Rekayasa sistem matematis

Untuk rencana yang disusun ulang setiap hari, biarkan sistem merencanakan

Giliran kerja, jadwal kunjungan, pengiriman tugas, langkah produksi, dan penugasan staf. Kami mengubah keputusan kompleks yang bergantung pada Excel dan operator berpengalaman menjadi model matematis, lalu menerapkannya sebagai sistem web dan aplikasi yang dapat dipakai di lapangan.

Coba demo penugasan

Prototipe hanya dalam dua minggu Platform Web / iOS / Android Dibangun berdasarkan aturan lokasi

Solver batasan

Dioptimalkan · 0.38s

Jadwal kunjungan / 20 Juni

Prototipe hanya dalam dua minggu

Dioptimalkan

Aoki

Ito

Sato

Hayashi

09:00

V-012Utara / Perawatan

V-008Timur / Rehabilitasi

11:00

V-003Pusat / Dukungan mental

V-021Barat / Perawatan anak

13:00

V-017Utara / Rehabilitasi

V-026Selatan / Dukungan mental

Masalah batasan

Total perjalanan

84 min

Tingkat penugasan

100%

min Σ cᵢxᵢ + λΣ vⱼ
s.t. Ax ≤ b

Masalah yang kami selesaikan

Penjadwalan Kerja lapangan Rute Pencocokan

Masalah yang kami selesaikan

Ketika pekerjaan penuh batasan, pengembangan sistem biasa melewatkan inti masalah.

Finite Field menangani operasi yang terlalu penuh aturan untuk formulir sederhana dan terlalu spesifik untuk SaaS generik.

Rencana manual mudah rusak

Seseorang harus menyusun ulang pekerjaan setiap kali shift, kunjungan, pengiriman, atau pesanan berubah.

Aturan sulit terlihat

Aturan keterampilan, kapasitas, lokasi, tenggat, dan prioritas ada, tetapi tersebar di spreadsheet dan ingatan orang.

Pakar menyerap kompleksitas

Data yang sama disalin antara Excel, chat, dan sistem, lalu dikoreksi oleh pakar yang sama.

Sistem tidak mengambil keputusan

Sistem ada, tetapi hanya mencatat hasil. Bagian sulit masih terjadi di luar sistem.

Jawabannya bukan sekadar layar yang lebih baik. Ini model yang dapat memutuskan dan menjelaskan.

Kami memperlakukan alur ini sebagai sistem matematis: memodelkan keputusan, menguji batasan, menjelaskan hasil, dan membangun antarmuka operasi di sekitar logika itu.

Dari aturan bisnis ke model sistem

Ketika keputusan berulang, sistem membutuhkan lapisan matematis.

Finite Field tidak memulai dari daftar layar. Kami terlebih dahulu memecah keputusan lapangan menjadi variabel, batasan, tujuan, dan kebutuhan penjelasan.

Variabel

Pekerja, kunjungan, mesin, pesanan, kendaraan, slot waktu, keterampilan, kapasitas, dan tanggal menjadi data eksplisit.

Batasan

Keterampilan, tenggat, lokasi, batas beban, prioritas, waktu tidak tersedia, dan pengecualian bisnis ditulis sebagai aturan.

Tujuan

Kurangi perjalanan, seimbangkan beban, tingkatkan kecocokan preferensi, lindungi tenggat, atau tampilkan trade-off.

Kami tidak memulai dari daftar layar. Kami mendefinisikan variabel keputusan, batasan, tujuan, dan kebutuhan penjelasan, lalu mengubahnya menjadi produk yang dapat dioperasikan.

Demo — interactive

Coba bagaimana jadwal penuh aturan berubah saat menjadi model matematis.

Demo browser ini bersifat penjelasan dan tidak mengirim data keluar dari halaman.

Perencana jadwal kunjungan

Ubah tujuan lalu jalankan perencana.

Tujuan optimasi

Rencana manual: dua batasan perlu dikoreksi

Contoh: 9 kunjungan / 5 pekerja

Area solusi

Kami membangun di sekitar keputusan, bukan kategori layar generik.

Kami fokus pada perencanaan yang dibuat ulang setiap hari: giliran kerja, kunjungan, pengiriman tugas, langkah produksi, dan penugasan staf.

Penjadwalan

Optimasi shift dan staf

Ubah keterampilan, slot waktu, aturan istirahat, dan keadilan menjadi jadwal yang dapat ditinjau.

Kerja lapangan

Penjadwalan kunjungan dan rute

Tetapkan kunjungan dan pekerjaan lapangan dengan mempertimbangkan perjalanan, kecocokan keterampilan, staf pilihan, dan jendela waktu.

Rute

Perencanaan kendaraan dan pengiriman

Rencanakan kendaraan, pengiriman, dan pemberhentian dengan batasan kapasitas, urutan, dan layanan.

Pencocokan

Sistem penugasan dan pencocokan

Cocokkan orang, kasus, pesanan, atau sumber daya dengan prioritas dan pengecualian yang dapat dijelaskan.

Proses pengiriman

Model dulu, prototipe berikutnya, produksi hanya setelah kecocokan jelas.

Kami menjaga langkah pertama cukup sempit untuk memvalidasi model sebelum berkomitmen pada sistem produksi.

Petakan aturan dan data

Kumpulkan spreadsheet, aturan, contoh, dan pengecualian saat ini, lalu identifikasi di mana keputusan sebenarnya terjadi.

Bangun model

Ubah alur kerja menjadi variabel, batasan, tujuan, dan kebutuhan penjelasan yang dapat ditinjau.

Prototipe operasi

Buat antarmuka kecil di sekitar model agar operator dapat mencoba alur kerja dan menemukan aturan yang hilang.

Rencanakan pengembangan produksi

Tentukan lingkup produksi hanya setelah data, model, kegunaan, dan risiko terlihat.

Langkah pertama

Mulai kecil, lalu putuskan apakah perlu membangun sistem penuh.

Untuk alur kerja yang belum pasti, kami mulai dengan prototipe terbatas: memodelkan aturan, membuat antarmuka kecil, dan memverifikasi apakah logika layak dikembangkan untuk produksi.

Prototipe mulai ¥298.000

Prototipe memperjelas kelayakan dan lingkup. Ini tidak menjamin dampak bisnis.

Inventaris awal aturan dan data

Model optimasi atau pencocokan kecil

Prototipe alur kerja yang bisa dicoba

Usulan lingkup berikutnya dengan risiko dan asumsi

Dari riset ke produk

Modelkan, verifikasi, operasikan

NPA

Verifikasi

Produk

Math Lab

Kami menjaga riset dekat dengan implementasi.

Lab menghubungkan pemodelan matematis, pemikiran berbasis pembuktian, dan pengiriman perangkat lunak. Halaman beranda memperkenalkan arah dan mengarahkan pembaca teknis ke NPA dan karya terkait.

Konten riset mendukung penilaian rekayasa; bukan pengganti validasi produksi atau alat pembuktian formal.

Baca tentang NPA

Tanya jawab

Pertanyaan umum sebelum konsultasi pertama

Answers for teams considering whether operational decisions should become software.

Pekerjaan seperti apa yang bisa menjadi sistem matematis?

Penjadwalan, penugasan, perencanaan rute, pencocokan, perencanaan produksi, dan alur lain dengan banyak batasan cocok. Kami pertama-tama mengubah aturan bisnis menjadi model kecil sebelum memutuskan apa yang dibangun.

Apakah Anda menjamin hasil bisnis?

Tidak. Prototipe dan demo memperjelas logika yang layak, kebutuhan data, dan pengalaman pengguna. Keduanya tidak menjamin penurunan biaya, pertumbuhan penjualan, atau dampak bisnis lain.

Bisakah kami mulai sebelum semua persyaratan final?

Ya. Biasanya langkah pertama kami kecil: pemeriksaan data, penataan aturan, dan prototipe yang bisa dicoba. Pengembangan produksi penuh dimulai setelah model dan operasi cocok.

Bawa keputusan penuh aturan ke sistem yang dapat dijelaskan, diuji, dan dioperasikan.

Mulai dengan model kecil dan prototipe yang bisa dicoba. Kami akan memisahkan apa yang perlu diotomatisasi dari apa yang tetap menjadi penilaian manusia.

Hubungi kami