← 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