최적화 결과가 '해 없음'일 때 운영자에게 보여 줄 것

스케줄 최적화가 '해 없음'이라고 답하면 현장에서는 어떤 조건을 풀어야 할지 알 수 없습니다. 솔버의 상태 코드를 운영자의 의사결정 정보로 번역해야 합니다. 해가 없는 이유와 선택 가능한 완화 방안을 설명하는 것이 최적화 제품의 핵심 기능입니다.

진짜 불가능과 시간 초과를 구분한다

제약이 서로 충돌해 해가 없는 경우와 계산 시간을 다 써서 해를 못 찾은 경우는 다릅니다. 솔버 상태를 그대로 기록하고 사용자에게 다른 문구로 보여 줍니다. 시간 초과라면 더 긴 탐색이나 초기 해가 대안일 수 있습니다.

안전·법규·설비 용량처럼 반드시 지킬 조건과 희망 납기·선호 근무 같은 조건을 섞으면 원인 찾기가 어렵습니다. 선호는 위반 비용을 두고 비교할 수 있지만 필수 제약은 임의로 풀어서는 안 됩니다. 어떤 조건이 완화 가능한지 업무 담당자가 정합니다.

예를 들어 같은 시간에 3명 자격자가 필요하지만 가능 인원이 2명뿐이라는 식으로 입력 사실을 설명합니다. 모든 솔버가 최소 충돌 집합을 바로 제공하는 것은 아니므로, 작은 구간으로 쪼개거나 제약을 단계적으로 추가해 원인을 찾을 수 있습니다.

납기 연기, 추가 잔업, 외주, 일부 주문 보류가 가능한지 시나리오로 계산합니다. 어느 제약을 풀었고 예상 비용이 얼마인지 표시합니다. 사용자가 선택하지 않은 안전 제약을 시스템이 조용히 완화해서는 안 됩니다.

해 없음의 원인이 실제 자원 부족이 아니라 날짜 형식, 음수 재고, 중복된 작업, 잘못된 자격표일 수 있습니다. 최적화 전에 데이터 검증을 실행하고 오류를 구체적으로 알려 줍니다. 설명 가능한 실패는 현장 신뢰를 높입니다.

주의할 실패: 시간 초과를 실제 불가능으로 단정하면 가능한 주문까지 포기할 수 있다.

관찰할 지표: 해 없음 원인 분류 시간, 완화 승인율, 입력 오류 비중을 본다.

Google OR-Tools MathOpt overview. MathOpt 문서는 최적화 모델과 일부 솔버의 불가능성 분석 기능을 소개합니다. 가용 기능은 사용 솔버에 따라 다르므로 본문은 운영자 설명 설계에 초점을 둡니다.

이미지와 도식은 이해를 돕기 위한 개념 시각화입니다. 특정 고객의 실제 설비·데이터·화면을 재현한 것이 아닙니다.

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