Matematiksel sistem mühendisliği

İnsanların her gün yeniden yaptığı planlar için,sistem planlasın

Vardiyalar, ziyaret planları, sevk, üretim adımları ve personel ataması. Karmaşık kararları matematiksel modellere ve sahada kullanılabilir Web ile app sistemlerine dönüştürürüz.

Atama demosunu deneyin

İki hafta gibi kısa sürede prototip Web, iOS ve Android Sahaya özgü kurallar etrafında kurulur

Kısıt çözücü

Optimize edildi · 0.38s

Ziyaret programı / 20 Haziran

İki hafta gibi kısa sürede prototip

Optimize edildi

Aoki

Ito

Sato

Hayashi

09:00

V-012Kuzey / Bakım

V-008Doğu / Rehabilitasyon

11:00

V-003Merkez / Ruh sağlığı desteği

V-021Batı / Çocuk bakımı

13:00

V-017Kuzey / Rehabilitasyon

V-026Güney / Ruh sağlığı desteği

Kısıt sorunları

Toplam yolculuk

84 dk

Atama oranı

100%

min Σ cᵢxᵢ + λΣ vⱼ
s.t. Ax ≤ b

Çözdüğümüz sorunlar

Çizelgeleme Saha işi Rota düzenleme Eşleştirme

Çözdüğümüz sorunlar

İş kısıtlarla dolu olduğunda sıradan sistem geliştirme asıl noktayı kaçırır.

Finite Field, basit bir form sistemi için fazla kural ağırlıklı ve genel bir SaaS ürünü için fazla özel operasyonlarla çalışır.

Manuel planlar sürekli bozulur

Bir vardiya, ziyaret, teslimat veya sipariş her değiştiğinde bir kişi işi yeniden düzenler.

Kuralları görmek zordur

Beceri, kapasite, konum, son tarih ve öncelik kuralları vardır, ancak elektronik tablolara ve insanların hafızasına dağılmıştır.

Karmaşıklığı uzmanlar üstlenir

Aynı veri Excel, sohbet ve sistemler arasında kopyalanır, sonra yine aynı uzman tarafından düzeltilir.

Sistem karar vermez

Bir sistem vardır, ama yalnızca sonuçları kaydeder. Zor kısım hâlâ sistemin dışında gerçekleşir.

Yanıt yalnızca daha güzel bir ekran değildir. Karar verebilen ve açıklayabilen bir modeldir.

Bunları matematiksel sistemler olarak ele alırız: kararı modeller, kısıtları test eder, sonucu açıklar ve operasyon arayüzünü bu mantığın etrafında kurarız.

İş kurallarından sistem modeline

Kararlar tekrarlandığında sistemin matematiksel bir katmana ihtiyacı vardır.

Finite Field ekran listesiyle başlamaz. Önce saha kararlarını değişkenlere, kısıtlara, hedeflere ve açıklama gereksinimlerine ayırır, sonra sistemi tasarlarız.

Değişkenler

Çalışanlar, ziyaretler, makineler, siparişler, araçlar, zaman aralıkları, beceriler, kapasite ve tarihler açık veriye dönüşür.

Kısıtlar

Beceriler, teslim tarihleri, konumlar, yük sınırları, öncelikler, uygun olmayan zamanlar ve iş istisnaları kural olarak yazılır.

Hedefler

Yolculuğu azaltmak, işi dengelemek, tercih uyumunu iyileştirmek, teslim tarihlerini korumak veya denge kararlarını operatörlere görünür kılmak.

Ekran listesiyle başlamayız. Önce karar değişkenlerini, kısıtları, hedefleri ve açıklama gereksinimlerini tanımlar, sonra bunları insanların işletebileceği bir ürüne dönüştürürüz.

Etkileşimli atama demosu

Kural ağırlıklı bir program matematiksel modele dönüşünce nasıl değişir, deneyin.

Tarayıcı demosu açıklama amaçlıdır. Verilerinizi bu sayfanın dışına göndermez.

Ziyaret planlama aracı

Hedefi değiştirin ve planlayıcıyı çalıştırın.

Optimizasyon hedefi

Manuel plan: iki kısıtın düzeltilmesi gerekiyor

Örnek: 9 ziyaret / 5 çalışan

Çözüm alanları

Genel bir ekran kategorisi etrafında değil, kararın etrafında inşa ederiz.

Her gün yeniden yapılan planlama işlerine odaklanıyoruz: vardiyalar, ziyaretler, sevk, üretim adımları ve personel atamaları.

Çizelgeleme

Vardiya ve personel optimizasyonu

Becerileri, zaman aralıklarını, dinlenme kurallarını ve adaleti gözden geçirilebilir bir programa dönüştürün.

Saha işi

Ziyaret ve rota planlama

Ziyaretleri ve saha işlerini yolculuk, beceri uyumu, tercih edilen personel ve zaman pencerelerine göre atayın.

Rota düzenleme

Araç rotası ve teslimat planlama

Araçları, teslimatları ve durakları kapasite, sıra ve hizmet kısıtları altında planlayın.

Eşleştirme

Atama ve eşleştirme sistemleri

Kişileri, vakaları, siparişleri veya kaynakları açıklanabilir öncelikler ve istisnalarla eşleştirin.

Teslim süreci

Önce model, sonra prototip; üretim ise uyum netleşince.

Üretim sistemine geçmeden önce modeli doğrulayacak kadar dar bir ilk adım tutarız.

Kuralları ve verileri envantere al

Mevcut elektronik tabloları, kuralları, örnekleri ve istisnaları toplar; kararların gerçekte nerede alındığını belirleriz.

Modeli kur

İş akışını gözden geçirilebilir değişkenlere, kısıtlara, hedeflere ve açıklama gereksinimlerine dönüştürürüz.

Operasyon prototipi oluştur

Operatörlerin iş akışını deneyip eksik kuralları bulabilmesi için model etrafında küçük bir arayüz oluştururuz.

Üretim geliştirmesini planla

Üretim kapsamına ancak veri, model, kullanılabilirlik ve risk varsayımları görünür olduktan sonra karar veririz.

İlk adım

Küçük başlayın, sonra tam sistemi kurup kurmayacağınıza karar verin.

Belirsiz iş akışlarında dar kapsamlı bir prototiple başlarız: kuralları modeller, küçük bir arayüz kurar ve mantığın üretim geliştirmesine değip değmediğini doğrularız.

Prototip ¥298.000'den başlayan fiyatlarla

Prototip yapılabilirliği ve kapsamı netleştirir. İş etkilerini garanti etmez.

Kural ve veri envanteri

Küçük optimizasyon veya eşleştirme modeli

Denenebilir iş akışı prototipi

Riskler ve varsayımlarla sonraki kapsam önerisi

Araştırmadan ürüne

Modelle, doğrula, işlet

NPA

Doğrulama

Ürünler

Math Lab

Araştırmayı uygulamaya yakın tutarız.

Laboratuvar matematiksel modellemeyi, kanıt odaklı düşünmeyi ve yazılım teslimini birbirine bağlar. Ana sayfa yönü tanıtır ve daha derin teknik okurları NPA ile ilgili çalışmalara yönlendirir.

Araştırma içeriği mühendislik yargısını destekler; üretim doğrulamasının veya resmi kanıt araçlarının yerine geçmez.

NPA hakkında okuyun

FAQ

İlk danışma öncesi yaygın sorular

Yanıtlar, operasyonel kararların yazılıma dönüşüp dönüşmemesini değerlendiren ekipler için hazırlanmıştır.

Ne tür işler matematiksel bir sisteme dönüşebilir?

Planlama, atama, rota düzenleme, eşleştirme, üretim planlama ve çok kısıtlı diğer iş akışları uygundur. Ne inşa edeceğimize karar vermeden önce iş kurallarını küçük bir modele dönüştürürüz.

İş sonuçlarını garanti ediyor musunuz?

Hayır. Prototip ve demo uygulanabilir mantığı, veri gereksinimlerini ve kullanıcı deneyimini netleştirir. Maliyet düşüşü, satış artışı veya başka iş etkileri garanti etmez.

Tüm gereksinimler kesinleşmeden başlayabilir miyiz?

Evet. İlk adımı genellikle küçük tutarız: veri kontrolü, kuralların düzenlenmesi ve denenebilir bir prototip. Tam üretim geliştirmesi model ve operasyon uyumu netleşince başlar.

Kural ağırlıklı kararları açıklanabilir, test edilebilir ve işletilebilir bir sisteme taşıyın.

Küçük bir model ve denenebilir bir prototiple başlayın. Nelerin otomatikleşmesi gerektiğini, nelerin insan yargısı olarak kalması gerektiğinden ayıracağız.

Bize ulaşın