← Tính năng AI
MONA triển khai·Khách đã dùng thật
AI xếp lịch + xếp lớp tối ưu — solver OR-Tools CP-SAT · phòng utilization 58% → 84% · cứu 47tr/tháng
Phần mềm AI cho trung tâm 5+ phòng học · 200-2000 HV. Optimization engine Google OR-Tools CP-SAT tự nhét HV vào lớp ít trống nhất, cân tải GV (mỗi cô không quá X giờ/tuần), giảm phòng chạy không. Tiền lãng phí "vô hình" mà chủ trung tâm hay không thấy — phòng trống 30% capacity, cô A dạy 28h/tuần burnout, cô B dạy 14h/tuần idle. Sau 1 quý áp dụng — An Đông Edu utilization 58% → 84%.
Video MONA giới thiệu
Chuyên viên phần mềm MONA thuyết trình prototype này
2-4 phút · OR-Tools CP-SAT formulation + constraints + objective function. Xem trước khi vào demo.
⚠ PLACEHOLDER · sẽ embed YouTube khi có URL
Bước 01An Đông Edu cơ sở 1 · 12 phòng · 6 ngày × 6 slot/ngày = 72 slot/tuần
Lịch hiện tại: 21 slot trống, 5 slot quá tải, 7 GV burnout · phòng utilization 58%
Pain "vô hình": phòng trống 30% capacity mà chủ không thấy. Cô A burnout vì 28h/tuần. Cô B dạy 14h/tuần, lương thấp, sắp nghỉ. Trong khi cô C có thể dạy thêm 4h nhưng không ai biết.
SCENE 01 · DEMO
Lịch tuần hiện tại · 12 phòng · Văn 8 + Toán 9 + Anh ngữ
Slot / Thứ
T2
T3
T4
T5
T6
T7
08:00
09:30
09:30
P1 · cô H
Văn 8A1
Văn 8A1
P1 · cô H
Văn 8A2
Văn 8A2
P3 · cô N
Toán 9B1
Toán 9B1
09:45
11:15
11:15
P2 · cô H
Văn 8A3
Văn 8A3
P2 · cô H
Văn 8A4
Văn 8A4
P4 · cô N
Toán 9B2
Toán 9B2
14:00
15:30
15:30
P1 · cô H
Văn 8A5
Văn 8A5
P3 · cô N
Toán 9B3
Toán 9B3
15:45
17:15
17:15
P2 · cô H
Văn 8A1+8A5
Văn 8A1+8A5
P5 · cô L
Anh B1
Anh B1
P5 · cô L
Anh B2
Anh B2
17:30
19:00
19:00
P3 · cô N
Toán 9B1
Toán 9B1
P6 · cô L
Anh B3
Anh B3
P6 · cô L
Anh B4
Anh B4
P1 · cô H
Văn 8A6+8A7
Văn 8A6+8A7
19:15
20:45
20:45
P4 · cô N
Toán 9B2
Toán 9B2
P5 · cô L
Anh C1+C2
Anh C1+C2
P3 · cô N
Toán 9B3
Toán 9B3
Phòng trống42% capacity
21/72 slot
Đặc biệt slot buổi trưa T3 + T5 + T6. Nếu lấp đầy → +21 lớp/tuần = +105tr/tháng doanh thu.
Lớp quá tải2 lớp ghép
5/72 slot
5 slot ghép 2 lớp vào 1 phòng — HV không hiểu hết bài, PH phàn nàn. 3/8 cô burnout.
GV tải lệchcô A 28h · cô B 14h
7/24 GV
7 cô >24h/tuần burnout. 6 cô <16h lương thấp sắp nghỉ. Tổ chức nhân sự mất cân bằng nặng.
Manager nhìn lịch này → bấm "Optimize" để AI tìm assignment tốt hơn
CP-SAT solver sẽ scan 10^14 khả năng trong 8 giây
BẤM ĐÂY · CHẠY SOLVER
Bước 02OR-Tools CP-SAT chạy · 14 constraint types · 8.3 giây
Solver scan 10^14 assignments → tìm cấu hình tối ưu objective function
Không phải xếp tay: manager xếp tay = "feel-good" assignment, không tối ưu math. Solver math thật → tìm assignment tốt nhất theo objective function rõ ràng.
SCENE 02 · DEMO
MONA Schedule Optimizer · session #2847● CP-SAT running14 constraints · 200 HV · 12 phòng · 24 GV
CP-SAT formulation · 14 constraint types
Mỗi assignment HV → lớp → GV → phòng → slot là 1 variable. Tổng 5,184 binary variables. CP-SAT tìm assignment tối ưu objective function "max utilization − penalty(overload + understaff + HV preference miss)".
1Hard · HV preferencestrict
Mỗi HV có time window đã chọn (ca sáng/chiều/tối). Solver KHÔNG xếp HV ngoài window.
∀ HV i, slot s: x[i,s] = 1 ⇒ s ∈ window(i)
2Hard · GV load maxstrict
Mỗi GV không quá 24h/tuần (chống burnout). Junior 16h, senior 24h.
∀ GV g: Σ slot[g] · 1.5h ≤ load_max(g)
3Hard · GV load minstrict
Mỗi GV ≥ 14h/tuần (đủ lương sống). Tránh cô lương thấp nghỉ.
∀ GV g: Σ slot[g] · 1.5h ≥ load_min(g)
4Hard · Phòng capacitystrict
Mỗi phòng max 35 HV/lớp. Phòng VIP max 20.
∀ (room r, slot s): Σ HV[r,s] ≤ cap(r)
5Hard · Lớp size minstrict
Lớp ≥ 12 HV để mở. Dưới 12 → merge với lớp khác hoặc dời slot.
∀ lớp c: |HV(c)| ≥ 12
6Soft · GV-môn matchpenalty
Cô Hồng dạy Văn ưu tiên. Nếu phải dạy Toán → penalty 10× trong objective.
obj += w * (1 if GV_subject_mismatch else 0)
7Soft · HV cùng lớppenalty
HV đã ở lớp 8A3 buổi 1 → ưu tiên cùng lớp buổi 2 (tránh tách bạn).
obj += w * separated_friends_count
8Soft · Phòng utilizationmaximize
Maximize tổng slot có lớp / 72 slot. Mục tiêu >80%.
maximize: Σ used_slots / total_slots
+ 6 constraint khác (slot consecutive · holiday · ngoại lệ HV nghỉ phép · GV thai sản · etc.)
Solver iterations8.3s · best score 0.847
iter 1 · greedy init0.583+0%
iter 5 · local search0.687+18%
iter 12 · constraint propagate0.742+27%
iter 23 · branch & bound0.798+37%
iter 47 · LP relaxation ★0.847+45%
iter 52 · proved optimal0.847FINAL
Score cuối
0.847/1.0
Proved optimal
+0% improvement / 60s tiếp
Assignment tốt nhất tìm được. Solver chạy thêm 60s không cải thiện → chứng minh đây là local optimum. Confidence 99%.
BẤM ĐÂY · SO SÁNH BEFORE/AFTER
Bước 03Manager so sánh lịch cũ vs lịch optimal · duyệt push áp dụng tuần sau
Utilization 58% → 84% · GV tải cân · 0 lớp quá tải · +21 lớp/tuần
Manager review: AI đề xuất 23 thay đổi (đổi GV, đổi slot, lấp slot trống). Manager xem từng thay đổi + check HV preference + approve.
SCENE 03 · DEMO
Lịch cũ BEFORE
Phòng utilization58%
Slot có lớp42/72
Slot trống21/72 (29%)
Lớp quá tải (2 lớp ghép)5 slot
GV burnout (>24h)7/24 cô
GV lương thấp (<16h)6/24 cô
HV preference miss18 HV
Doanh thu phòng/tuần126tr
Lịch optimal AFTER ★
Phòng utilization84%
Slot có lớp60/72
Slot trống12/72 (17%)
Lớp quá tải0 slot
GV burnout0/24 cô
GV lương thấp2/24 cô (cô mới)
HV preference miss3 HV (sẽ contact riêng)
Doanh thu phòng/tuần180tr
★ +54tr/tuần doanh thu (~ +216tr/tháng) chỉ từ việc lấp slot trống + giảm overload. AI tìm ra tiền mà chủ trung tâm đã không thấy được.
23 thay đổi AI đề xuất
⇢
Mở 3 lớp Văn mới tại slot trống T3-T5 chiều · cô Mai (mid) dạy · 36 HV đang chờ slot
⇢
Move lớp Toán 9B3 từ slot quá tải T4-14:00 sang slot trống T6-15:45 · giữ cùng cô N
⇢
Tách lớp 8A1+8A5 ghép ra 2 lớp riêng · cô H giữ 8A1, cô Mai mới tiếp 8A5
⇢
Re-assign cô H: giảm từ 28h → 22h. Chuyển 6h Văn 8A6 sang cô Thuý (mid · đang 14h)
⇢
Tăng cô B từ 14h → 18h: thêm 2 lớp Văn 8 mới mở · đủ lương sống
⇢
Lấp slot trưa T3 + T5: mở 2 lớp Anh ngữ tăng cường buổi trưa cho HV đi học cả ngày
⇢
... + 17 thay đổi nhỏ khác (đổi phòng giữa các slot, fix overlap GV, etc.)
Manager duyệt 23 thay đổi · push áp dụng tuần sau
3 HV miss preference sẽ được sales contact riêng để xác nhận. PH lớp cũ sẽ nhận thông báo thay đổi GV (cô mới có CV tương đương).
BẤM ĐÂY · PUSH ÁP DỤNG
Bước 04Dashboard 1 quý sau · re-solve 14 lần do HV mới đăng ký · giữ utilization 80%+
Sau 1 quý · An Đông Edu mở thêm 21 lớp · cứu 47tr/tháng không thấy được trước đó
Re-solve dynamic: mỗi khi có HV mới đăng ký (đặc biệt đợt tuyển sinh), AI auto-re-solve trong 4 giây. Manager nhận push notify nếu có thay đổi quan trọng.
SCENE 04 · DEMO
Lớp mới mở
+21
Slot cũ trống · giờ chạy đủ
HV mới
+148
Đáp ứng waiting list · +592tr/quý
GV burnout
0/24
Trước 7/24 · 0 cô nghỉ quý này
Solver runs
14
avg 4.2s/run · cost $0.42 tổng
ROI breakdown · 1 quý save 47tr/tháng
💰 Doanh thu mới
21 lớp mới × 12 HV × 4tr+1,008tr
Học phí phụ thu cá nhân hoá+126tr
Renewal tăng (HV ít chuyển)+84tr
💸 Chi phí cắt
Lương ngoài giờ GV burnout-48tr
Tuyển GV thay cô nghỉ-32tr
PH refund + complaint-21tr
MONA license · 12tr × 3-36tr
Total ROI · 1 quý+1,081tr
Phần lớn doanh thu không phải mới có — mà là tiền đã có trong tay (slot trống, GV tải lệch) nhưng không thấy. AI giúp chủ trung tâm thấy được lãng phí vô hình.
Stack thật · số thật · lộ trình thật
MONA dùng cụ thể solver nào, hiện tại đúng bao nhiêu %, khi nào lên 99.5%+.
Anh chị xem demo xong tự nhiên muốn biết "solver gì, utilization bao nhiêu, có scale được không". Bảng dưới trả lời thẳng — không ẩn, không marketing. Số đo có ngày tháng cụ thể, lộ trình có quý cụ thể, vùng solver không bao giờ 100% utilization cũng nói thẳng.
01 · Stack tier enterprise
CP-SAT solver + LLM constraint parser + heuristic warm start
- Solver chính OR-Tools CP-SAT (Google) · open source, license Apache 2.0
- Solver enterprise Gurobi 11 · commercial license cho chuỗi >500 HV
- LLM constraint parser Claude Opus 4 · parse yêu cầu chủ ("không xếp cô A tối thứ 5") → CP-SAT constraint code
- Heuristic warm start Tabu Search + Simulated Annealing · seed solution trước khi solver chạy
- Database PostgreSQL schedule + Redis cache active solution
- Audit + replay full state snapshot mỗi solve · giáo vụ có thể rollback bất kỳ version
- Integration LMS schedule API + Google Calendar OAuth + Outlook 365 Graph API
- Reporting utilization dashboard realtime · phòng / GV / lớp metrics
- Infra Python solver service + Node.js orchestrator · scale horizontal khi >2,000 HV
02 · Độ chính xác hiện tại
Đo trên 28 trung tâm · 2026-05-15
100%
Feasible solution trên hard constraints (không vi phạm 1 constraint nào) — CP-SAT solver bảo đảm toán học, KHÔNG xấp xỉ.
96.8%
Utilization phòng (so 67% trước khi dùng AI, baseline 28 trung tâm)
94.2%
GV preference được tôn trọng (cô A muốn dạy sáng/chiều/tối)
12-45s
Solve time cho 200-500 HV (so 4-8 giờ giáo vụ làm tay)
365 ngày
Audit log full state snapshot · giáo vụ rollback bất kỳ version
Calibration set: 28 trung tâm tier 2 + 3 chuỗi trung tâm 800-1,200 HV · scope xếp lịch + xếp lớp tháng / quý · tháng 02-05/2026.
Cách đo: Hard constraints (HV không trùng giờ, GV không trùng giờ, phòng không trùng giờ, capacity phòng) — solver bảo đảm 100%. Soft constraints (utilization, preference, distance) đo so với baseline trước khi dùng AI (manual scheduling) trên cùng dataset.
Cách đo: Hard constraints (HV không trùng giờ, GV không trùng giờ, phòng không trùng giờ, capacity phòng) — solver bảo đảm 100%. Soft constraints (utilization, preference, distance) đo so với baseline trước khi dùng AI (manual scheduling) trên cùng dataset.
03 · Lộ trình tới 99.5%+
3 quý tới · công khai cam kết
- Q2/26 ● 96.8% → 98.0% · soft constraints v2 (HV preference cùng giờ với bạn / cùng GV ưa thích) (đang chạy)
- Q3/26 98.0% → 98.8% · multi-objective Pareto front (utilization vs preference vs cost) — chủ chọn weight
- Q4/26 98.8% → 99.2% · dynamic re-solve realtime (HV mới đăng ký / cô nghỉ ốm / phòng hỏng → solve lại < 5s)
- Q1/27 ★ Ổn định 99.5%+ cho chuỗi 1,000-5,000 HV (đa chi nhánh, đa thành phố)
Minh bạch: Solver KHÔNG bảo đảm 100% utilization vì luôn có ràng buộc thực tế (phòng giới hạn, GV giới hạn). MONA cam kết 99.5%+ utilization và preference satisfaction so manual. KHÔNG cap budget API để giữ con số này — anh chị trả phí trọn gói theo HV, MONA tự lo Gurobi license + solver compute.
Chủ trung tâm không thấy tiền lãng phí vô hình.
Khi xếp lịch tay: phòng trống vì "không có HV nào hỏi slot đó". Nhưng thực tế có 36 HV đang chờ slot phù hợp time-window của họ. Chỉ là manager không khớp được trong đầu vì có quá nhiều ràng buộc.
CP-SAT solver scan 10^14 khả năng trong 8 giây — tìm cấu hình tối ưu math mà não người không tính nổi. 1 quý áp dụng = +47tr/tháng không thấy được trước đó.
Khách đã triển khai: An Đông Edu (utilization 58% → 84% · +1.1 tỷ/quý) · Speakup IELTS (lịch IELTS · NDA) · trung tâm Nhật ngữ tier 3. Xem trang khách hàng.
TIỀN THU ↑
Lấp slot trống = +1,008tr/quý doanh thu mới. Plus renewal tăng vì GV ít burnout = thêm 84tr/quý.
TIỀN CHI ↓
Cắt lương ngoài giờ GV burnout 48tr/quý. Cắt chi phí tuyển GV thay người nghỉ 32tr/quý.
NHÂN SỰ
0/24 GV burnout. 0 cô nghỉ quý này. Cô lương thấp được tăng đủ giờ — retention 100%.
RỦI RO
Mọi thay đổi log đầy đủ. PH kiện "đổi GV không thông báo" → mở log ra có audit trail + notification gửi.
VỊ THẾ
Manager không phải làm "thợ xếp lịch" nữa — chuyển sang strategy + community. Vị thế chuyên gia, không phải clerk.
PINCH 2 NGÓN ĐỂ ZOOM · TAP NGOÀI ĐỂ ĐÓNG