Finite Field
30 seg. diagnosis Hindi pa available ang pahinang ito sa wikang ito.

Mga sistemang matematiko engineering

Para sa planong inuulit araw-araw, hayaan ang sistema ang magplano

Ginagawa naming mga modelong matematiko ang mga shift, iskedyul ng pagbisita, pagpapadala, hakbang sa produksiyon at pagtatalaga ng kawani.

Subukan ang demo ng pagtatalaga
Prototipo sa loob ng humigit-kumulang dalawang linggo Web, iOS at Android Itinatayo batay sa patakaran ng bawat site

Mga problemang nilulutas namin

Pag-iiskedyulMalapit na Trabaho sa fieldMalapit na Pagpaplano ng rutaMalapit na PagtutugmaMalapit na

Mga problemang nilulutas namin

Kapag puno ng hadlang ang trabaho, nalalampasan ng karaniwang system development ang tunay na sentro.

Gumagawa kami sa operasyong sobrang maraming patakaran para sa simpleng sistema ng form at sobrang partikular para sa pangkalahatang produktong SaaS.

01

Laging nasisira ang manwal na plano

May taong muling nag-aayos ng trabaho tuwing nagbabago ang shift, pagbisita, delivery o order.

02

Mahirap makita ang mga patakaran

Nakakalat sa spreadsheet at memorya ng tao ang skills, capacity, lokasyon, deadline at priority rules.

03

Eksperto ang sumasalo ng komplikasyon

Kinokopya ang parehong data sa Excel, chat at systems, pagkatapos ay itinatama ng parehong eksperto.

04

Hindi nagdedesisyon ang sistema

Itinatala lang ng sistema ang resulta. Nasa labas pa rin ng sistema ang mahirap na bahagi.

Hindi lang mas magandang screen ang sagot. Ito ay modelong kayang magpasya at magpaliwanag.

Minomodelo namin ang desisyon, sinusubok ang hadlang, ipinapaliwanag ang resulta at binubuo ang interface ng operasyon sa paligid ng lohikang iyon.

Mula sa patakaran ng negosyo tungo sa modelo ng sistema

Kapag paulit-ulit ang desisyon, kailangan ng sistema ng mathematical layer.

Hinahati namin ang mga desisyong pang-operasyon sa mga baryabol, hadlang, layunin at kailangang paliwanag.

Mga variable

Ang manggagawa, pagbisita, makina, order, sasakyan, oras, kasanayan, kapasidad at petsa ay nagiging malinaw na data.

Mga hadlang

Isinusulat bilang patakaran ang skills, deadline, lokasyon, load limits, prayoridad at exceptions.

Mga layunin

Bawasan ang biyahe, pantayin ang trabaho, pagbutihin ang preference fit at gawing malinaw ang trade-off.

Nagsisimula kami sa mga baryabol, hadlang, layunin at paliwanag bago magdisenyo ng mga screen.

Demo tugasan iskedyul

Subukan kung paano nagbabago ang iskedyul na maraming patakaran kapag naging modelong matematiko.

Gumagana ang demo sa pambukas ng web at hindi ipinapadala ang data sa labas ng pahinang ito.

Tagaplano ng iskedyul ng pagbisita

Baguhin ang layunin at patakbuhin ang planner.

Manwal na plano: kailangang itama ang dalawang hadlang

Halimbawa: 9 pagbisita / 5 manggagawa

Mga larangan ng solusyon

Binubuo namin ang sistema sa paligid ng desisyon, hindi sa generic na screen category.

Nakatuon kami sa gawaing pagpaplano na inuulit araw-araw: mga shift, pagbisita, pagpapadala, hakbang sa produksiyon at pagtatalaga ng kawani.

Pag-iiskedyul

Optimization ng shift at staffing

Gawing nasusuring iskedyul ang skills, time slots, rest rules at fairness.

Trabaho sa field

Pag-iiskedyul ng pagbisita at ruta

Italaga ang mga pagbisita habang isinasaalang-alang ang biyahe, angkop na kasanayan, gustong kawani at mga oras na puwedeng puntahan.

Pagpaplano ng ruta

Pagpaplano ng ruta ng sasakyan at paghahatid

Planuhin ang vehicles, deliveries at stops sa ilalim ng capacity, sequence at service constraints.

Pagtutugma

Mga sistema ng pagtatalaga at pagtutugma

Itugma ang tao, kaso, order o resource gamit ang explainable priorities at exceptions.

Proseso ng delivery

Modelo muna, prototipo kasunod, sistemang gagamitin sa operasyon kapag malinaw na ang akma.

Pinananatili naming makitid ang unang hakbang upang ma-validate ang modelo bago tumuloy sa sistemang gagamitin sa operasyon.

01

Ilista ang patakaran at data

Kolektahin ang kasalukuyang spreadsheets, rules, examples at exceptions upang makita kung saan talaga nagaganap ang desisyon.

02

Buuin ang modelo

Gawing mga variable, hadlang, layunin at pangangailangan sa paliwanag ang proseso para masuri.

03

Gawing prototipo ang operasyon

Gumawa ng maliit na interface sa paligid ng modelo para masubukan ng operator ang proseso at makita ang kulang na mga patakaran.

04

Planuhin ang pagpapaunlad ng sistemang gagamitin sa operasyon

Magpasya sa saklaw ng sistemang gagamitin sa operasyon kapag malinaw na ang data, modelo, pagiging madaling gamitin at mga palagay sa panganib.

Unang hakbang

Magsimula nang maliit, saka magpasya kung bubuuin ang buong sistema.

Para sa hindi tiyak na proseso, minomodelo namin ang patakaran, gumagawa ng maliit na interface at sinusuri kung sulit ang lohika para sa buong pagpapaunlad.

Prototipo mula ¥298,000

Nililinaw ng prototipo ang pagiging posible at saklaw. Hindi nito ginagarantiya ang epekto sa negosyo.

Imbentaryo ng patakaran at data
Maliit na modelo para sa pag-optimize o pagtutugma
Nahahawakang prototipo ng proseso
Panukala para sa susunod na saklaw kasama ang mga panganib at palagay

Mula pananaliksik hanggang produkto

Imodelo, beripikahin, patakbuhin

NPA
Beripikasyon
Mga produkto

Math Lab

Pinananatili naming malapit ang pananaliksik sa pagpapatupad.

Iniuugnay ng lab ang mathematical modeling, proof-oriented thinking at software delivery.

Sumusuporta ang nilalaman ng pananaliksik sa paghuhusgang pang-inhinyeriya; hindi ito kapalit ng validation para sa sistemang gagamitin sa operasyon o pormal na proof tools.

Basahin ang tungkol sa NPAMalapit na

FAQ

Karaniwang tanong bago ang unang konsultasyon

Mga sagot para sa pangkat na sinusuri kung dapat gawing software ang mga desisyong pang-operasyon.

Anong trabaho ang maaaring maging sistemang matematiko?

Akma ang pag-iiskedyul, pagtatalaga, ruta, pagtutugma, pagpaplano ng produksiyon at iba pang prosesong maraming hadlang.

Ginagarantiya ba ang resulta ng negosyo?

Hindi. Nililinaw ng prototipo ang lohika, data at karanasan ng user, ngunit hindi nito ginagarantiya ang epekto sa negosyo.

Maaari bang magsimula bago ma-finalize ang lahat?

Oo. Nagsisimula kami sa pagsusuri ng data, pag-aayos ng patakaran at maliit na prototipo.

Dalhin ang mga desisyong maraming patakaran sa sistemang maipapaliwanag, masusubukan at mapapatakbo.

Magsimula sa maliit na modelo at nahahawakang prototipo. Paghiwalayin ang dapat i-automate at ang dapat manatiling pasya ng tao.

Makipag-ugnayan

Label ng sistema

Maaari bang maging sistemang matematiko ang prosesong ito?

Aling proseso ang nagdudulot ng pinakamaraming muling pagpapasya?