수학적 시스템 엔지니어링

팀이 매일 다시 짜는 계획은 시스템이 계획하게 하십시오

교대, 방문 일정, 배차, 생산 단계, 인력 배정. Excel과 숙련자 판단에 의존하던 복잡한 결정을 수학적 모델로 바꾸고, 현장에서 사용할 수 있는 웹과 앱 시스템으로 구현합니다.

배정 데모 사용해 보기

빠르면 2주 안에 프로토타입 플랫폼 Web / iOS / Android 현장별 규칙 중심 설계

제약 조건 솔버

최적화됨 · 0.38s

방문 일정 / 6월 20일

빠르면 2주 안에 프로토타입

최적화됨

Aoki

Ito

Sato

Hayashi

09:00

V-012북부 / 돌봄

V-008동부 / 재활

11:00

V-003중앙 / 심리 지원

V-021서부 / 아동 돌봄

13:00

V-017북부 / 재활

V-026남부 / 심리 지원

제약 문제

총 이동 시간

84 min

배정률

100%

min Σ cᵢxᵢ + λΣ vⱼ
s.t. Ax ≤ b

해결하는 문제

일정 현장 업무 경로 매칭

주요 솔루션 MPK Assurance

중요한 Go 코드라면 테스트에서 멈추지 마십시오.

환불, 수수료, 잔액, 준비금처럼 돈을 움직이는 중요한 Go 로직에 대해, 명시한 가정과 범위 안에서 지정한 속성이 성립하는지 기계적으로 확인합니다. Gemini가 증명 후보를 만들고, 독립적인 MPK 커널이 최종 판단을 내립니다.

환불 수수료 잔액 준비금 할인 배분

테스트를 넘어선 보증

선택한 입력만이 아니라 지정한 대상 범위 전체에서 속성을 확인합니다.

Go 함수 하나에서 시작

특수한 증명 언어가 아니라 중요한 정책 함수 하나에서 시작합니다.

AI를 직접 신뢰하지 않습니다

AI는 후보를 준비하고, 최종 승인은 독립적인 커널이 담당합니다.

MPK Assurance 보기 30초 환불 데모 보기

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
}

검증할 속성 누적 환불액 ≤ 결제 금액

반례 발견 속성을 위반하는 구체적인 입력을 보여줍니다.

커널 검증 완료 독립적인 커널이 수정된 버전의 인증서를 승인합니다.

Go 함수→Gemini가 후보 준비→MPK가 독립적으로 확인

선착순 5개사 한정

MPK 조기 도입 제안

~~일반가 JPY 198,000~~ JPY 49,800 세전

서비스 완료 후 솔직한 피드백을 공유하고 사전 승인된 사례 공개에 협조할 수 있는 회사를 위한 제안입니다.

제안 보기

전용 페이지에서 조건과 공개 범위를 확인하십시오.

해결하는 문제

업무가 제약으로 가득하면 일반적인 시스템 개발은 핵심을 놓칩니다.

Finite Field는 단순 양식 시스템에는 규칙이 너무 많고 범용 SaaS에는 너무 특수한 운영을 다룹니다.

수동 계획은 계속 깨집니다

교대, 방문, 배송, 주문이 바뀔 때마다 사람이 다시 배치합니다.

규칙이 보이지 않습니다

기술, 용량, 위치, 기한, 우선순위 규칙은 있지만 스프레드시트와 사람의 기억에 흩어져 있습니다.

전문가가 복잡성을 떠안습니다

같은 데이터가 Excel, 채팅, 시스템 사이를 오가고 같은 전문가가 다시 수정합니다.

시스템이 결정하지 않습니다

시스템은 있지만 결과만 기록합니다. 어려운 결정은 여전히 시스템 밖에서 일어납니다.

답은 더 나은 화면만이 아닙니다. 결정하고 설명할 수 있는 모델입니다.

이런 흐름을 수학적 시스템으로 다룹니다. 결정을 모델링하고, 제약을 테스트하고, 결과를 설명하며, 그 논리 위에 운영 UI를 만듭니다.

업무 규칙에서 시스템 모델로

결정이 반복되면 시스템에는 수학적 계층이 필요합니다.

Finite Field는 화면 목록에서 시작하지 않습니다. 먼저 현장 결정을 변수, 제약, 목표, 설명 요구사항으로 나눕니다.

변수

작업자, 방문, 설비, 주문, 차량, 시간대, 기술, 용량, 날짜가 명시적 데이터가 됩니다.

제약

기술, 기한, 위치, 부하 한도, 우선순위, 불가 시간, 업무 예외를 규칙으로 씁니다.

목표

이동을 줄이고, 업무를 균형화하고, 선호 적합성을 높이고, 기한을 보호하거나 절충을 보이게 합니다.

화면 목록에서 시작하지 않습니다. 의사결정 변수, 제약, 목표, 설명 요구사항을 먼저 정의하고 운영 가능한 제품으로 바꿉니다.

인터랙티브 배정 데모

규칙 많은 일정이 수학적 모델이 되면 어떻게 바뀌는지 확인하십시오.

브라우저 데모는 설명용이며 데이터를 이 페이지 밖으로 보내지 않습니다.

방문 일정 플래너

목표를 바꾸고 플래너를 실행합니다.

최적화 목표

수동 계획: 두 제약 수정 필요

샘플: 방문 9건 / 작업자 5명

솔루션 영역

일반 화면 분류가 아니라 결정 자체를 중심으로 구축합니다.

매일 다시 만드는 계획 업무에 집중합니다: 교대, 방문, 배차, 생산 단계, 인력 배정.

일정

교대와 인력 최적화

기술, 시간대, 휴식 규칙, 공정성을 검토 가능한 일정으로 바꿉니다.

현장 업무

방문과 경로 일정

이동, 기술 적합성, 선호 인력, 시간 창을 고려해 방문과 현장 업무를 배정합니다.

경로

차량과 배송 계획

용량, 순서, 서비스 제약 아래 차량, 배송, 정차를 계획합니다.

매칭

배정과 매칭 시스템

사람, 케이스, 주문, 자원을 설명 가능한 우선순위와 예외로 매칭합니다.

전달 프로세스

먼저 모델, 다음에 프로토타입, 적합성이 명확한 뒤 운영 개발.

운영 시스템에 들어가기 전에 모델을 검증할 수 있도록 첫 단계를 충분히 좁게 유지합니다.

규칙과 데이터 정리

현재 스프레드시트, 규칙, 예시, 예외를 모으고 실제 결정이 일어나는 지점을 찾습니다.

모델 만들기

업무 흐름을 검토 가능한 변수, 제약, 목표, 설명 요구사항으로 바꿉니다.

운영 프로토타입 만들기

모델 주변에 작은 인터페이스를 만들어 운영자가 흐름을 만져보고 빠진 규칙을 찾게 합니다.

운영 개발 계획

데이터, 모델, 사용성, 위험 가정이 보인 뒤에만 운영 범위를 결정합니다.

첫 단계

작게 시작한 뒤 전체 시스템을 만들지 결정합니다.

불확실한 업무 흐름은 좁은 프로토타입으로 시작합니다. 규칙을 모델링하고 작은 UI를 만들며, 그 논리가 운영 개발 가치가 있는지 확인합니다.

프로토타입 ¥298,000부터

프로토타입은 가능성과 범위를 명확히 합니다. 비즈니스 효과를 보장하지 않습니다.

규칙과 데이터 인벤토리

작은 최적화 또는 매칭 모델

직접 만져볼 수 있는 업무 흐름 프로토타입

위험과 가정을 포함한 다음 범위 제안

연구에서 제품으로

모델링, 검증, 운영

NPA

검증

제품

Math Lab

연구를 구현 가까이에 둡니다.

Lab은 수학적 모델링, 증명 지향 사고, 소프트웨어 제공을 연결합니다. 홈은 방향을 소개하고 기술 독자를 NPA와 관련 작업으로 안내합니다.

연구 콘텐츠는 엔지니어링 판단을 돕습니다. 운영 검증이나 형식 증명 도구를 대체하지 않습니다.

NPA 읽기

자주 묻는 질문

첫 상담 전 자주 묻는 질문

운영 의사결정을 소프트웨어로 만들어야 하는지 검토하는 팀을 위한 답변입니다.

어떤 업무가 수학적 시스템이 될 수 있습니까?

일정, 배정, 경로, 매칭, 생산 계획처럼 제약이 많은 업무 흐름이 적합합니다. 무엇을 만들지 결정하기 전에 업무 규칙을 작은 모델로 바꿉니다.

비즈니스 성과를 보장합니까?

아니요. 프로토타입과 데모는 가능한 논리, 데이터 요구사항, 사용자 경험을 명확히 합니다. 비용 절감이나 매출 증가를 보장하지 않습니다.

모든 요구사항이 확정되기 전에 시작할 수 있습니까?

예. 보통 첫 단계는 데이터 확인, 규칙 정리, 만져볼 수 있는 프로토타입으로 작게 유지합니다. 모델과 운영 적합성이 보이면 운영 개발을 시작합니다.

규칙 많은 결정을 설명 가능하고 테스트 가능하며 운영 가능한 시스템으로 옮기십시오.

작은 모델과 직접 만져볼 수 있는 프로토타입으로 시작합니다. 자동화할 것과 사람 판단으로 남길 것을 분리합니다.

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