01
Ручні плани постійно ламаються
Людина щоразу перебудовує роботу, коли змінюється зміна, візит, доставка або замовлення.
Finite Field
Діагностика за 30 с
Ця сторінка ще недоступна цією мовою.
Інженерія математичних систем
Для планів, які люди перебудовують щодня, нехай планує система
Зміни, графіки візитів, диспетчеризація, виробничі етапи й призначення персоналу. Ми перетворюємо складні рішення, які залежать від Excel і досвідчених операторів, на математичні моделі, а потім впроваджуємо їх як практичні веб- і мобільні системи для польової роботи.
Прототип уже за два тижні
Web, iOS та Android
Побудовано навколо правил конкретного майданчика
Розв’язувач обмежень
Оптимізовано · 0.38s
Графік візитів / 20 червня
Прототип уже за два тижні
Aoki
Ito
Sato
Hayashi
09:00
V-012Північ / Догляд
V-008Схід / Реабілітація
11:00
V-003Центр / Психологічна підтримка
V-021Захід / Догляд за дітьми
13:00
V-017Північ / Реабілітація
V-026Південь / Психологічна підтримка
Проблеми обмежень
0
Загальні поїздки
84 хв
Рівень призначення
100%
min Σ cᵢxᵢ + λΣ vⱼ
s.t. Ax ≤ b
Проблеми, які ми розв’язуємо
ГрафікиНезабаром
Польова роботаНезабаром
МаршрутизаціяНезабаром
ПідбірНезабаром
Проблеми, які ми розв’язуємо
Коли робота переповнена обмеженнями, звичайна розробка системи пропускає головне.
Finite Field працює з операціями, які занадто насичені правилами для простої системи форм і занадто специфічні для типового SaaS-продукту.
02
Правила важко побачити
Правила щодо навичок, місткості, місця, строків і пріоритетів існують, але вони розкидані між таблицями та пам’яттю людей.
03
Експерти поглинають складність
Ті самі дані копіюють між Excel, чатом і системами, а потім той самий експерт їх виправляє.
04
Система не приймає рішення
Система існує, але лише записує результати. Найскладніша частина все ще відбувається поза системою.
Відповідь — не просто кращий екран. Це модель, яка може вирішувати й пояснювати.
Ми розглядаємо це як математичні системи: моделюємо рішення, перевіряємо обмеження, пояснюємо результат і будуємо операційний інтерфейс навколо цієї логіки.
Від бізнес-правил до моделі системи
Коли рішення повторюються, системі потрібен математичний шар.
Finite Field не починає зі списку екранів. Спершу ми розкладаємо польові рішення на змінні, обмеження, цілі та вимоги до пояснення, а потім проєктуємо систему.
Змінні
Працівники, візити, машини, замовлення, транспортні засоби, часові вікна, навички, місткість і дати стають явними даними.
Обмеження
Навички, дедлайни, локації, межі навантаження, пріоритети, недоступний час і бізнес-винятки записуються як правила.
Цілі
Зменшити поїздки, збалансувати роботу, поліпшити відповідність уподобанням, захистити строки або зробити компроміси видимими для операторів.
Ми не починаємо зі списку екранів. Спершу визначаємо змінні рішень, обмеження, цілі та вимоги до пояснення, а потім перетворюємо це на продукт, яким люди можуть користуватися.
Інтерактивне демо призначення
Спробуйте, як розклад із багатьма правилами змінюється, коли стає математичною моделлю.
Демо в браузері є пояснювальним. Воно не надсилає ваші дані за межі цієї сторінки.
Планувальник візитів
Змініть ціль і запустіть планувальник.
Ручний план: два обмеження потребують корекції
Приклад: 9 візитів / 5 працівників
Сфери рішень
Ми будуємо навколо рішення, а не навколо типової категорії екранів.
Ми зосереджуємося на плануванні, яке перебудовується щодня: зміни, візити, диспетчеризація, виробничі етапи та призначення персоналу.
Графіки
Оптимізація змін і персоналу
Перетворіть навички, часові вікна, правила відпочинку й справедливість на графік, який можна перевірити.
Польова робота
Графіки візитів і маршрутів
Призначайте візити й польові роботи з урахуванням поїздок, відповідності навичок, бажаних працівників і часових вікон.
Маршрутизація
Маршрутизація транспорту й планування доставок
Плануйте транспорт, доставки й зупинки з урахуванням місткості, послідовності та сервісних обмежень.
Підбір
Системи призначення й підбору
Підбирайте людей, справи, замовлення або ресурси з пояснюваними пріоритетами й винятками.
Процес постачання
Спершу модель, потім прототип, виробництво — тільки після ясної відповідності.
Ми тримаємо перший крок достатньо вузьким, щоб перевірити модель перед переходом до виробничої системи.
01
Інвентаризувати правила й дані
Збираємо поточні таблиці, правила, приклади й винятки, а потім визначаємо, де насправді ухвалюються рішення.
02
Побудувати модель
Перетворюємо робочий процес на змінні, обмеження, цілі та вимоги до пояснення, які можна переглянути.
03
Прототипувати операцію
Створюємо невеликий інтерфейс навколо моделі, щоб оператори могли торкнутися процесу й знайти відсутні правила.
04
Спланувати виробничу розробку
Визначаємо виробничий обсяг лише після того, як дані, модель, зручність і ризикові припущення стають видимими.
Перший крок
Почніть з малого, а потім вирішіть, чи будувати повну систему.
Для невизначених робочих процесів ми починаємо з вузького прототипу: моделюємо правила, будуємо невеликий інтерфейс і перевіряємо, чи варта логіка виробничої розробки.
Прототип від ¥298,000
Прототип уточнює здійсненність і обсяг. Він не гарантує бізнес-ефектів.
Інвентаризація правил і даних
Невелика модель оптимізації або підбору
Прототип робочого процесу для взаємодії
Пропозиція наступного обсягу з ризиками й припущеннями
Від дослідження до продукту
Моделювати, перевіряти, експлуатувати
NPA
Перевірка
Продукти
Math Lab
Ми тримаємо дослідження близько до реалізації.
Лабораторія поєднує математичне моделювання, мислення, орієнтоване на доведення, і постачання програмного забезпечення. Домашня сторінка вводить напрям і спрямовує технічних читачів до NPA та пов’язаних робіт.
Дослідницький контент підтримує інженерне судження; він не замінює виробничу перевірку чи формальні інструменти доведення.
Читати про NPAНезабаромFAQ
Поширені запитання перед першою консультацією
Відповіді написані для команд, які розглядають перетворення операційних рішень на програмне забезпечення.
Яку роботу можна перетворити на математичну систему?
Планування, призначення, маршрутизація, підбір, виробниче планування та інші робочі процеси з багатьма обмеженнями добре підходять. Спершу ми перетворюємо бізнес-правила на невелику модель, а вже потім вирішуємо, що будувати.
Ви гарантуєте бізнес-результати?
Ні. Прототип і демо уточнюють здійсненну логіку, вимоги до даних і користувацький досвід. Вони не гарантують зниження витрат, зростання продажів чи інших бізнес-результатів.
Чи можна почати до фіксації всіх вимог?
Так. Зазвичай перший крок залишається невеликим: перевірка даних, упорядкування правил і прототип, з яким можна взаємодіяти. Повна виробнича розробка починається після того, як модель і операційна відповідність стають зрозумілими.
Перенесіть рішення з багатьма правилами в систему, яку можна пояснювати, тестувати й експлуатувати.
Почніть з невеликої моделі та прототипу, з яким можна взаємодіяти. Ми відокремимо те, що варто автоматизувати, від того, що має залишитися людським судженням.