הנדסת מערכות מתמטיות

לתוכניות שאנשים בונים מחדש מדי יום, תנו למערכת לתכנן

משמרות, לוחות ביקור, שיגור, שלבי ייצור ושיבוץ עובדים. אנחנו הופכים החלטות מורכבות שתלויות ב-Excel ובמפעילים מנוסים למודלים מתמטיים, ואז מיישמים אותן כמערכות ווב ואפליקציה שימושיות לשטח.

נסו את הדגמת השיבוץ

אב-טיפוס בתוך כשבועיים Web, iOS ו Android נבנה סביב כללים ייחודיים לאתר

פותר אילוצים

עבר אופטימיזציה · 0.38s

לוח ביקורים / 20 ביוני

אב-טיפוס בתוך כשבועיים

עבר אופטימיזציה

Aoki

Ito

Sato

Hayashi

09:00

V-012צפון / טיפול

V-008מזרח / שיקום

11:00

V-003מרכז / תמיכה נפשית

V-021מערב / טיפול בילדים

13:00

V-017צפון / שיקום

V-026דרום / תמיכה נפשית

בעיות אילוץ

סך נסיעה

84 דק׳

שיעור שיבוץ

100%

min Σ cᵢxᵢ + λΣ vⱼ
s.t. Ax ≤ b

בעיות שאנו פותרים

תזמון עבודת שטח ניתוב התאמה

פתרון מומלץ MPK Assurance

לקוד Go קריטי, לא עוצרים בבדיקות.

עבור לוגיקת Go קריטית שמזיזה כסף, כמו החזרים, עמלות, יתרות ורזרבות, אנו בודקים מכנית אם התכונות שהוגדרו מתקיימות תחת הנחות ותחום מפורשים. Gemini יוצר מועמדי הוכחה, וליבת MPK הבלתי תלויה נותנת את פסק הדין הסופי.

החזרים עמלות יתרות רזרבות הנחות הקצאות

אימות מעבר לבדיקות

בודקים את התכונה שהוגדרה בכל תחום היעד, לא רק בקלטים שנבחרו.

מתחילים מפונקציית Go אחת

מתחילים מפונקציית מדיניות קריטית, לא משפת הוכחות מיוחדת.

לא סומכים ישירות על AI

AI מכין מועמדים; הקבלה הסופית שייכת לליבה הבלתי תלויה.

הצגת MPK Assurance צפייה בהדגמת החזר של 30 שניות

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
}

תכונה לאימות החזרים מצטברים ≤ הסכום ששולם

נמצאה דוגמה נגדית מציג קלטים קונקרטיים שמפרים את התכונה.

אומת על ידי הליבה הליבה הבלתי תלויה מקבלת את התעודה עבור הגרסה המתוקנת.

פונקציית Go→Gemini מכין מועמדים→MPK בודק באופן בלתי תלוי

מוגבל ל-5 החברות הראשונות

הצעת אימוץ מוקדם ל-MPK

~~מחיר רגיל JPY 198,000~~ JPY 49,800 לפני מס

לחברות שמוכנות לשתף משוב כן לאחר השלמת השירות ולשתף פעולה במחקר מקרה שאושר מראש.

הצגת ההצעה

בדקו את התנאים ופרטי הפרסום בדף הייעודי.

בעיות שאנו פותרים

כאשר העבודה מלאה באילוצים, פיתוח מערכת רגיל מפספס את הליבה.

Finite Field מטפלת בתפעול עתיר חוקים מדי למערכת טפסים פשוטה וספציפי מדי למוצר SaaS כללי.

תוכניות ידניות נשברות שוב ושוב

אדם מסדר מחדש את העבודה בכל פעם שמשמרת, ביקור, משלוח או הזמנה משתנים.

קשה לראות את הכללים

יש חוקים למיומנות, קיבולת, מיקום, תאריך יעד ועדיפות, אבל הם מפוזרים בגיליונות ובזיכרון של אנשים.

מומחים סופגים את המורכבות

אותם נתונים מועתקים בין Excel, צ'אט ומערכות, ואז אותו מומחה מתקן אותם.

המערכת אינה מחליטה

יש מערכת, אבל היא רק מתעדת תוצאות. החלק הקשה עדיין מתרחש מחוץ למערכת.

התשובה אינה רק מסך יפה יותר; זהו מודל שיכול להחליט ולהסביר.

אנחנו מתייחסים לזה כמערכות מתמטיות: ממדלים את ההחלטה, בודקים את האילוצים, מסבירים את התוצאה ובונים את ממשק התפעול סביב הלוגיקה.

מחוקי העסק אל מודל מערכת

כאשר החלטות חוזרות שוב ושוב, המערכת זקוקה לשכבה מתמטית.

Finite Field לא מתחילה מרשימת מסכים. אנחנו מפרקים תחילה החלטות שטח למשתנים, אילוצים, מטרות ודרישות הסבר, ואז מתכננים את המערכת.

משתנים

עובדים, ביקורים, מכונות, הזמנות, כלי רכב, חלונות זמן, מיומנויות, קיבולת ותאריכים הופכים לנתונים מפורשים.

אילוצים

מיומנויות, מועדי יעד, מיקומים, מגבלות עומס, עדיפויות, זמני אי-זמינות וחריגים עסקיים נכתבים כחוקים.

מטרות

צמצום זמן נסיעה; איזון עבודה הוגן; כיבוד עובדים מועדפים.

אנחנו לא מתחילים מרשימת מסכים. קודם מגדירים משתני החלטה, אילוצים, מטרות ודרישות הסבר, ואז הופכים אותם למוצר שאנשים יכולים להפעיל.

הדגמת שיבוץ אינטראקטיבית

נסו לראות איך לוח זמנים עתיר כללים משתנה כשהוא הופך למודל מתמטי.

הדגמת הדפדפן מיועדת להסבר. היא אינה שולחת את הנתונים מחוץ לדף הזה.

מתכנן ביקורים

שנו את היעד והפעילו את המתכנן.

יעד אופטימיזציה

תוכנית ידנית: צריך לתקן שני אילוצים

דוגמה: 9 ביקורים / 5 עובדים

תחומי פתרון

אנו בונים סביב ההחלטה, לא סביב קטגוריית מסך כללית.

אנו מתמקדים בעבודת תכנון שנבנית מחדש מדי יום: משמרות, ביקורים, שיגור, שלבי ייצור ושיבוץ עובדים.

תזמון

אופטימיזציית משמרות וצוות

הפכו מיומנויות, חלונות זמן, כללי מנוחה והוגנות ללוח זמנים שניתן לבדיקה.

עבודת שטח

תזמון ביקורים ומסלולים

שבצו ביקורים ועבודת שטח תוך התחשבות בנסיעה, התאמת מיומנות, צוות מועדף וחלונות זמן.

ניתוב

ניתוב כלי רכב ותכנון משלוחים

תכננו כלי רכב, משלוחים ועצירות תחת אילוצי קיבולת, סדר ושירות.

התאמה

מערכות שיבוץ והתאמה

התאימו אנשים, מקרים, הזמנות או משאבים עם עדיפויות וחריגים שניתן להסביר.

תהליך מסירה

קודם מודל, אחר כך אב-טיפוס, וייצור רק אחרי שההתאמה ברורה.

אנחנו שומרים את הצעד הראשון צר מספיק כדי לאמת את המודל לפני התחייבות למערכת ייצור.

מפו כללים ונתונים

אספו את הגיליונות, החוקים, הדוגמאות והחריגים הקיימים, ואז זהו היכן ההחלטות באמת מתקבלות.

בנו את המודל

הפכו את תהליך העבודה למשתנים, אילוצים, מטרות ודרישות הסבר שאפשר לבדוק.

צרו אב-טיפוס לתפעול

צרו ממשק קטן סביב המודל כדי שמפעילים יוכלו לגעת בתהליך ולמצוא חוקים חסרים.

תכנון פיתוח ייצור

קבעו את היקף הייצור רק אחרי שהנתונים, המודל, השימושיות והנחות הסיכון נראים לעין.

צעד ראשון

התחילו קטן, ואז החליטו אם לבנות את המערכת המלאה.

לתהליכים לא ודאיים אנחנו מתחילים באב-טיפוס צר: ממדלים את החוקים, בונים ממשק משתמש קטן ובודקים אם הלוגיקה מצדיקה פיתוח ייצור.

אב-טיפוס מ-¥298,000

האב-טיפוס מבהיר היתכנות והיקף. הוא אינו מבטיח השפעה עסקית.

מלאי כללים ונתונים

מודל אופטימיזציה או התאמה קטן

אב-טיפוס מוחשי לתהליך עבודה

הצעת היקף המשך עם סיכונים והנחות

ממחקר למוצר

למדל, לאמת, להפעיל

NPA

אימות

מוצרים

Math Lab

אנו שומרים את המחקר קרוב ליישום.

המעבדה מחברת בין מידול מתמטי, חשיבה מוכוונת הוכחה ומסירת תוכנה.

תוכן המחקר תומך בשיקול דעת הנדסי; הוא אינו מחליף אימות ייצור.

קראו על NPA

FAQ

שאלות נפוצות לפני פגישת ייעוץ ראשונה

תשובות לצוותים ששוקלים אם החלטות תפעוליות צריכות להפוך לתוכנה.

איזו עבודה יכולה להפוך למערכת מתמטית?

תזמון, שיבוץ, ניתוב, התאמה ותכנון ייצור עם אילוצים רבים מתאימים לכך. קודם הופכים את הכללים למודל קטן.

האם אתם מבטיחים תוצאות עסקיות?

לא. האב-טיפוס והדמו מבהירים לוגיקה אפשרית, דרישות נתונים וחוויית משתמש. הם אינם מבטיחים הפחתת עלויות, צמיחת מכירות או השפעה עסקית אחרת.

אפשר להתחיל לפני שכל הדרישות קבועות?

כן. בדרך כלל מתחילים קטן: בדיקת נתונים, ארגון כללים ואב-טיפוס שאפשר לגעת בו.

הפכו החלטות עתירות כללים למערכת שאפשר להסביר, לבדוק ולהפעיל.

התחילו במודל קטן ובאב-טיפוס שאפשר לגעת בו. נפריד בין מה שכדאי לאוטומט לבין מה שצריך להישאר כשיקול דעת אנושי.

שלחו לנו פרטים