A simulated shop floor
Represent products, machines and scheduling choices in a research simulator inspired by earlier manufacturing research.
Alle projecten
Decision logic and control flow
De commerciële samenvattingen zijn in deze taal beschikbaar. Productuitleg en technisch bewijs worden in het Engels onderhouden.
Physical AI & robotica
FlexShop
Verken planningsbeslissingen voordat u een productielijn wijzigt.
Een spoedorder of niet-beschikbare machine verandert het plan. Vergelijk de planningsopties in simulatie voordat u een wijziging in de fabriek voorstelt.
Industriële productteams en onderzoekers in operationeel onderzoek
Onderzoek naar productiesimulatie
A scheduling question
| Resource | Candidate A | Candidate B |
|---|---|---|
| Machine 1 | Job A → Job B | Job B → Job A |
| Machine 2 | Unavailable in this fictional scenario | |
Compare how each ordering uses the available machine.
- Scenario
- Fictional jobs and machine availability
- Change
- A machine becomes unavailable
- Comparison
- Two candidate job orderings
- Evidence needed
- Simulation configuration and observed behaviour
Explore the reasoning
Define jobs, machines and availability assumptions for a fictional or authorised scenario.
- Engage now
- A scheduling experiment with explicit assumptions, comparison criteria and a next evaluation step.
- Inspect
- Manufacturing simulation research
- Flexible job-shop simulation and agent source.
- Still to validate
- Simulation results do not establish production scheduling performance.
- Use a representative scenario to frame a scheduling experiment. No deployed scheduler, plant improvement or production control is claimed.
Bronnen beoordeeld
The decision behind the system
Which scheduling assumption should you test next?
A flexible job-shop simulation exploring product and machine agents, scheduling strategies, reinforcement learning and genetic algorithms.
FlexShop compares scheduling strategies in simulation. It is distinct from Auralink’s coordination model and from a deployed plant scheduler.
Compare strategies
Explore agent-based scheduling and learning or optimisation approaches against a defined simulation scenario.
Inspect the experiment
React and FastAPI surfaces connect the experiment interface to simulation logic rather than live plant control.
Read the complete system walkthrough
Describe
Define jobs, machines and availability assumptions for a fictional or authorised scenario.
Choose
Choose the agent-based, learning or optimisation strategy to examine.
Simulate
Retain scenario and strategy configuration alongside the simulation output.
Compare
Inspect behaviour and failures. A toy ordering is not an optimisation result or evidence of a factory improvement.
Inspect the source, test conditions and operating limits in the technical record.
Technisch dossier en bewijs bekijken
Brug business ↔ technologie · Physical AI capability experiment
Which scheduling assumption should you test next?
FlexShop compares scheduling strategies in simulation. It is distinct from Auralink’s coordination model and from a deployed plant scheduler.
Dit is een interpretatie van portfolio en broncode, geen claim over klanten, implementatie, certificering of resultaten.
- 01
Bedrijfsdruk
A rush order or unavailable machine changes the plan. Compare the scheduling question in simulation before proposing a plant change.
- 02
Productbesluit
Define jobs, machines and availability assumptions for a fictional or authorised scenario. Inspect behaviour and failures. A toy ordering is not an optimisation result or evidence of a factory improvement.
- 03
Technisch dossier
Represent products, machines and scheduling choices in a research simulator inspired by earlier manufacturing research. Explore agent-based scheduling and learning or optimisation approaches against a defined simulation scenario. React and FastAPI surfaces connect the experiment interface to simulation logic rather than live plant control.
- 04
Terugvoer van bewijs
Inspect behaviour and failures. A toy ordering is not an optimisation result or evidence of a factory improvement.
Repository-/runtimegrens
Deze pagina interpreteert broncode uit een afzonderlijke venture-repository. Aanwezige code betekent niet dat de venture als dienst binnen hyperion-consulting.io draait.
AI-verwerking van bezoekers- en klantgegevens is beperkt tot Mistral via het gecontroleerde EU-eindpunt. De door de eigenaar geautoriseerde routes Helio, Zoeken en Product Council zijn ingeschakeld. Een afzonderlijke redactieroute met openbare bronnen gebruikt Anthropic met gecontroleerde Mistral-terugval; deze ontvangt geen websitevragen, klantdocumenten of bezoekersgesprekken. Deterministische hulpmiddelen blijven beschikbaar zonder externe AI.
Broncodebewijs
Wat de broncode daadwerkelijk aantoont
A flexible job-shop research simulator with product and machine agents, scheduling strategies, reinforcement-learning and genetic-algorithm paths, and React/FastAPI interfaces.
De gedetailleerde technische momentopname wordt in het Engels bijgehouden.
- Volwassenheid
- Manufacturing simulation research
- Bewijsbeoordeling
- Bronmoment tot
Product- en architectuurbesluiten
- Model scheduling choices in simulation before considering live plant integration.
- Separate product and machine agents from the strategy used to schedule work.
- Keep experimental behaviour and industrial performance claims distinct.
Controleerbaar bewijs
- Flexible job-shop simulation and agent source.
- Scheduling, reinforcement-learning and genetic-algorithm experiment paths.
- React interface, FastAPI boundary and documented lineage to earlier manufacturing research.
Grens van de claim
- Simulation results do not establish production scheduling performance.
- No deployed plant controller, customer installation or measured factory improvement is claimed.
- Scenario assumptions, data and strategy comparison require use-case-specific evaluation.
Repositorybewijs is geen bewijs van klanten, implementatie, certificering of resultaten.
Werk met Hyperion
Vergelijk een planningsscenario
Een planningsexperiment met expliciete aannames, vergelijkingscriteria en een volgende evaluatiestap.
Breng een korte beschrijving mee van uw situatie, beperkingen en beslissing. We spreken de scope, verantwoordelijkheden en offerte af voordat het werk begint.