看見變動
整合請假、輪調、偏好、資格與班次需求。不論來自正式規範、表單、郵件或口頭經驗，都整理為專業人員能確認的候選規則。
LLM 理解變動，OR 驗證結果。
需求訪談建模助理 × 排班主管
數學模型每一條都可逐條核對
- 決策變數
- 0
- 參數
- 0
- 限制式
- 0
- 目標式
- 0
驗證配置
由運籌引擎檢查必要規則，並比較不同可行方案。規則再多、再不同，都在同一個模型裡一起驗證。
保存決策
記錄規則版本、人工修改內容與修改原因，降低經驗流失，讓下一次設定、分析與交接不必重新開始。
預演未來
模擬人數、班次或規則改變後的影響，讓制度調整前先看見後果。
後續研發方向每一次人工修正，
都成為下一次可用的醫院知識。
我們把原始需求、適用規則、系統方案、人工修改與修改原因串在一起。人員輪替時，下一任不必從頭摸索。
- 01原始需求
- 02適用規則
- 03系統方案
- 04人工修改
- 05修改原因
- 06最終核准結果
為醫療現場打造，
讓三種角色都受益。
同一套可信的排班能力，從行政效率與人力公平開始，逐步支持更穩定的照護量能。
降低行政與交接成本
讓規則、修改與決策原因可以被管理，並逐步支援人力配置分析。
提高公平性與可預期性
讓硬性限制與偏好被一致處理，減少反覆協調與不透明的人工取捨。
支持更穩定的照護量能
透過更穩定的人力安排，協助醫院在需要的時間維持合適的照護資源。
從一張班表開始，
累積醫院的決策能力。
和我們談談您的排班現場：不論規則有多特殊，我們都想聽聽看。
獲得 2026 台灣醫＋加速器 孵化育成組 佳作