数理系统开发
排班、访问日程、车辆调度、生产工序和人员分配都包含复杂决策。我们把散落在表格和资深员工经验中的规则建成数理模型，再开发成一线人员真正用得上的 Web 与移动端系统。
约束求解器
已优化 · 0.38 秒
访问日程 / 6月20日
最快 2 周试作
约束问题
0 项
总移动时间
84 分钟
分配率
100%
min Σ cᵢxᵢ + λΣ vⱼ
s.t. Ax ≤ b
对于退款、手续费、余额、准备金等会影响资金流转的关键 Go 逻辑，我们会在明确的假设和目标范围内，机械化检查指定性质是否成立。Gemini 生成证明候选，MPK 独立内核作出最终判定。
不只检查选定输入，而是在目标范围内验证指定性质。
不需要专用证明语言，从关键策略函数开始。
AI 生成候选，最终判定由独立内核负责。
我们解决的问题
Finite Field 处理的是约束过多、简单表单系统不够、通用 SaaS 也难以覆盖的业务。
每当班次、访问、配送或订单变化，就有人重新调整计划。
技能、容量、地点、期限和优先级规则存在，但散落在表格和人的记忆中。
同一份数据在 Excel、聊天和系统之间复制，最后仍由同一位专家修正。
已有系统只记录结果，真正困难的判断仍在系统外完成。
界面做得更好还不够，系统还需要一个能够决策并说明理由的模型。
我们把这些问题当作数理系统处理：建模判断，测试约束，解释结果，并围绕这套逻辑构建运营界面。
从业务规则到系统模型
Finite Field 不会先罗列页面，而是先把现场决策拆解为变量、约束、目标和解释要求，再设计系统。
变量
人员、访问、设备、订单、车辆、时间段、技能、容量和日期都成为明确数据。
约束
技能、期限、地点、负荷上限、优先级、不可用时间和业务例外会被写成规则。
目标
减少移动、平衡工作量、提高偏好匹配、保护交期，或让运营人员看清权衡。
我们不从页面清单开始，而是先定义决策变量、约束、目标和解释要求，再把模型转化为团队能够实际使用的产品。
分配演示
这个浏览器演示只用于说明，不会把数据发送到页面之外。
切换目标并运行规划器。
手工方案: 2 项约束需要修正
示例: 9 次访问 / 5 名人员
解决领域
我们重点处理每天都要反复调整的计划业务，例如排班、访问、车辆调度、工序和负责人分配。
排班
把技能、时间段、休息规则和公平性转化为可检查的排班计划。
现场业务
在移动、技能匹配、偏好人员和时间窗之间，分配访问和现场任务。
路线
在容量、顺序和服务约束下规划车辆、配送和停靠点。
匹配
用可解释的优先级和例外规则，匹配人员、任务、订单或资源。
交付流程
在投入生产系统之前，我们先把范围缩小到足以验证模型的程度。
收集当前表格、规则、案例和例外，找出真正发生判断的位置。
把业务拆成变量、约束、目标和解释要求，形成可以审查的模型。
围绕模型制作小型界面，让运营人员可以操作并发现遗漏规则。
等数据、模型、易用性和风险前提都清楚后，再决定正式开发范围。
第一步
面对不确定的业务，我们从小范围原型开始：梳理规则，制作小型 UI，验证该工作流程是否已具备进入正式开发的条件。
原型 ¥298,000 起
原型用于明确可行性和范围，并不保证业务效果。
从研究到产品
建模、验证、运营
Math Lab
Math Lab 将数理建模、重视证明的思维方式与软件开发相结合。本页提供概览，NPA 等内容进一步说明技术细节。
研究内容用于支持工程判断，并不是生产验证或形式化证明工具的替代品。
阅读 NPAFAQ
为正在评估是否用软件支持或自动化日常运营决策的团队答疑。
排程、分配、路线、匹配、生产计划等有大量约束的业务都适合。我们会先把业务规则变成小模型，再判断应该开发什么。
不保证。原型和演示用于确认可行逻辑、所需数据和使用体验，不承诺成本下降、销售增长或其他业务效果。
可以。我们通常先核对数据、梳理规则并制作可交互原型。确认模型符合实际运营方式后，再进入正式开发。
