FieldOps
FieldOps — قطعات و عملیات خدمات میدانی — موجودی چندسطحی قطعات، جایگذاری تکنسین و مسیریابی مأموریت با پیشبینی خرابی.
این صفحه دموی POC است، نه سامانه تحویلی. خدمت متناظر: بهینهسازی عملیاتی · هاب دموها.
دموی نمونه تعاملیبرای مدیر: نتیجه کسبوکار
تکنسین و قطعه واکنشی اعزام میشد؛ SLA از دست میرفت و expedite گران بود.
۱۵–۳۰٪ کاهش هزینه لجستیک؛ ۲۰٪ پاسخ سریعتر؛ SLA ۸۵–۹۵٪ در سناریو تنش.
- ۱۵–۳۰٪ کاهش هزینه
- ۲۰٪ پاسخ سریعتر
- < ۸ s مسیریابی
- ۸۵–۹۵٪ SLA
«هر درخواست سرویس ریسک، مسیر، قطعه و اعتبارسنجی SLA دارد.»
مستندات عمومی
چه میکند؟
FieldOps یکی از محصولات پورتفولیوی هوش مصنوعی آریا اِیآی است که برای تصمیمگیری عملیاتی سازمانهای ایرانی و بینالمللی طراحی شده. نسخه عمومی روی Hugging Face یک دموی نمونه است؛ نسخه تولید با یکپارچهسازی داده، SSO و audit trail استقرار مییابد.
مخاطب غیرفنی میتواند KPI قبل/بعد، کاربرد صنعت و مسیر پایلوت را ببیند؛ مخاطب فنی pipeline، متریک قابل بازتولید و لینک Space/Model/Dataset را دنبال میکند.
درخواست پایلوت از طریق فرم تماس سایت با ذکر علاقه به FieldOps ثبت میشود تا محدوده داده، قیود و معیار موفقیت مشخص گردد.
چه کسی از آن استفاده میکند؟
مدیران عملیات، CISO، برنامهریزان تولید، لجستیک، مالی و تیمهای مهندسی که باید تصمیم را هم برای هیئتمدیره و هم برای اجرای فنی توضیح دهند.
خروجی دمو «نمونه تعاملی» است؛ آپلود زنده فایل سازمانی روی Space عمومی توصیه نمیشود.
کاربرد در صنایع
تولید و کارخانه
زمانبندی ماشین، WIP، انرژی و نگهداری برای کاهش تأخیر و هزینه تغییر خط. تجهیزات صنعتی، آسانسور، انرژی، پزشکی و تلکو.
لجستیک، انبار و توزیع
مسیریابی، موجودی، yard/dock و last-mile با قیود ظرفیت و SLA.
خردهفروشی و FMCG
قیمتگذاری پویا، موجودی چندکاناله و تخصیص سفارش با حاشیه سود.
انرژی، آب و محیط زیست
تخصیص منابع، کربن، نکسوس آب-انرژی-غذا و جمعآوری پسماند.
بهداشت، دارو و بیمارستان
زمانبندی OR، موجودی بالینی، spare parts و تخصیص سایت کارآزمایی.
حملونقل، بندر و هواپیمایی
جدول زمانی ترمینال، بازیابی اختلال پرواز و جریان کانتینر.
برای مهندس: Pipeline و معماری
Network → ML failure risk → stage1 inventory+positioning → stage2 VRP/ALNS/SAA → mission plan
معماری مرجع: Network → ML failure risk → stage1 inventory+positioning → stage2 VRP/ALNS/SAA → mission plan. اجزا روی CPU قابل اجرا هستند تا دمو و استقرار اولیه بدون GPU اجباری باشد.
خروجیها شامل امتیاز/برنامه، توضیحپذیری و ردپای تصمیم برای بازبینی انسانی است. آموزش و ارزیابی از corpus مستند پروژه پیروی میکند.
برای تولید: Docker، متغیر محیطی، و اتصال به سامانه موجود (ERP، SIEM، WMS، APS) طبق معماری هر repo انجام میشود.
پشته فنی
- Python
- OR-Tools / Pyomo / HiGHS
- NumPy
- SimPy
- Gradio
- Docker
متریکهای قابل بازتولید
| بنچمارک | جزئیات | نتیجه |
|---|---|---|
| Logistics cost | vs reactive | 15–30% |
| Response | high-risk regions | −20% |
| Routing | OR-Tools VRP | < 8 s |
| SLA | Monte Carlo 30× | 85–95% |
سوالات پرتکرار
FieldOps چه مسئلهای را حل میکند؟
FieldOps برای «تخصیص تکنسین میدان با پنجره زمانی و مهارت» است. موجودی چندسطحی قطعات، جایگذاری تکنسین و مسیریابی مأموریت با پیشبینی خرابی. این صفحه دموی POC است نه سامانه تحویلی.
ورودی و خروجی FieldOps چیست؟
ورودی: سفارش کار، مهارت، مکان و SLA. خروجی قابل نقلقول: پیکربندی مسیر/تخصیص شدنی. متریک Hub بدون حجم نمونه سازمان SLA نیست.
آیا Space عمومی FieldOps جایگزین استقرار سازمانی است؟
خیر. Hugging Face برای ارزیابی است. شکست رایج: مسیر با نقض SLA یا مهارت. production یعنی on-prem یا VPC و کنترل دسترسی.
چطور پایلوت را شروع کنیم؟
فرم تماس خانه (سازمان، صنعت، شرح مسئله) را بفرستید. قیمت در صفحه دمو اعلام نمیشود.