vérifions mécaniquement si les propriétés définies sont respectées sous des hypothèses et un périmètre explicites. Gemini génère des preuves candidates, puis le noyau MPK indépendant rend le verdict final.

Remboursements Frais Soldes Réserves Remises Allocations

Assurance au-delà des tests

Vérifier la propriété définie sur tout le périmètre cible, pas seulement sur quelques entrées sélectionnées.

Commencer par une fonction Go

Partir d’une fonction de règle métier critique, sans langage de preuve spécialisé.

Ne pas faire directement confiance à l’IA

L’IA prépare des candidats ; l’acceptation finale revient au noyau indépendant.

Voir MPK Assurance Voir la démo de remboursement de 30 secondes

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
}

Propriété à vérifier Remboursements cumulés ≤ montant payé

CONTRE-EXEMPLE TROUVÉ Affiche des entrées concrètes qui violent la propriété.

VÉRIFIÉ PAR LE NOYAU Le noyau indépendant accepte le certificat pour la version corrigée.

Fonction Go→Gemini prépare des candidats→MPK vérifie indépendamment

Réservé aux 5 premières entreprises

Offre de lancement MPK

~~Tarif standard JPY 198,000~~ JPY 49,800 hors taxes

Pour les entreprises prêtes à partager un retour franc après la prestation et à collaborer à un cas client approuvé en amont.

Voir l’offre

Consultez les conditions et les détails de publication sur la page dédiée.

Problèmes que nous résolvons

Quand le travail est rempli de contraintes, le développement ordinaire manque le cœur du sujet.

Finite Field intervient sur des opérations trop chargées en règles pour un simple formulaire et trop spécifiques pour un SaaS générique.

Les plans manuels cassent souvent

Une personne réorganise le travail à chaque changement de roulement, visite, livraison ou commande.

Les règles sont peu visibles

Compétence, capacité, lieu, échéance et priorité existent, mais restent dispersés entre feuilles et mémoire humaine.

Les experts absorbent la complexité

Les mêmes données passent d’Excel au chat et aux systèmes, puis le même expert les corrige.

Le système ne décide pas

Un système existe, mais il enregistre seulement les résultats. La partie difficile reste hors système.

La réponse n’est pas seulement un meilleur écran. C’est un modèle capable de décider et d’expliquer.

Nous traitons ces flux comme des systèmes mathématiques : modéliser la décision, tester les contraintes, expliquer le résultat et construire l’interface opérationnelle autour de cette logique.

Des règles métier au modèle de système

Quand les décisions se répètent, le système a besoin d’une couche mathématique.

Finite Field ne commence pas par une liste d’écrans. Nous décomposons d’abord les décisions terrain en variables, contraintes, objectifs et exigences d’explication, puis nous concevons le système.

Variables

Collaborateurs, visites, machines, commandes, véhicules, créneaux, compétences, capacité et dates deviennent des données explicites.

Contraintes

Compétences, échéances, lieux, limites de charge, priorités, indisponibilités et exceptions métier sont écrits comme règles.

Objectifs

Réduire les trajets, équilibrer la charge, améliorer les préférences, protéger les délais ou rendre les arbitrages visibles.

Nous ne partons pas d’une liste d’écrans. Nous définissons d’abord variables de décision, contraintes, objectifs et exigences d’explication, puis les transformons en produit exploitable.

Démo interactive d’affectation

Voyez comment un planning riche en règles change lorsqu’il devient un modèle mathématique.

La démo dans le navigateur est explicative. Elle n’envoie pas vos données hors de cette page.

Planificateur de visites

Changez l’objectif et lancez le planificateur.

Objectif d’optimisation

Plan manuel : deux contraintes doivent être corrigées

Exemple : 9 visites / 5 intervenants

Domaines de solution

Nous construisons autour de la décision, pas autour d’une catégorie d’écran générique.

Nous ciblons la planification reconstruite chaque jour : roulements, visites, répartition, étapes de production et affectations.

Planification

Optimisation des roulements et effectifs

Transformer compétences, créneaux, repos et équité en planning révisable.

Terrain

Planification de visites et tournées

Affecter visites et travail terrain avec trajets, compétences, préférences et fenêtres horaires.

Routage

Planification véhicules et livraisons

Planifier véhicules, livraisons et arrêts sous contraintes de capacité, séquence et service.

Appariement

Systèmes d’affectation et d’appariement

Associer personnes, dossiers, commandes ou ressources avec priorités et exceptions explicables.

Processus de livraison

Modèle d’abord, prototype ensuite, production seulement quand l’adéquation est claire.

Nous gardons le premier pas assez étroit pour valider le modèle avant de nous engager sur un système de production.

Inventorier règles et données

Collecter feuilles, règles, exemples et exceptions actuels, puis identifier où les décisions se prennent réellement.

Construire le modèle

Transformer le flux en variables, contraintes, objectifs et exigences d’explication vérifiables.

Prototyper l’opération

Créer une petite interface autour du modèle pour que les opérateurs manipulent le flux et trouvent les règles manquantes.

Planifier le développement productif

Décider le périmètre productif seulement lorsque données, modèle, utilisabilité et risques sont visibles.

Premier pas

Commencer petit, puis décider s’il faut construire le système complet.

Pour les flux incertains, nous commençons par un prototype ciblé : modéliser les règles, construire une petite interface et vérifier si la logique mérite un développement de production.

Prototype à partir de 298 000 ¥

Le prototype clarifie faisabilité et périmètre. Il ne garantit pas les effets métier.

Inventaire règles et données

Petit modèle d’optimisation ou d’appariement

Prototype de flux de travail manipulable

Proposition de périmètre suivant avec risques et hypothèses

De la recherche au produit

Modéliser, vérifier, exploiter

NPA

Vérification

Produits

Math Lab

Nous gardons la recherche proche de l’implémentation.

Le lab relie modélisation mathématique, raisonnement orienté preuve et livraison logicielle. La page d’accueil présente la direction et renvoie les lecteurs techniques vers NPA et les travaux liés.

Le contenu de recherche soutient le jugement d’ingénierie ; il ne remplace pas la validation de production ni les outils formels de preuve.

Lire sur NPA

Questions fréquentes

Questions courantes avant une première consultation

Réponses pour les équipes qui se demandent si leurs décisions opérationnelles doivent devenir un logiciel.

Quel type de travail peut devenir un système mathématique ?

La planification, l’affectation, le routage, l’appariement, la planification de production et les autres flux avec de nombreuses contraintes conviennent bien. Nous transformons d’abord les règles métier en petit modèle avant de décider quoi construire.

Garantissez-vous des résultats commerciaux ?

Non. Le prototype et la démo clarifient la logique faisable, les besoins de données et l’expérience utilisateur. Ils ne garantissent pas la réduction des coûts, la croissance des ventes ni d’autres effets métier.

Pouvons-nous commencer avant que toutes les exigences soient fixées ?

Oui. Nous gardons généralement la première étape réduite : vérification des données, organisation des règles et prototype manipulable. Le développement de production commence quand modèle et opération s’accordent.

Faites entrer les décisions chargées de règles dans un système explicable, testable et exploitable.

Commencez par un petit modèle et un prototype manipulable. Nous séparerons ce qui doit être automatisé de ce qui doit rester du jugement humain.

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