गणितीय प्रणाली इंजीनियरिंग

उन योजनाओं के लिए जिन्हें लोग हर दिन फिर बनाते हैं, सिस्टम से योजना बनवाएँ

शिफ्ट, भेंट समय-सारणी, डिस्पैच, उत्पादन चरण और कर्मचारी असाइनमेंट। हम Excel और अनुभवी ऑपरेटरों पर निर्भर जटिल निर्णयों को गणितीय मॉडल में बदलते हैं, फिर उन्हें फील्ड में उपयोगी Web और ऐप प्रणालियों के रूप में लागू करते हैं।

असाइनमेंट डेमो आज़माएँ
कम से कम दो सप्ताह में प्रोटोटाइप Web, iOS और Android स्थल-विशिष्ट नियमों के आधार पर निर्मित

हम जिन समस्याओं को हल करते हैं

विशेष समाधान MPK Assurance

महत्वपूर्ण Go कोड के लिए, परीक्षणों पर न रुकें।

रिफंड, शुल्क, शेष राशि और रिज़र्व जैसे धन से जुड़े महत्वपूर्ण Go लॉजिक के लिए, हम स्पष्ट धारणाओं और दायरे के भीतर यांत्रिक रूप से जाँचते हैं कि निर्दिष्ट गुण लागू रहते हैं या नहीं। Gemini प्रमाण उम्मीदवार बनाता है, और स्वतंत्र MPK कर्नेल अंतिम निर्णय देता है।

रिफंड शुल्क शेष राशि रिज़र्व छूट आवंटन

परीक्षणों से आगे का आश्वासन

केवल चुने हुए इनपुट पर नहीं, बल्कि पूरे लक्षित दायरे में निर्दिष्ट गुण जाँचें।

एक Go फ़ंक्शन से शुरू करें

किसी विशेष प्रमाण भाषा से नहीं, बल्कि एक महत्वपूर्ण नीति फ़ंक्शन से शुरू करें।

एआई पर सीधे भरोसा न करें

एआई उम्मीदवार तैयार करता है; अंतिम स्वीकृति स्वतंत्र कर्नेल के पास रहती है।

हम जिन समस्याओं को हल करते हैं

जब काम बाधाओं से भरा हो, सामान्य सिस्टम विकास मूल बात चूक जाता है।

Finite Field उन संचालन कार्यों पर काम करता है जो सरल फॉर्म सिस्टम के लिए बहुत नियम-भरे और सामान्य SaaS उत्पाद के लिए बहुत विशिष्ट होते हैं।

01

मैनुअल योजनाएँ बार-बार टूटती हैं

शिफ्ट, भेंट, डिलीवरी या ऑर्डर बदलते ही कोई व्यक्ति काम फिर से व्यवस्थित करता है।

02

नियम दिखाई देना कठिन है

कौशल, क्षमता, स्थान, नियत तारीख और प्राथमिकता के नियम मौजूद हैं, लेकिन वे स्प्रेडशीट और लोगों की याददाश्त में बिखरे रहते हैं।

03

विशेषज्ञ जटिलता अपने ऊपर ले लेते हैं

वही डेटा Excel, चैट और सिस्टमों के बीच कॉपी होता है, फिर वही विशेषज्ञ उसे सुधारता है।

04

सिस्टम निर्णय नहीं लेता

सिस्टम मौजूद है, पर वह केवल परिणाम दर्ज करता है। कठिन हिस्सा अब भी सिस्टम के बाहर होता है।

उत्तर सिर्फ बेहतर स्क्रीन नहीं है। यह ऐसा मॉडल है जो निर्णय ले और समझा सके।

हम इन्हें गणितीय प्रणालियों की तरह देखते हैं: निर्णय का मॉडल बनाते हैं, बाधाएँ परखते हैं, परिणाम समझाते हैं और उसी तर्क के आसपास संचालन UI बनाते हैं।

व्यवसाय नियमों से सिस्टम मॉडल तक

जब निर्णय दोहराए जाते हैं, सिस्टम को गणितीय परत चाहिए।

Finite Field स्क्रीन सूची से शुरू नहीं करता। हम पहले फील्ड निर्णयों को चर, बाधाओं, लक्ष्यों और व्याख्या आवश्यकताओं में बाँटते हैं, फिर सिस्टम डिज़ाइन करते हैं।

चर

कर्मचारी, भेंटें, मशीनें, ऑर्डर, वाहन, समय खंड, कौशल, क्षमता और तारीखें स्पष्ट डेटा बनती हैं।

बाधाएँ

कौशल, समयसीमाएँ, स्थान, भार सीमा, प्राथमिकताएँ, अनुपलब्ध समय और व्यावसायिक अपवाद नियमों के रूप में लिखे जाते हैं।

लक्ष्य

यात्रा घटाना, काम संतुलित करना, प्राथमिकता मेल सुधारना, नियत तिथियों की रक्षा करना या ऑपरेटरों के लिए समझौते स्पष्ट करना।

हम स्क्रीन सूची से शुरू नहीं करते। पहले हम निर्णय चर, बाधाएँ, लक्ष्य और व्याख्या आवश्यकताएँ परिभाषित करते हैं, फिर उन्हें ऐसे उत्पाद में बदलते हैं जिसे लोग चला सकें।

इंटरैक्टिव असाइनमेंट डेमो

देखें कि नियमों से भरी समय-सारणी गणितीय मॉडल बनने पर कैसे बदलती है।

ब्राउज़र डेमो समझाने के लिए है। यह आपका डेटा इस पृष्ठ से बाहर नहीं भेजता।

भेंट समय-सारणी योजनाकार

लक्ष्य बदलें और योजनाकार चलाएँ।

मैनुअल योजना: दो बाधाओं में सुधार चाहिए

नमूना: 9 भेंटें / 5 कर्मचारी

समाधान क्षेत्र

हम सामान्य स्क्रीन श्रेणी के आसपास नहीं, निर्णय के आसपास निर्माण करते हैं।

हम उस योजना कार्य पर ध्यान देते हैं जिसे हर दिन फिर से बनाया जाता है: शिफ्ट, भेंटें, डिस्पैच, उत्पादन चरण और कर्मचारी असाइनमेंट।

समय-सारणी

शिफ्ट और स्टाफिंग अनुकूलन

कौशल, समय खंड, विश्राम नियम और निष्पक्षता को ऐसी समय-सारणी में बदलें जिसकी समीक्षा की जा सके।

फील्ड काम

भेंट और मार्ग समय-सारणी

यात्रा, कौशल मेल, पसंदीदा कर्मचारी और समय विंडो को देखते हुए भेंटें और फील्ड काम सौंपें।

मार्ग-निर्धारण

वाहन मार्ग और डिलीवरी योजना

क्षमता, क्रम और सेवा बाधाओं के तहत वाहन, डिलीवरी और ठहराव की योजना बनाएँ।

मिलान

असाइनमेंट और मिलान प्रणालियाँ

लोगों, मामलों, ऑर्डरों या संसाधनों को समझाने योग्य प्राथमिकताओं और अपवादों के साथ मिलाएँ।

डिलीवरी प्रक्रिया

पहले मॉडल, फिर प्रोटोटाइप, और अनुकूलता स्पष्ट होने के बाद ही उत्पादन।

उत्पादन सिस्टम पर प्रतिबद्ध होने से पहले मॉडल को मान्य करने के लिए हम पहला कदम पर्याप्त सीमित रखते हैं।

01

नियम और डेटा सूचीबद्ध करें

मौजूदा स्प्रेडशीट, नियम, उदाहरण और अपवाद इकट्ठे करें, फिर पहचानें कि निर्णय वास्तव में कहाँ होते हैं।

02

मॉडल बनाएँ

कार्यप्रवाह को चर, बाधाओं, लक्ष्यों और व्याख्या आवश्यकताओं में बदलें जिन्हें समीक्षा किया जा सके।

03

संचालन का प्रोटोटाइप बनाएँ

मॉडल के आसपास छोटा इंटरफ़ेस बनाएँ ताकि ऑपरेटर कार्यप्रवाह छूकर देखें और छूटे नियम खोज सकें।

04

उत्पादन विकास की योजना बनाएँ

डेटा, मॉडल, उपयोगिता और जोखिम धारणाएँ स्पष्ट होने के बाद ही उत्पादन दायरा तय करें।

पहला कदम

छोटे से शुरू करें, फिर तय करें कि पूरा सिस्टम बनाना है या नहीं।

अनिश्चित कार्यप्रवाहों के लिए हम सीमित प्रोटोटाइप से शुरू करते हैं: नियमों का मॉडल बनाते हैं, छोटा UI बनाते हैं और जाँचते हैं कि तर्क उत्पादन विकास के योग्य है या नहीं।

प्रोटोटाइप ¥298,000 से

प्रोटोटाइप व्यवहार्यता और दायरा स्पष्ट करता है। यह कारोबारी प्रभावों की गारंटी नहीं देता।

नियम और डेटा सूची
छोटा अनुकूलन या मिलान मॉडल
छूकर देख सकने वाला कार्यप्रवाह प्रोटोटाइप
जोखिम और धारणाओं सहित अगले दायरे का प्रस्ताव

शोध से उत्पाद तक

मॉडल बनाएँ, सत्यापित करें, चलाएँ

NPA
सत्यापन
उत्पाद

Math Lab

हम शोध को कार्यान्वयन के पास रखते हैं।

लैब गणितीय मॉडलिंग, प्रमाण-उन्मुख सोच और सॉफ्टवेयर डिलीवरी को जोड़ती है। होम पेज दिशा बताता है और गहरे तकनीकी पाठकों को NPA तथा संबंधित कार्यों की ओर भेजता है।

शोध सामग्री इंजीनियरिंग निर्णय का समर्थन करती है; इसे उत्पादन सत्यापन या औपचारिक प्रमाण उपकरणों के विकल्प के रूप में नहीं रखा गया है।

NPA के बारे में पढ़ें

सामान्य प्रश्न

पहले परामर्श से पहले सामान्य प्रश्न

ये उत्तर उन टीमों के लिए हैं जो सोच रही हैं कि परिचालन निर्णयों को सॉफ्टवेयर बनाया जाना चाहिए या नहीं।

किस तरह का काम गणितीय प्रणाली बन सकता है?

समय-सारणी, असाइनमेंट, मार्ग-निर्धारण, मिलान, उत्पादन योजना और कई बाधाओं वाले अन्य कार्यप्रवाह उपयुक्त हैं। क्या बनाना है, यह तय करने से पहले हम व्यवसाय नियमों को छोटे मॉडल में बदलते हैं।

क्या आप कारोबारी परिणामों की गारंटी देते हैं?

नहीं। प्रोटोटाइप और डेमो व्यवहार्य तर्क, डेटा आवश्यकताएँ और उपयोगकर्ता अनुभव स्पष्ट करते हैं। वे लागत घटाने, बिक्री बढ़ाने या अन्य कारोबारी प्रभावों की गारंटी नहीं देते।

क्या सभी आवश्यकताएँ तय होने से पहले शुरू कर सकते हैं?

हाँ। हम आम तौर पर पहला कदम छोटा रखते हैं: डेटा जाँच, नियमों का संगठन और छूकर देख सकने वाला प्रोटोटाइप। पूरा उत्पादन विकास मॉडल और संचालन अनुकूलता स्पष्ट होने के बाद शुरू होता है।

नियमों से भरे निर्णयों को ऐसे सिस्टम में लाएँ जिसे समझाया, परखा और चलाया जा सके।

छोटे मॉडल और छूकर देख सकने वाले प्रोटोटाइप से शुरू करें। हम अलग करेंगे कि क्या स्वचालित होना चाहिए और क्या मानवीय निर्णय रहना चाहिए।

संपर्क करें

30 सेकंड की जाँच

क्या यह कार्यप्रवाह गणितीय प्रणाली बन सकता है?

कौन सा कार्यप्रवाह निर्णयों को सबसे अधिक दोबारा करवाता है?