Finite Field
30 സെ. നിർണ്ണയം

ഗണിതീയ സംവിധാന എഞ്ചിനീയറിംഗ്

ആളുകൾ ദിവസവും പുനർനിർമ്മിക്കുന്ന പദ്ധതികൾക്ക്, സിസ്റ്റം പ്ലാൻ ചെയ്യട്ടെ

ഷിഫ്റ്റുകൾ, സന്ദർശന ഷെഡ്യൂളുകൾ, ഡിസ്പാച്ചിംഗ്, ഉൽപ്പാദന ഘട്ടങ്ങൾ, സ്റ്റാഫ് നിയോഗം എന്നിവയെ ഗണിതീയ മോഡൽകളാക്കി ഫീൽഡ്ൽ ഉപയോഗിക്കാവുന്ന Web, app സിസ്റ്റംങ്ങളായി നടപ്പാക്കുന്നു.

നിയോഗ ഡെമോ പരീക്ഷിക്കുക
രണ്ട് ആഴ്ചയ്ക്കുള്ളിൽ പ്രോട്ടോടൈപ്പ് Web, iOS കൂടാതെ Android സ്ഥലം-വിശേഷ നിയമങ്ങൾ ചുറ്റിപ്പറ്റി നിർമ്മിച്ചത്

ഞങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്ന പ്രശ്നങ്ങൾ

ഷെഡ്യൂളിംഗ് ഫീൽഡ് ജോലി റൂട്ടിംഗ് പൊരുത്തപ്പെടുത്തൽ

ഞങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്ന പ്രശ്നങ്ങൾ

ജോലി നിയന്ത്രണങ്ങൾ നിറഞ്ഞതാകുമ്പോൾ സാധാരണ സിസ്റ്റം വികസനം പ്രധാന കാര്യം നഷ്ടപ്പെടുത്തുന്നു.

ഷിഫ്റ്റുകൾ, സന്ദർശന ഷെഡ്യൂളുകൾ, ഡിസ്പാച്ചിംഗ്, ഉൽപ്പാദന ഘട്ടങ്ങൾ, സ്റ്റാഫ് നിയോഗം എന്നിവയെ ഗണിതീയ മോഡൽകളാക്കി ഫീൽഡ്ൽ ഉപയോഗിക്കാവുന്ന Web, app സിസ്റ്റംങ്ങളായി നടപ്പാക്കുന്നു.

01

മാനുവൽ പദ്ധതികൾ ഇടയ്ക്കിടെ തകരുന്നു

മാനുവൽ പ്ലാൻ: രണ്ട് നിയന്ത്രണങ്ങൾ തിരുത്തണം

02

നിയമങ്ങൾ കാണാൻ ബുദ്ധിമുട്ടാണ്

പ്ലാൻ മുൻഗണന നൽകിയ പ്രവർത്തകരെ മാനിക്കുകയും യാത്രയും ജോലിഭാര അസമത്വവും കുറയ്ക്കുകയും വേണം.

03

വിദഗ്ധർ സങ്കീർണ്ണത ഏറ്റെടുക്കുന്നു

ചെറിയ മോഡൽഉം സ്പർശിക്കാവുന്ന പ്രോട്ടോടൈപ്പ്ഉം ഉപയോഗിച്ച് തുടങ്ങുക. എന്ത് ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യണം, എന്ത് മനുഷ്യ തീരുമാനംമായി തുടരണമെന്ന് വേർതിരിക്കും.

04

സിസ്റ്റം തീരുമാനിക്കുന്നില്ല

ജോലി നിയന്ത്രണങ്ങൾ നിറഞ്ഞതാകുമ്പോൾ സാധാരണ സിസ്റ്റം വികസനം പ്രധാന കാര്യം നഷ്ടപ്പെടുത്തുന്നു.

ഉത്തരം കൂടുതൽ മനോഹരമായ സ്ക്രീൻ മാത്രമല്ല; അത് തീരുമാനിക്കുകയും വിശദീകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന മോഡലാണ്.

Finite Field ആദ്യം തീരുമാനംങ്ങളെ വേരിയബിളുകൾ, നിയമങ്ങൾ, ലക്ഷ്യങ്ങൾ, വിശദീകരണ ആവശ്യങ്ങൾ എന്നിവയായി വിഭജിച്ച് പിന്നെ സിസ്റ്റം രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നു.

ബിസിനസ് നിയമങ്ങളിൽ നിന്ന് സിസ്റ്റം മോഡലിലേക്ക്

തീരുമാനങ്ങൾ ആവർത്തിക്കുമ്പോൾ സിസ്റ്റത്തിന് ഗണിതീയ പാളി വേണം.

Finite Field ആദ്യം തീരുമാനംങ്ങളെ വേരിയബിളുകൾ, നിയമങ്ങൾ, ലക്ഷ്യങ്ങൾ, വിശദീകരണ ആവശ്യങ്ങൾ എന്നിവയായി വിഭജിച്ച് പിന്നെ സിസ്റ്റം രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നു.

വേരിയബിളുകൾ

പ്രവർത്തകർ, സന്ദർശനങ്ങൾ, യന്ത്രങ്ങൾ, ഓർഡറുകൾ, വാഹനങ്ങൾ, സമയ സ്ലോട്ടുകൾ, കഴിവുകൾ, ശേഷി, തീയതികൾ എന്നിവ വ്യക്തമായ ഡാറ്റയാകുന്നു.

നിയന്ത്രണങ്ങൾ

പ്ലാൻ മുൻഗണന നൽകിയ പ്രവർത്തകരെ മാനിക്കുകയും യാത്രയും ജോലിഭാര അസമത്വവും കുറയ്ക്കുകയും വേണം.

ലക്ഷ്യങ്ങൾ

യാത്ര സമയം കുറയ്ക്കുക; ജോലി നീതിപൂർവ്വം സന്തുലിതമാക്കുക; മുൻഗണന പ്രവർത്തകരെ മാനിക്കുക.

Finite Field ആദ്യം തീരുമാനംങ്ങളെ വേരിയബിളുകൾ, നിയമങ്ങൾ, ലക്ഷ്യങ്ങൾ, വിശദീകരണ ആവശ്യങ്ങൾ എന്നിവയായി വിഭജിച്ച് പിന്നെ സിസ്റ്റം രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നു.

ഇന്ററാക്ടീവ് നിയോഗ ഡെമോ

നിയമങ്ങൾ കൂടുതലുള്ള ഷെഡ്യൂൾ ഗണിതീയ മോഡലാകുമ്പോൾ അത് എങ്ങനെ മാറുന്നു എന്ന് പരീക്ഷിക്കുക.

ബ്രൗസർ ഡെമോ വിശദീകരണത്തിനുള്ളതാണ്. ഇത് നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ ഈ പേജിന് പുറത്തേക്ക് അയക്കില്ല.

സന്ദർശന ഷെഡ്യൂളിംഗ് പ്ലാനർ

ലക്ഷ്യം മാറ്റി പ്ലാനർ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക.

മാനുവൽ പ്ലാൻ: രണ്ട് നിയന്ത്രണങ്ങൾ തിരുത്തണം

സാമ്പിൾ: 9 സന്ദർശനങ്ങൾ / 5 പ്രവർത്തകർ

പരിഹാര മേഖലകൾ

സാധാരണ സ്ക്രീൻ വിഭാഗത്തിന് ചുറ്റുമല്ല, തീരുമാനത്തിന് ചുറ്റുമാണ് ഞങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്നത്.

ഞങ്ങൾ ദിവസേന പുനർനിർമ്മിക്കപ്പെടുന്ന പ്ലാനിംഗ് ജോലികളിൽ ശ്രദ്ധിക്കുന്നു: ഷിഫ്റ്റുകൾ, സന്ദർശനങ്ങൾ, ഡിസ്പാച്ചിംഗ്, ഉൽപ്പാദന ഘട്ടങ്ങൾ, സ്റ്റാഫ് നിയോഗം.

ഷെഡ്യൂളിംഗ്

ഷിഫ്റ്റ്, സ്റ്റാഫിംഗ് ഓപ്റ്റിമൈസേഷൻ

കഴിവുകൾ, സമയ സ്ലോട്ടുകൾ, വിശ്രമ നിയമങ്ങൾ, നീതി എന്നിവ അവലോകനം ചെയ്യാവുന്ന ഷെഡ്യൂളാക്കി മാറ്റുക.

ഫീൽഡ് ജോലി

സന്ദർശനവും റൂട്ട് ഷെഡ്യൂളിംഗും

യാത്ര, കഴിവ് പൊരുത്തം, മുൻഗണന സ്റ്റാഫ്, സമയ വിൻഡോകൾ എന്നിവ പരിഗണിച്ച് സന്ദർശനങ്ങളും ഫീൽഡ് ജോലിയും നിയോഗിക്കുക.

റൂട്ടിംഗ്

വാഹന റൂട്ടിംഗും ഡെലിവറി പ്ലാനിംഗും

ശേഷി, ക്രമം, സേവന നിയന്ത്രണങ്ങൾക്കുള്ളിൽ വാഹനങ്ങൾ, ഡെലിവറികൾ, സ്റ്റോപ്പുകൾ പ്ലാൻ ചെയ്യുക.

പൊരുത്തപ്പെടുത്തൽ

നിയോഗവും പൊരുത്ത സംവിധാനങ്ങളും

ആളുകൾ, കേസുകൾ, ഓർഡറുകൾ, വിഭവങ്ങൾ എന്നിവ വിശദീകരിക്കാവുന്ന മുൻഗണനകളും ഒഴിവുകളും ഉപയോഗിച്ച് പൊരുത്തപ്പെടുത്തുക.

ഡെലിവറി പ്രക്രിയ

ആദ്യം മോഡൽ, പിന്നെ പ്രോട്ടോടൈപ്പ്, അനുയോജ്യത വ്യക്തമാകുമ്പോൾ മാത്രം ഉൽപ്പാദനം.

ചെറിയ മോഡൽഉം സ്പർശിക്കാവുന്ന പ്രോട്ടോടൈപ്പ്ഉം ഉപയോഗിച്ച് തുടങ്ങുക. എന്ത് ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യണം, എന്ത് മനുഷ്യ തീരുമാനംമായി തുടരണമെന്ന് വേർതിരിക്കും.

01

നിയമവും ഡാറ്റയും ഇൻവെന്ററി

ചെറിയ മോഡൽഉം സ്പർശിക്കാവുന്ന പ്രോട്ടോടൈപ്പ്ഉം ഉപയോഗിച്ച് തുടങ്ങുക. എന്ത് ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യണം, എന്ത് മനുഷ്യ തീരുമാനംമായി തുടരണമെന്ന് വേർതിരിക്കും.

02

ബിസിനസ് നിയമങ്ങളിൽ നിന്ന് സിസ്റ്റം മോഡലിലേക്ക്

Finite Field ആദ്യം തീരുമാനംങ്ങളെ വേരിയബിളുകൾ, നിയമങ്ങൾ, ലക്ഷ്യങ്ങൾ, വിശദീകരണ ആവശ്യങ്ങൾ എന്നിവയായി വിഭജിച്ച് പിന്നെ സിസ്റ്റം രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നു.

03

സ്പർശിക്കാവുന്ന വർക്ക്‌ഫ്ലോ പ്രോട്ടോടൈപ്പ്

ലക്ഷ്യം മാറ്റി പ്ലാനർ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക.

04

നിർമാണ വികസനം പദ്ധതിയിടുക

റിസ്കുകളും അനുമാനങ്ങളും ഉൾപ്പെട്ട അടുത്ത പരിധി നിർദ്ദേശം

ആദ്യ ഘട്ടം

ചെറുതായി ആരംഭിച്ച്, പൂർണ്ണ സിസ്റ്റം നിർമ്മിക്കണമോ എന്ന് തീരുമാനിക്കുക.

ചെറിയ മോഡൽഉം സ്പർശിക്കാവുന്ന പ്രോട്ടോടൈപ്പ്ഉം ഉപയോഗിച്ച് തുടങ്ങുക. എന്ത് ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യണം, എന്ത് മനുഷ്യ തീരുമാനംമായി തുടരണമെന്ന് വേർതിരിക്കും.

പ്രോട്ടോടൈപ്പ് ¥298,000 മുതൽ

ഇല്ല. പ്രോട്ടോടൈപ്പും ഡെമോയും സാധ്യമായ ലജിക്, ഡാറ്റ ആവശ്യങ്ങൾ, ഉപയോക്തൃ അനുഭവം വ്യക്തമാക്കുന്നു; ബിസിനസ് ഫലങ്ങൾ ഉറപ്പുനൽകുന്നില്ല.

നിയമവും ഡാറ്റയും ഇൻവെന്ററി
ചെറിയ ഓപ്റ്റിമൈസേഷൻ അല്ലെങ്കിൽ പൊരുത്ത മോഡൽ
സ്പർശിക്കാവുന്ന വർക്ക്‌ഫ്ലോ പ്രോട്ടോടൈപ്പ്
റിസ്കുകളും അനുമാനങ്ങളും ഉൾപ്പെട്ട അടുത്ത പരിധി നിർദ്ദേശം

ഗവേഷണത്തിൽ നിന്ന് ഉൽപ്പന്നത്തിലേക്ക്

മോഡൽ, പരിശോധിക്കുക, പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക

NPA
സ്ഥിരീകരണം
ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ

Math Lab

ഗവേഷണത്തെ നടപ്പാക്കലിനടുത്ത് നിലനിർത്തുന്നു.

ലാബ് ഗണിതീയ മോഡലിംഗ്, തെളിവ് കേന്ദ്രീകൃത ചിന്ത, സോഫ്റ്റ്‌വെയർ ഡെലിവറി എന്നിവയെ ബന്ധിപ്പിക്കുന്നു.

ഗവേഷണ ഉള്ളടക്കം എഞ്ചിനീയറിംഗ് വിധിയെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നു; അത് നിർമ്മാണ പരിശോധനയ്ക്ക് പകരമല്ല.

NPAയെ കുറിച്ച് വായിക്കുക

FAQ

ആദ്യ കൺസൾട്ടേഷനുമുമ്പുള്ള സാധാരണ ചോദ്യങ്ങൾ

പ്രവർത്തന തീരുമാനങ്ങൾ സോഫ്റ്റ്‌വെയറാകണമോ എന്ന് പരിഗണിക്കുന്ന ടീംകൾക്കായുള്ള ഉത്തരങ്ങൾ.

ഏത് തരത്തിലുള്ള ജോലി ഗണിതീയ സംവിധാനമാകാം?

ഷെഡ്യൂളിംഗ്, നിയോഗം, റൂട്ടിംഗ്, പൊരുത്തപ്പെടുത്തൽ, ഉൽപ്പാദന പദ്ധതി തുടങ്ങിയ നിയന്ത്രണങ്ങൾ കൂടുതലുള്ള ജോലികൾക്ക് ആദ്യം നിയമങ്ങളെ ചെറിയ മോഡലാക്കുന്നു.

ബിസിനസ് ഫലങ്ങൾ നിങ്ങൾ ഉറപ്പുനൽകുമോ?

ഇല്ല. പ്രോട്ടോടൈപ്പും ഡെമോയും സാധ്യമായ ലജിക്, ഡാറ്റ ആവശ്യങ്ങൾ, ഉപയോക്തൃ അനുഭവം വ്യക്തമാക്കുന്നു; ബിസിനസ് ഫലങ്ങൾ ഉറപ്പുനൽകുന്നില്ല.

എല്ലാ ആവശ്യങ്ങളും നിശ്ചയിക്കപ്പെടുന്നതിന് മുമ്പ് ആരംഭിക്കാമോ?

അതെ. ആദ്യ ഘട്ടം സാധാരണയായി ചെറുതാക്കുന്നു: ഡാറ്റ പരിശോധന, നിയമ ക്രമീകരണം, സ്പർശിക്കാവുന്ന പ്രോട്ടോടൈപ്പ്.

നിയമങ്ങൾ നിറഞ്ഞ തീരുമാനങ്ങളെ വിശദീകരിക്കാനും പരിശോധിക്കാനും പ്രവർത്തിപ്പിക്കാനും കഴിയുന്ന സംവിധാനത്തിലേക്ക് കൊണ്ടുവരിക.

ചെറിയ മോഡൽഉം സ്പർശിക്കാവുന്ന പ്രോട്ടോടൈപ്പ്ഉം ഉപയോഗിച്ച് തുടങ്ങുക. എന്ത് ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യണം, എന്ത് മനുഷ്യ തീരുമാനംമായി തുടരണമെന്ന് വേർതിരിക്കും.

ബന്ധപ്പെടുക

30 സെക്കൻഡ് പരിശോധന

ഈ വർക്ക്‌ഫ്ലോ ഗണിതീയ സംവിധാനമാകുമോ?

ഏത് വർക്ക്‌ഫ്ലോയാണ് ഏറ്റവും കൂടുതൽ തീരുമാന പുനർപ്രവർത്തനം സൃഷ്ടിക്കുന്നത്?