01
Ручные планы постоянно ломаются
Человек перестраивает работу при каждом изменении смены, визита, доставки или заказа.
Finite Field
Диагностика за 30 с
Эта страница пока недоступна на этом языке.
Инжиниринг математических систем
Для планов, которые люди пересобирают каждый день, пусть планирует система
Смены, визиты, диспетчеризация, производственные этапы и назначения персонала превращаются в модели и рабочие веб-системы и приложения.
Прототип от двух недель
Web, iOS и Android
Строится вокруг локальных правил
Решатель ограничений
Оптимизировано · 0.38s
Расписание визитов / 20 июня
Прототип от двух недель
Aoki
Ito
Sato
Hayashi
09:00
V-012Север / Уход
V-008Восток / Реабилитация
11:00
V-003Центр / Психологическая поддержка
V-021Запад / Уход за детьми
13:00
V-017Север / Реабилитация
V-026Юг / Психологическая поддержка
Проблемы ограничений
0
Общий путь
84 мин
Доля назначений
100%
min Σ cᵢxᵢ + λΣ vⱼ
s.t. Ax ≤ b
Задачи, которые мы решаем
СменыСкоро
ВыездСкоро
МаршрутыСкоро
СопоставлениеСкоро
Задачи, которые мы решаем
Когда работа полна ограничений, обычная разработка пропускает главное.
Мы работаем с операциями, слишком сложными для форм и слишком специфичными для типового SaaS.
02
Правила трудно увидеть
Навыки, вместимость, место, срок и приоритет существуют, но разбросаны по таблицам и памяти людей.
03
Эксперты поглощают сложность
Одни и те же данные копируются между Excel, чатами и системами, затем исправляются экспертом.
04
Система не принимает решений
Система есть, но она только фиксирует итог. Сложная часть остается вне системы.
Ответ — не просто красивый экран, а модель, которая принимает решение и объясняет его.
Мы рассматриваем эти процессы как математические системы: моделируем решение, проверяем ограничения, объясняем результат и строим операционный интерфейс.
От бизнес-правил к модели системы
Когда решения повторяются, системе нужен математический слой.
Finite Field раскладывает полевые решения на переменные, ограничения, цели и требования к объяснению.
Переменные
Сотрудники, визиты, машины, заказы, транспорт, слоты, навыки, вместимость и даты становятся явными данными.
Ограничения
Навыки, сроки, локации, лимиты нагрузки, приоритеты, недоступность и исключения записываются как правила.
Цели
Сократить путь, выровнять работу, улучшить предпочтения, защитить сроки или показать компромиссы.
Мы не начинаем со списка экранов; сначала задаем переменные, ограничения, цели и требования к объяснению.
Интерактивное демо назначений
Посмотрите, как расписание с множеством правил меняется в математической модели.
Демо работает в браузере и не отправляет данные за пределы страницы.
Планировщик визитов
Измените цель и запустите планировщик.
Ручной план: нужно исправить два ограничения
Пример: 9 визитов / 5 сотрудников
Области решений
Мы строим вокруг решения, а не вокруг типовой категории экрана.
Фокус — ежедневное перепланирование: смены, визиты, диспетчеризация, производство и персонал.
Смены
Оптимизация смен и персонала
Превратите навыки, слоты, отдых и справедливость в проверяемое расписание.
Выезд
Планирование визитов и маршрутов
Назначайте визиты и выездные работы с учетом поездок, навыков, предпочтений и окон.
Маршруты
Планирование транспорта и доставок
Планируйте транспорт, доставки и остановки с учетом вместимости, порядка и сервиса.
Сопоставление
Системы назначений и сопоставления
Сопоставляйте людей, случаи, заказы или ресурсы с объяснимыми приоритетами.
Процесс поставки
Сначала модель, затем прототип; промышленная версия — только после ясной пригодности.
Первый шаг остается достаточно узким, чтобы проверить модель до производственной системы.
01
Инвентаризировать правила и данные
Собираем текущие таблицы, правила, примеры и исключения и находим места фактического решения.
02
Построить модель
Преобразуем процесс в переменные, ограничения, цели и проверяемые требования к объяснению.
03
Прототипировать операцию
Создаем малый интерфейс вокруг модели, чтобы операторы нашли недостающие правила.
04
Спланировать промышленную разработку
Решаем производственный объем после прояснения данных, модели, удобства и рисков.
Первый шаг
Начните с малого, затем решите, строить ли полную систему.
Для неопределенных процессов начинаем с узкого прототипа: моделируем правила, делаем небольшой интерфейс и проверяем ценность.
Прототип от ¥298 000
Прототип уточняет реализуемость и объем, но не гарантирует бизнес-эффект.
Инвентаризация правил и данных
Малая модель оптимизации или сопоставления
Проверяемый прототип процесса
Следующий объем с рисками и допущениями
От исследования к продукту
Моделировать, проверять, эксплуатировать
NPA
Валидация
Продукты
Math Lab
Мы держим исследования рядом с реализацией.
Лаборатория связывает математическое моделирование, доказательное мышление и поставку ПО.
Исследовательский контент поддерживает инженерное суждение, но не заменяет проверку в промышленной среде.
Читать о NPAСкороFAQ
Частые вопросы перед первой консультацией
Ответы для команд, которые решают, стоит ли превращать операционные решения в ПО.
Какая работа может стать математической системой?
Хорошо подходят планирование, назначения, маршруты, сопоставление и процессы с множеством ограничений.
Вы гарантируете бизнес-результаты?
Нет. Прототип уточняет логику, данные и пользовательский опыт, но не гарантирует бизнес-результат.
Можно начать до фиксации всех требований?
Да. Начинаем с проверки данных, организации правил и рабочего прототипа.
Перенесите решения с множеством правил в объяснимую, проверяемую и рабочую систему.
Начните с небольшой модели и прототипа, чтобы отделить автоматизацию от человеческой оценки.