ગણિતીય સિસ્ટમ્સ એન્જિનિયરિંગ

લોકો દરરોજ ફરી બનાવે તેવી યોજનાઓ માટે, સિસ્ટમને યોજના બનાવા દો

શિફ્ટ, મુલાકાત શેડ્યૂલ, ડિસ્પેચિંગ, ઉત્પાદન પગલાં અને સ્ટાફ સોંપણી. Excel અને અનુભવી ઓપરેટરો પર આધારિત જટિલ નિર્ણયોને અમે ગણિતીય મોડેલમાં ફેરવીએ છીએ અને પછી ક્ષેત્રમાં ઉપયોગી વેબ અને એપ સિસ્ટમ તરીકે અમલમાં મૂકીએ છીએ.

સોંપણી ડેમો અજમાવો
માત્ર બે અઠવાડિયામાં પ્રોટોટાઇપ Web, iOS અને Android સ્થળ-વિશેષ નિયમોને આધારે બનાવેલું
વિશેષ ઉકેલ MPK Assurance

મહત્વપૂર્ણ Go કોડ માટે, પરીક્ષણ પર અટકશો નહીં.

પરત ચુકવણી, ફી, બાકી રકમ અને અનામત જેવા નાણાં ખસેડતા મહત્વપૂર્ણ Go તર્ક માટે, અમે સ્પષ્ટ અનુમાનો અને વ્યાપ હેઠળ નિર્ધારિત ગુણધર્મો સાચા રહે છે કે નહીં તે યાંત્રિક રીતે ચકાસીએ છીએ. Gemini પ્રમાણ ઉમેદવારો બનાવે છે, અને સ્વતંત્ર MPK કર્નલ અંતિમ નિર્ણય આપે છે.

પરત ચુકવણી ફી બાકી રકમ અનામત છૂટ ફાળવણી

પરીક્ષણથી આગળની ખાતરી

માત્ર પસંદ કરેલા ઇનપુટ્સ નહીં, પરંતુ નિર્ધારિત લક્ષ્ય વ્યાપમાં આપેલો ગુણધર્મ તપાસો.

એક Go કાર્યથી શરૂ કરો

ખાસ પ્રમાણ ભાષાથી નહીં, મહત્વપૂર્ણ નીતિ કાર્યથી શરૂ કરો.

કૃત્રિમ બુદ્ધિ પર સીધો વિશ્વાસ ન કરો

કૃત્રિમ બુદ્ધિ ઉમેદવારો તૈયાર કરે છે; અંતિમ સ્વીકાર સ્વતંત્ર કર્નલ કરે છે.

અમે ઉકેલતા પ્રશ્નો

કામ મર્યાદાઓથી ભરેલું હોય ત્યારે સામાન્ય સિસ્ટમ વિકાસ મુખ્ય મુદ્દો ચૂકી જાય છે.

Finite Field એવી કામગીરી પર કામ કરે છે જે સરળ ફોર્મ સિસ્ટમ માટે ખૂબ નિયમભરેલી અને સામાન્ય SaaS માટે ખૂબ વિશિષ્ટ હોય છે.

01

મેન્યુઅલ યોજનાઓ વારંવાર તૂટે છે

શિફ્ટ, મુલાકાત, ડિલિવરી અથવા ઓર્ડર બદલાય ત્યારે દરેક વખતે કોઈ વ્યક્તિ કામ ફરી ગોઠવે છે.

02

નિયમો દેખવા મુશ્કેલ છે

કૌશલ્ય, ક્ષમતા, સ્થળ, અંતિમ તારીખ અને પ્રાથમિકતાના નિયમો છે, પરંતુ તે સ્પ્રેડશીટો અને લોકોની યાદમાં વિખરાયેલા છે.

03

નિષ્ણાતો જટિલતા સંભાળી લે છે

એક જ ડેટા Excel, ચેટ અને સિસ્ટમો વચ્ચે નકલ થાય છે, પછી એ જ નિષ્ણાત તેને સુધારે છે.

04

સિસ્ટમ નિર્ણય લેતી નથી

સિસ્ટમ છે, પરંતુ તે માત્ર પરિણામો નોંધે છે. કઠિન ભાગ હજુ પણ સિસ્ટમની બહાર થાય છે.

જવાબ માત્ર સુંદર સ્ક્રીન નથી; તે નિર્ણય લઈ અને સમજાવી શકે એવું મોડેલ છે.

અમે આને ગણિતીય સિસ્ટમ તરીકે લઈએ છીએ: નિર્ણયનું મોડેલ બનાવીએ, મર્યાદાઓ ચકાસીએ, પરિણામ સમજાવીએ અને તે તર્કની આસપાસ કામગીરીનું વપરાશકર્તા ઇન્ટરફેસ બનાવીએ.

વ્યવસાયિક નિયમોથી સિસ્ટમ મોડેલ તરફ

નિર્ણયો પુનરાવર્તિત થાય ત્યારે સિસ્ટમને ગણિતીય સ્તર જોઈએ.

Finite Field સ્ક્રીનની યાદીથી શરૂ કરતું નથી. અમે પહેલા ક્ષેત્રના નિર્ણયોને ચલ, મર્યાદા, હેતુ અને સમજૂતીની જરૂરિયાતોમાં વિભાજિત કરીએ છીએ, પછી સિસ્ટમ ડિઝાઇન કરીએ છીએ.

ચલો

કાર્યકરો, મુલાકાતો, મશીનો, ઓર્ડર, વાહનો, સમયખંડ, કુશળતા, ક્ષમતા અને તારીખો સ્પષ્ટ ડેટા બને છે.

બંધનો

કૌશલ્ય, સમયમર્યાદા, સ્થળો, ભાર મર્યાદા, પ્રાથમિકતા, ઉપલબ્ધ ન હોય તેવા સમય અને વ્યવસાયિક અપવાદો નિયમો તરીકે લખાય છે.

હેતુઓ

પ્રવાસ સમય ઘટાડો; કામ ન્યાયથી સંતુલિત કરો; પસંદગીના કાર્યકરોને માન આપો.

અમે સ્ક્રીનની યાદીથી શરૂ કરતા નથી. પહેલા નિર્ણય ચલ, મર્યાદાઓ, હેતુઓ અને સમજૂતીની જરૂરિયાતો વ્યાખ્યાયિત કરીએ છીએ, પછી તેને લોકો ચલાવી શકે એવા ઉત્પાદન માં ફેરવીએ છીએ.

ઇન્ટરએક્ટિવ સોંપણી ડેમો

ઘણા નિયમો ધરાવતું શેડ્યૂલ ગણિતીય મોડેલ બને ત્યારે તે કેવી રીતે બદલાય છે તે અજમાવો.

આ બ્રાઉઝર ડેમો સમજાવટ માટે છે. તે તમારો ડેટા આ પેજની બહાર મોકલતું નથી.

મુલાકાત શેડ્યૂલિંગ પ્લાનર

હેતુ બદલો અને આયોજનકર્તા ચલાવો.

હાથથી બનાવેલી યોજના: બે મર્યાદાઓ સુધારવાની છે

નમૂનો: 9 મુલાકાતો / 5 કાર્યકરો

ઉકેલ ક્ષેત્રો

અમે સામાન્ય સ્ક્રીન શ્રેણી નહીં, નિર્ણયની આસપાસ બનાવીએ છીએ.

અમે દરરોજ ફરી બનાવાતી આયોજન કામગીરી પર ધ્યાન આપીએ છીએ: શિફ્ટ, મુલાકાતો, ડિસ્પેચિંગ, ઉત્પાદન પગલાં અને સ્ટાફ સોંપણી.

શેડ્યૂલિંગ

શિફ્ટ અને સ્ટાફિંગ ઑપ્ટિમાઇઝેશન

કુશળતા, સમયખંડ, આરામ નિયમો અને ન્યાયને સમીક્ષા કરી શકાય એવા શેડ્યૂલમાં ફેરવો.

મેદાની કામ

મુલાકાત અને માર્ગ શેડ્યૂલિંગ

પ્રવાસ, કુશળતા મેળ, પસંદગીના સ્ટાફ અને સમય વિન્ડોને ધ્યાનમાં રાખીને મુલાકાતો અને મેદાની કામ સોંપો.

રૂટિંગ

વાહન રૂટિંગ અને ડિલિવરી આયોજન

ક્ષમતા, ક્રમ અને સેવા બંધનો હેઠળ વાહનો, વિતરણો અને સ્ટોપ્સની યોજના બનાવો.

મેચિંગ

સોંપણી અને મેચિંગ સિસ્ટમો

લોકો, કેસો, ઓર્ડર અથવા સંસાધનોને સમજાવી શકાય તેવી પ્રાથમિકતાઓ અને અપવાદો સાથે મેળવો.

ડિલિવરી પ્રક્રિયા

પહેલા મોડેલ, પછી પ્રોટોટાઇપ, અને ફિટ સ્પષ્ટ થયા પછી જ ઉત્પાદન.

ઉત્પાદન સિસ્ટમ માટે પ્રતિબદ્ધ થવા પહેલાં મોડેલ માન્ય કરી શકાય એટલું પ્રથમ પગલું અમે સીમિત રાખીએ છીએ.

01

નિયમો અને ડેટાની યાદી બનાવો

હાલની સ્પ્રેડશીટો, નિયમો, ઉદાહરણો અને અપવાદો એકત્ર કરો, પછી નિર્ણયો ખરેખર ક્યાં થાય છે તે ઓળખો.

02

મોડેલ બનાવો

વર્કફ્લોને સમીક્ષા કરી શકાય એવા ચલ, મર્યાદા, હેતુ અને સમજૂતીની જરૂરિયાતોમાં ફેરવો.

03

કામગીરીનું પ્રોટોટાઇપ બનાવો

મોડેલની આસપાસ નાનું ઈન્ટરફેસ બનાવો જેથી ઓપરેટરો વર્કફ્લો અજમાવી શકે અને ગાયબ નિયમો શોધી શકે.

04

ઉત્પાદન વિકાસ યોજના બનાવો

ડેટા, મોડેલ, ઉપયોગિતા અને જોખમ અનુમાનો સ્પષ્ટ થયા પછી જ ઉત્પાદન વ્યાપ નક્કી કરો.

પ્રથમ પગલું

નાનું શરૂ કરો, પછી પૂર્ણ સિસ્ટમ બનાવવી કે નહીં નક્કી કરો.

અનિશ્ચિત વર્કફ્લો માટે અમે સંકુચિત પ્રોટોટાઇપથી શરૂ કરીએ છીએ: નિયમોનું મોડેલ બનાવીએ, નાનું વપરાશકર્તા ઇન્ટરફેસ બનાવીએ અને તર્ક ઉત્પાદન વિકાસ લાયક છે કે નહીં તે ચકાસીએ.

પ્રોટોટાઇપ ¥298,000 થી

પ્રોટોટાઇપ શક્યતા અને કાર્યક્ષેત્ર સ્પષ્ટ કરે છે; તે વ્યવસાયિક અસરની ખાતરી આપતું નથી.

નિયમો અને ડેટાનો સંગ્રહ
નાનું ઑપ્ટિમાઇઝેશન અથવા મેચિંગ મોડેલ
અજમાવી શકાય એવો વર્કફ્લો પ્રોટોટાઇપ
જોખમો અને અનુમાનો સાથે આગળના વ્યાપનો પ્રસ્તાવ

સંશોધનથી ઉત્પાદન સુધી

મોડેલ, ચકાસો, ચલાવો

NPA
પરીક્ષણ
ઉત્પાદનો

Math Lab

અમે સંશોધનને અમલીકરણની નજીક રાખીએ છીએ.

લૅબ ગણિતીય મોડેલિંગ, પુરાવા આધારિત વિચાર અને સોફ્ટવેર ડિલિવરીને જોડે છે.

સંશોધન સામગ્રી એન્જિનિયરિંગ નિર્ણયને સમર્થન આપે છે; તે ઉત્પાદન ચકાસણીનો વિકલ્પ નથી.

NPA વિશે વાંચો

FAQ

પ્રથમ સલાહ પહેલાં સામાન્ય પ્રશ્નો

નિર્ણયને સોફ્ટવેર બનાવવું જોઈએ કે નહીં તે વિચરતી ટીમ માટે જવાબો.

કયા પ્રકારનું કામ ગણિતીય સિસ્ટમ બની શકે?

શેડ્યૂલિંગ, સોંપણી, રૂટિંગ, મેચિંગ અને ઉત્પાદન આયોજન જેવા ઘણા બંધનો ધરાવતા કામ માટે અમે પહેલાં નિયમોને નાના મોડેલમાં ફેરવીએ છીએ.

શું તમે વ્યાપાર પરિણામોની ખાતરી આપો છો?

ના. પ્રોટોટાઇપ અને ડેમો શક્ય તર્ક, ડેટાની જરૂરિયાતો અને વપરાશકર્તા અનુભવ સ્પષ્ટ કરે છે. તે ખર્ચ ઘટાડો, વેચાણ વૃદ્ધિ અથવા અન્ય વ્યવસાયિક અસરની ખાતરી આપતા નથી.

બધી આવશ્યકતાઓ નક્કી થાય પહેલાં શરૂ કરી શકીએ?

હા. પ્રથમ પગલું સામાન્ય રીતે નાનું રાખીએ છીએ: ડેટા ચકાસણી, નિયમ ગોઠવણી અને સ્પર્શી શકાય એવો પ્રોટોટાઇપ.

નિયમોથી ભરેલા નિર્ણયો સમજાવી શકાય, ચકાસી શકાય અને ચલાવી શકાય તેવી સિસ્ટમમાં લાવો.

નાના મોડેલ અને હાથમાં અજમાવી શકાય એવા પ્રોટોટાઇપથી શરૂ કરો. શું સ્વચાલિત કરવું અને શું માનવીય નિર્ણય તરીકે રાખવું તે અમે અલગ કરીશું.

અમને વિગત મોકલો

30 સેકંડ ચકાસણી

શું આ કાર્યપ્રવાહ ગણિતીય સિસ્ટમ બની શકે?

કયો કાર્યપ્રવાહ સૌથી વધુ નિર્ણયનું ફરી કામ કરાવે છે?