01
Plany ręczne ciągle się rozpadają
Ktoś przestawia pracę za każdym razem, gdy zmienia się zmiana, wizyta, dostawa lub zamówienie.
Inżynieria systemów matematycznych
Gdy plany są codziennie układane od nowa, niech planuje system
Zmiany, harmonogramy wizyt, dyspozycja, kroki produkcyjne i przydziały pracowników. Złożone decyzje zależne od Excela i doświadczonych operatorów zamieniamy w modele matematyczne, a potem wdrażamy jako praktyczne systemy webowe i aplikacje.
Prototyp nawet w dwa tygodnie
Web, iOS i Android
Budowane wokół lokalnych reguł
Solver ograniczeń
Zoptymalizowano · 0.38s
Harmonogram wizyt / 20 czerwca
Prototyp nawet w dwa tygodnie
Aoki
Ito
Sato
Hayashi
09:00
V-012Północ / Opieka
V-008Wschód / Rehabilitacja
11:00
V-003Centrum / Wsparcie psychiczne
V-021Zachód / Opieka nad dziećmi
13:00
V-017Północ / Rehabilitacja
V-026Południe / Wsparcie psychiczne
Problemy z ograniczeniami
0
Łączny dojazd
84 min
Wskaźnik przydziału
100%
min Σ cᵢxᵢ + λΣ vⱼ
s.t. Ax ≤ b
Problemy, które rozwiązujemy
Problemy, które rozwiązujemy
Gdy praca jest pełna ograniczeń, zwykły rozwój systemu omija sedno.
Finite Field pracuje nad operacjami zbyt mocno opartymi na regułach dla prostego formularza i zbyt specyficznymi dla typowego SaaS.
02
Reguły są trudne do zobaczenia
Reguły umiejętności, pojemności, lokalizacji, terminów i priorytetów istnieją, ale są rozproszone po arkuszach i pamięci ludzi.
03
Eksperci pochłaniają złożoność
Te same dane są kopiowane między Excelem, czatem i systemami, a potem poprawiane przez tego samego eksperta.
04
System nie podejmuje decyzji
System istnieje, ale tylko zapisuje wyniki. Trudna część nadal dzieje się poza nim.
Odpowiedzią nie jest tylko ładniejszy ekran. To model, który potrafi decydować i wyjaśniać.
Traktujemy je jako systemy matematyczne: modelujemy decyzję, testujemy ograniczenia, wyjaśniamy wynik i budujemy interfejs operacyjny wokół tej logiki.
Od reguł biznesowych do modelu systemu
Gdy decyzje się powtarzają, system potrzebuje warstwy matematycznej.
Finite Field nie zaczyna od listy ekranów. Najpierw rozkładamy decyzje operacyjne na zmienne, ograniczenia, cele i wymagania wyjaśniania, a potem projektujemy system.
Zmienne
Pracownicy, wizyty, maszyny, zamówienia, pojazdy, przedziały czasu, umiejętności, pojemność i daty stają się jawnymi danymi.
Ograniczenia
Umiejętności, terminy, lokalizacje, limity obciążenia, priorytety, niedostępne czasy i wyjątki biznesowe zapisujemy jako reguły.
Cele
Zmniejszyć dojazdy, wyrównać pracę, poprawić dopasowanie preferencji, chronić terminy lub pokazać operatorom kompromisy.
Nie zaczynamy od listy ekranów. Najpierw definiujemy zmienne decyzyjne, ograniczenia, cele i wymagania wyjaśniania, a potem zamieniamy je w produkt, który ludzie mogą obsługiwać.
Interaktywne demo przydziału
Zobacz, jak harmonogram pełen reguł zmienia się w model matematyczny.
Demo w przeglądarce ma charakter objaśniający. Nie wysyła danych poza tę stronę.
Planer harmonogramu wizyt
Zmień cel i uruchom planer.
Plan ręczny: dwa ograniczenia wymagają korekty
Przykład: 9 wizyt / 5 pracowników
Obszary rozwiązań
Budujemy wokół decyzji, nie wokół ogólnej kategorii ekranu.
Skupiamy się na planowaniu, które jest codziennie budowane od nowa: zmiany, wizyty, dyspozycja, etapy produkcji i przydziały personelu.
Planowanie
Optymalizacja zmian i obsady
Zamień umiejętności, przedziały czasu, odpoczynek i sprawiedliwość w grafik, który można sprawdzić.
Praca terenowa
Planowanie wizyt i tras
Przydzielaj wizyty i pracę w terenie z uwzględnieniem dojazdów, umiejętności, preferowanego personelu i okien czasowych.
Trasy
Planowanie tras pojazdów i dostaw
Planuj pojazdy, dostawy i postoje przy ograniczeniach pojemności, kolejności i obsługi.
Dopasowanie
Systemy przydziału i dopasowania
Dopasowuj ludzi, sprawy, zamówienia lub zasoby z wyjaśnialnymi priorytetami i wyjątkami.
Proces dostawy
Najpierw model, potem prototyp, produkcja dopiero po potwierdzeniu dopasowania.
Pierwszy krok utrzymujemy na tyle wąski, aby zweryfikować model przed zobowiązaniem do systemu produkcyjnego.
01
Inwentaryzacja reguł i danych
Zbieramy obecne arkusze, reguły, przykłady i wyjątki, a potem wskazujemy, gdzie naprawdę zapadają decyzje.
02
Budowa modelu
Zamieniamy proces w zmienne, ograniczenia, cele i wymagania wyjaśniania, które można przejrzeć.
03
Prototyp operacji
Tworzymy mały interfejs wokół modelu, aby operatorzy mogli dotknąć procesu i znaleźć brakujące reguły.
04
Planowanie produkcji
Zakres produkcyjny ustalamy dopiero, gdy widoczne są dane, model, użyteczność i założenia ryzyka.
Pierwszy krok
Zacznij mało, a potem zdecyduj, czy budować pełny system.
Dla niepewnych procesów zaczynamy od wąskiego prototypu: modelujemy reguły, budujemy mały UI i sprawdzamy, czy logika jest warta produkcji.
Prototyp od 298 000 jenów
Prototyp wyjaśnia wykonalność i zakres. Nie gwarantuje efektów biznesowych.
Inwentaryzacja reguł i danych
Mały model optymalizacji lub dopasowania
Dotykalny prototyp procesu
Propozycja następnego zakresu z ryzykami i założeniami
Od badań do produktu
Modeluj, weryfikuj, obsługuj
NPA
Weryfikacja
Produkty
Math Lab
Trzymamy badania blisko implementacji.
Laboratorium łączy modelowanie matematyczne, myślenie zorientowane na dowód i dostarczanie oprogramowania. Strona główna pokazuje kierunek i kieruje technicznych czytelników do NPA oraz powiązanych prac.
Treści badawcze wspierają ocenę inżynierską; nie zastępują walidacji produkcyjnej ani formalnych narzędzi dowodowych.
Przeczytaj o NPAFAQ
Częste pytania przed pierwszą konsultacją
Odpowiedzi są napisane dla zespołów rozważających, czy decyzje operacyjne powinny stać się oprogramowaniem.
Jaką pracę można zamienić w system matematyczny?
Dobrze pasują harmonogramowanie, przydział, trasy, dopasowanie, planowanie produkcji i inne procesy z wieloma ograniczeniami. Najpierw zamieniamy reguły biznesowe w mały model, zanim zdecydujemy, co budować.
Czy gwarantujecie wyniki biznesowe?
Nie. Prototyp i demo wyjaśniają wykonalną logikę, wymagania danych i doświadczenie użytkownika. Nie gwarantują redukcji kosztów, wzrostu sprzedaży ani innych efektów biznesowych.
Czy możemy zacząć, zanim wymagania są ustalone?
Tak. Zwykle pierwszy krok jest mały: sprawdzenie danych, uporządkowanie reguł i dotykalny prototyp. Pełny rozwój produkcyjny zaczyna się po potwierdzeniu dopasowania modelu i operacji.
Przenieś decyzje pełne reguł do systemu, który można wyjaśnić, przetestować i obsługiwać.
Zacznij od małego modelu i dotykalnego prototypu. Oddzielimy to, co warto automatyzować, od tego, co powinno zostać ludzką oceną.