01
Planos manuais quebram sempre
Uma pessoa reorganiza o trabalho sempre que turno, visita, entrega ou pedido muda.
Finite Field
Diagnóstico 30 s
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Engenharia de sistemas matemáticos
Para planos que as pessoas refazem todos os dias, deixe o sistema planejar
Turnos, agendas de visitas, despacho, etapas de produção e atribuições de equipe. Transformamos decisões complexas dependentes de Excel e operadores experientes em modelos matemáticos e depois em sistemas web e aplicativos práticos.
Protótipo em até duas semanas
Web, iOS e Android
Criado em torno de regras locais
Resolvedor de restrições
Otimizado · 0.38s
Agenda de visitas / 20 de junho
Protótipo em até duas semanas
Aoki
Ito
Sato
Hayashi
09:00
V-012Norte / Cuidados
V-008Leste / Reabilitação
11:00
V-003Centro / Apoio mental
V-021Oeste / Cuidado infantil
13:00
V-017Norte / Reabilitação
V-026Sul / Apoio mental
Problemas de restrição
0
Deslocamento total
84 min
Taxa de atribuição
100%
min Σ cᵢxᵢ + λΣ vⱼ
s.t. Ax ≤ b
Problemas que resolvemos
EscalasEm breve
CampoEm breve
RotasEm breve
PareamentoEm breve
Problemas que resolvemos
Quando o trabalho é cheio de restrições, desenvolvimento comum perde o núcleo.
A Finite Field trabalha em operações pesadas demais para formulários simples e específicas demais para SaaS genérico.
02
As regras são difíceis de enxergar
Regras de competência, capacidade, local, prazo e prioridade existem, mas ficam espalhadas em planilhas e memória.
03
Especialistas absorvem a complexidade
Os mesmos dados passam por Excel, chat e sistemas, depois são corrigidos pelo mesmo especialista.
04
O sistema não decide
Existe sistema, mas ele apenas registra resultados. A parte difícil segue fora dele.
A resposta não é só uma tela mais bonita. É um modelo que decide e explica.
Tratamos esses fluxos como sistemas matemáticos: modelamos a decisão, testamos restrições, explicamos o resultado e criamos a interface operacional ao redor da lógica.
Das regras de negócio ao modelo do sistema
Quando decisões se repetem, o sistema precisa de uma camada matemática.
A Finite Field separa as decisões de campo em variáveis, restrições, objetivos e requisitos de explicação antes do desenho do sistema.
Variáveis
Equipes, visitas, máquinas, pedidos, veículos, horários, competências, capacidade e datas viram dados explícitos.
Restrições
Competências, prazos, locais, limites de carga, prioridades, indisponibilidades e exceções viram regras.
Objetivos
Reduzir deslocamento, equilibrar carga, melhorar preferências, proteger prazos ou mostrar compensações ao operador.
Não começamos por uma lista de telas. Primeiro definimos variáveis de decisão, restrições, objetivos e explicações, depois transformamos isso em um produto operável.
Demo interativo de atribuição
Veja como uma agenda cheia de regras muda quando vira modelo matemático.
O demo no navegador é explicativo. Ele não envia seus dados para fora desta página.
Planejador de agendas de visitas
Altere o objetivo e execute o planejador.
Plano manual: duas restrições precisam de correção
Exemplo: 9 visitas / 5 trabalhadores
Áreas de solução
Construímos ao redor da decisão, não de uma categoria genérica de tela.
Focamos no planejamento reconstruído todos os dias: turnos, visitas, despacho, produção e equipes.
Escalas
Otimização de turnos e equipes
Transforme competências, horários, descanso e justiça em uma escala revisável.
Campo
Agendamento de visitas e rotas
Atribua visitas e trabalho de campo considerando deslocamento, competências, preferências e janelas.
Rotas
Planejamento de veículos e entregas
Planeje veículos, entregas e paradas com restrições de capacidade, sequência e serviço.
Pareamento
Sistemas de atribuição e pareamento
Combine pessoas, casos, pedidos ou recursos com prioridades e exceções explicáveis.
Processo de entrega
Modelo primeiro, protótipo depois, produção só quando o encaixe estiver claro.
Mantemos o primeiro passo estreito o bastante para validar o modelo antes de assumir produção.
01
Inventariar regras e dados
Coletamos planilhas, regras, exemplos e exceções atuais e identificamos onde a decisão realmente ocorre.
02
Construir o modelo
Transformamos o fluxo em variáveis, restrições, objetivos e explicações revisáveis.
03
Prototipar a operação
Criamos uma interface pequena para operadores testarem o fluxo e encontrarem regras ausentes.
04
Planejar o desenvolvimento produtivo
Definimos escopo produtivo só depois que dados, modelo, usabilidade e riscos ficam visíveis.
Primeiro passo
Comece pequeno e depois decida se constrói o sistema completo.
Para fluxos incertos, começamos com um protótipo restrito: modelamos regras, criamos uma pequena interface e verificamos se vale evoluir.
Protótipo a partir de ¥298.000
O protótipo esclarece viabilidade e escopo. Ele não garante efeitos de negócio.
Inventário de regras e dados
Modelo pequeno de otimização ou pareamento
Protótipo de fluxo tocável
Proposta de próximo escopo com riscos e premissas
Da pesquisa ao produto
Modelar, verificar, operar
NPA
Verificação
Produtos
Math Lab
Mantemos a pesquisa perto da implementação.
O laboratório conecta modelagem matemática, raciocínio orientado a prova e entrega de software.
O conteúdo de pesquisa apoia o julgamento de engenharia; não substitui validação produtiva nem prova formal.
Ler sobre NPAEm breveFAQ
Perguntas comuns antes da primeira consulta
Respostas para equipes que avaliam se decisões operacionais devem virar software.
Que tipo de trabalho pode virar um sistema matemático?
Agendamento, atribuição, roteirização, pareamento, planejamento de produção e outros fluxos com muitas restrições são bons casos. Primeiro transformamos as regras de negócio em um modelo pequeno antes de decidir o que construir.
Vocês garantem resultados de negócio?
Não. O protótipo e o demo esclarecem lógica viável, requisitos de dados e experiência do usuário. Eles não garantem redução de custos, crescimento de vendas ou outros efeitos.
Podemos começar antes de todos os requisitos estarem fixos?
Sim. Normalmente mantemos o primeiro passo pequeno: checagem de dados, organização de regras e um protótipo tocável. O desenvolvimento completo começa depois que o modelo e a operação estão claros.
Leve decisões cheias de regras para um sistema explicável, testável e operável.
Comece com um modelo pequeno e um protótipo tocável para separar automação e julgamento humano.