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Casos de uso

Cinco ámbitos en los que una cifra errónea sale cara.

SynaLemma está pensado para decisiones que dependen de una cifra: un plan de producción, una retirada de producto, un reembolso, una presentación regulatoria. A continuación figuran cinco ámbitos en los que es así, y lo que SynaLemma cambia en cada uno.

01
Industria y cadena de suministro

Inventarios, listas de materiales, riesgo de proveedores.

Las preguntas

  • ¿Qué conjuntos se detienen si falla este proveedor?
  • ¿Cuál es el stock real de este componente en todas las plantas?

Por qué un modelo por sí solo se equivoca

Una lista de materiales es recursiva, y con SQL simple es difícil recorrerla correctamente a cualquier profundidad. El ERP subyacente suele ser antiguo, y los nombres de sus columnas no explican nada.

Lo que cambia el arnés

  • La recursión como un caso base y un caso recursivo: un componente necesario en cualquier nivel, en pocas líneas.
  • Tablas heredadas utilizadas tal como están, con sus nombres reales. Sin migración ni copia.
  • Una única definición de «stock disponible», compartida por planificación, compras y los agentes que les asisten.

Una definición que contiene SupplierExposure: los conjuntos que se detienen si falla un proveedor, en todos los niveles de la lista de materiales

02
Aeroespacial y defensa

Trazabilidad y configuración, en todos los niveles del producto.

Las preguntas

  • ¿Qué números de serie llevan una pieza de este lote?
  • ¿Qué aeronaves se ven afectadas si se retira el lote de este proveedor?

Por qué un modelo por sí solo se equivoca

Una estructura as-built tiene muchos niveles de profundidad, y la respuesta depende de qué configuración era válida en una fecha determinada. Un modelo que escribe joins a mano se detiene un nivel antes de tiempo, y nada se lo advierte.

Lo que cambia el arnés

  • La estructura as-built modelada como un grafo de conocimiento sobre las tablas que ya tiene.
  • Recursión en todos los niveles, hasta la profundidad que usted declare, de modo que siempre termina.
  • Configuraciones válidas durante un periodo: lo que estaba montado en una fecha determinada, no solo hoy.
  • Cada respuesta cita su regla, y la regla tiene un historial en git: lo que pide una autoridad o una auditoría de cliente.
  • Funciona en sus servidores, con un modelo que usted aloja. Los datos sensibles se quedan donde están.

Una definición que contiene «Toda pieza montada se remonta a un lote recibido», enunciado una vez y contrastado con los datos

03
Salud y seguros

Reglas de reembolso y control de facturas.

Las preguntas

  • ¿Es reembolsable esta factura, y en virtud de qué cláusula?
  • ¿Qué siniestros de este mes quedan fuera de lo que cubre el contrato?

Por qué un modelo por sí solo se equivoca

Las reglas son densas, tienen fecha y están llenas de excepciones. Un modelo las parafrasea, y su paráfrasis puede cambiar de una pregunta a otra.

Lo que cambia el arnés

  • Cada cláusula se convierte en una regla con nombre, con el periodo durante el que estuvo vigente.
  • Las aserciones enuncian lo que nunca debe ocurrir y nombran el siniestro que las incumple.
  • Cada decisión cita su regla: lo que pedirá un paciente, un pagador o un auditor.
  • Funciona en sus servidores. Los datos de salud se quedan donde están.

Una definición que contiene «Un siniestro solo es reembolsable si el contrato lo cubre», enunciado una vez y contrastado con los datos

04
Ciencias de la vida

Grafos de conocimiento y análisis sobre datos experimentales.

Las preguntas

  • ¿Qué compuestos actúan sobre una diana implicada en esta vía?
  • ¿Qué muestras de esta cohorte cumplen todos los criterios de inclusión?

Por qué un modelo por sí solo se equivoca

La respuesta está a varias relaciones de distancia, repartida entre muchas tablas. Un modelo que escribe joins a mano se deja una por el camino, y el resultado tiene el mismo aspecto que uno correcto.

Lo que cambia el arnés

  • Entidades y relaciones modeladas como un grafo de conocimiento sobre las tablas que ya tiene, sin base de datos de grafos que gestionar.
  • Recorridos a través de tantos niveles como usted declare, de modo que siempre terminan.
  • Criterios de inclusión escritos una vez como reglas con nombre, para que un análisis pueda volver a ejecutarse, revisarse y citarse.

Una definición que contiene «Una muestra solo está en la cohorte si su consentimiento consta en el expediente», enunciado una vez y contrastado con los datos

05
Finanzas industriales

Valor del inventario y coste de producción, defendibles ante un auditor.

Las preguntas

  • ¿Cuál era el valor de nuestro stock, por planta, al cierre del trimestre?
  • ¿Cuánto cuesta fabricar una Cargo C2, componente a componente?

Por qué un modelo por sí solo se equivoca

Un componente tiene un coste estándar, un último precio de compra y un coste medio ponderado, en tres tablas distintas, y solo uno de ellos es el que utiliza finanzas para valorar el stock. El modelo ve tres columnas plausibles y elige una.

Lo que cambia el arnés

  • Una regla con nombre por cifra, sobre la que se apoyan todas las demás reglas y todas las preguntas.
  • El linaje desde la respuesta hasta las tablas de origen, regla a regla.
  • Las definiciones acordadas se bloquean, y cada cambio queda fechado y atribuido.
  • Razonamiento a lo largo del tiempo: lo que era cierto en una fecha determinada, no solo hoy.

Una definición que contiene StockValueBySite · ∀ s v, StockValueBySite s v → v ≥ 0

El hilo común

¿Su ámbito no aparece en esta página? Busque tres señales.

Definiciones que importan

Un término que todo el mundo utiliza y que nadie define igual: activo, elegible, disponible, en riesgo.

Datos en sistemas relacionales

Tablas que ya utiliza, a menudo antiguas. No hay que mover nada para que SynaLemma trabaje sobre ellas.

Alguien que responde de la cifra

Una persona a la que se le preguntará de dónde sale la cifra, y que necesita una respuesta mejor que «lo ha dicho la IA».

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