Points essentiels
- Corrigez les erreurs critiques de données statiques avant l’optimisation.
- Réussissez l’analyse dynamique avant de faire confiance au solveur.
- Utilisez des contrôles de faisabilité comme block build, combing chart et what-if.
- Lancez au moins deux migrations de test : une pour trouver les écarts, une pour confirmer les corrections.
Que faire avant l’optimisation ?
Corrigez d’abord les erreurs critiques de données statiques. Réussissez ensuite l’analyse dynamique. La règle vérifiée est claire : les problèmes critiques bloquent un résultat faisable.
Cela protège le temps du solveur et évite de traiter des erreurs de données comme des problèmes de conception d’emploi du temps.
Quels contrôles sont fondés ici ?
Gardez le gate pré-solveur centré sur les contrôles nommés dans les sources.
- Contrôles des erreurs critiques de données statiques
- Analyse dynamique
- Contrôle de faisabilité block build
- Contrôle de faisabilité combing chart
- Contrôle de faisabilité what-if
- Au moins deux migrations de test
Comment séquencer le gate pré-solveur ?
Le gate doit prouver que la structure est prête pour un solve automatique.
- Lancez la première migration de test.
- Corrigez les écarts de mapping et de qualité de données révélés.
- Lancez la seconde migration de test pour confirmer les corrections.
- Corrigez toutes les erreurs critiques de données statiques.
- Réussissez l’analyse dynamique.
- Lancez les contrôles de faisabilité avant l’optimisation.
Pourquoi utiliser block build, combing chart et what-if ?
Ces contrôles de faisabilité aident à prouver que la structure d’emploi du temps peut être planifiée avant de faire confiance au solve automatique. Ce ne sont pas des ornements autour du solveur. Ils font partie de la preuve que le modèle est assez faisable pour essayer.
Si ces contrôles montrent des problèmes structurels, corrigez la structure avant l’optimisation.
Pourquoi deux migrations de test ?
La première migration de test révèle les écarts de mapping et de qualité de données. La seconde confirme que ces écarts ont été corrigés. Sans second test, les planificateurs ne savent pas si la réparation a fonctionné.
Utilisez les constats avec nettoyage des données avant le lancement du solveur.
À quelle question ce guide répond-il ?
Ce guide répond à une question : que faut-il valider avant de faire confiance à un solve automatique ?
Il ne compare pas les solveurs. Le périmètre fondé couvre les données statiques critiques, l’analyse dynamique, les contrôles de faisabilité et la migration de test répétée.
Questions des planificateurs avant le solveur
Qu’est-ce qui doit bloquer un lancement du solveur ?
Les erreurs critiques de données statiques doivent bloquer le lancement, car les problèmes critiques peuvent empêcher un résultat faisable.
Quels contrôles prouvent que la structure peut être planifiée ?
Utilisez des contrôles de faisabilité comme block build, combing chart et what-if avant de faire confiance à un solve automatique.
Combien de migrations de test faut-il ?
Au moins deux. La première expose les écarts de mapping et de qualité de données. La seconde confirme que ces écarts ont été corrigés.