1 Workflow ของระบบ
ไล่ตาม Requirement ที่คุยกับลูกค้าครบทั้ง 9 ขั้น — ตั้งแต่โยนไฟล์เข้าระบบ จนออกรายงานและยิง API ไปจัดซื้อ
flowchart TD
A["👤 เจ้าหน้าที่ อัปโหลดไฟล์
CAD / PDF / Photo"]:::user --> B{"เลือก Project / Tenant
ตรวจไฟล์"}
B --> C["🤖 AI ถอดแบบ (Takeoff)
skill แกะแบบ"]:::ai
C --> D["ได้ จำนวนกระจก + ไซซ์
(กว้าง × สูง, จำนวนบาน)"]
D --> E["📋 ระบบสร้างรายการอัตโนมัติ
Header + Table กระจก"]
E --> F["👤 เจ้าหน้าที่ เลือกแบบกระจก
จาก Master: แบบกระจก"]:::user
F --> G["🤖 AI Auto Cut (Optimization)
คำนวณวิธีตัดจากเส้นวัสดุ 6.4 ม.
ให้เหลือเศษน้อยที่สุด"]:::ai
G --> H["ถอด BOM วัสดุ
Master: วัสดุ + ปริมาณ + Cutting plan"]
H --> I{"📝 Workflow อนุมัติ"}:::gate
I -->|"ตีกลับ / แก้ไข"| F
I -->|"✅ อนุมัติ"| J["📤 ออกรายงาน
จัดซื้อ · สต็อก · ช่างตัดแบบ"]
J --> K["🔌 ส่ง API → ระบบจัดซื้อภายนอก"]:::ext
classDef user fill:#dbeafe,stroke:#3b82f6,color:#0b2447;
classDef ai fill:#dcfce7,stroke:#16a34a,color:#064e3b;
classDef gate fill:#fef3c7,stroke:#d97706,color:#7c2d12;
classDef ext fill:#fae8ff,stroke:#c026d3,color:#701a75;
จุดที่เป็น "หัวใจ" (IP)
ขั้น 2 (AI ถอดแบบ) และขั้น 6 (Auto Cut) คือมูลค่าหลักของระบบ — ควรแยกเป็น service เฉพาะเพื่อพัฒนา/ปรับจูนได้อิสระ
Master Data 2 ชุด
แบบกระจก (ใช้ในขั้น 5) และ วัสดุ/เส้นอลูมิเนียม (ใช้ในขั้น 6) เป็นข้อมูลตั้งต้นที่แต่ละ tenant กำหนดเอง
Approval ก่อนออก
ขั้น 8 คั่นก่อนขั้น 7 เสมอ — รายงาน/PO จะไม่ถูกส่งออกจนกว่าจะอนุมัติ พร้อมเก็บ audit log ว่าใครอนุมัติเมื่อไร
2 Data Flow Diagram — Level 0 (Context)
มองระบบเป็นกล่องเดียว เพื่อเห็นว่า "ใคร" ส่งข้อมูลอะไรเข้า-ออกบ้าง รวมถึงผู้เกี่ยวข้องฝั่ง SaaS
flowchart LR
EST(["👤 เจ้าหน้าที่ถอดแบบ"]):::ent
APP(["👔 ผู้อนุมัติ / หัวหน้า"]):::ent
PUR(["🛒 ฝ่ายจัดซื้อ"]):::ent
STK(["📦 ฝ่ายสต็อก"]):::ent
CUT(["✂️ ช่างตัดแบบ"]):::ent
EXT["🔌 ระบบจัดซื้อภายนอก / ERP"]:::sys
ADM(["📊 เจ้าของ SaaS / Platform Admin"]):::ent
SYS((("0
ระบบถอดแบบ
& Auto Cut"))):::proc
EST -->|"ไฟล์ CAD/PDF/Photo, เลือกแบบกระจก"| SYS
SYS -->|"รายการกระจก+ไซซ์, ผล Auto Cut"| EST
SYS -->|"คำขออนุมัติรายงาน"| APP
APP -->|"อนุมัติ / ตีกลับ"| SYS
SYS -->|"รายงานสั่งซื้อ + BOM"| PUR
SYS -->|"รายการเบิก-สต็อก"| STK
SYS -->|"ใบตัด / Cutting Plan"| CUT
SYS -->|"API: PO / รายการวัสดุ"| EXT
EXT -->|"สถานะ PO / ราคาวัสดุ"| SYS
SYS -->|"Dashboard ยอดขาย + Usage"| ADM
classDef ent fill:#dbeafe,stroke:#3b82f6,color:#0b2447;
classDef proc fill:#0ea5e9,stroke:#0369a1,color:#ffffff;
classDef sys fill:#fae8ff,stroke:#c026d3,color:#701a75;
2.1 DFD Level 1 (แตกกระบวนการ — เผื่อไว้)
พอ Level 0 นิ่งแล้ว ขั้นถัดไปคือแตกกล่องกลางเป็น process ย่อย + Data Store — ร่างไว้ให้เห็นทิศทาง
flowchart TB
EST(["👤 เจ้าหน้าที่"]):::ent
APP(["👔 ผู้อนุมัติ"]):::ent
OUT(["🛒📦✂️ จัดซื้อ/สต็อก/ช่างตัด"]):::ent
EXT["🔌 ระบบจัดซื้อภายนอก"]:::sys
P1(["1.0 รับ & จัดการไฟล์"]):::proc
P2(["2.0 AI ถอดแบบ"]):::proc
P3(["3.0 จัดการรายการ & Master"]):::proc
P4(["4.0 Auto Cut Optimization"]):::proc
P5(["5.0 Workflow อนุมัติ"]):::proc
P6(["6.0 ออกรายงาน & API"]):::proc
D1[("D1 · Projects / ไฟล์")]:::ds
D2[("D2 · Master แบบกระจก")]:::ds
D3[("D3 · Master วัสดุ")]:::ds
D4[("D4 · Takeoff & Cut Result")]:::ds
D5[("D5 · รายงาน / Approval log")]:::ds
EST --> P1 --> D1
P1 --> P2 --> D4
EST --> P3
D2 --> P3 --> D4
D4 --> P4
D3 --> P4 --> D4
P4 --> P5
P5 <--> APP
P5 --> D5
P5 --> P6
D5 --> P6
P6 --> OUT
P6 <--> EXT
classDef ent fill:#dbeafe,stroke:#3b82f6,color:#0b2447;
classDef proc fill:#dcfce7,stroke:#16a34a,color:#064e3b;
classDef ds fill:#fff7ed,stroke:#ea580c,color:#7c2d12;
classDef sys fill:#fae8ff,stroke:#c026d3,color:#701a75;
tenant_id3 Infrastructure บน INET Cloud
เน้น managed component + จำนวน service น้อยที่สุด เพื่อ MA เบา ใช้ทีมเดียวกับ ERP · ทุกอย่างอยู่ใน DC ไทย (ดีต่อ PDPA และ latency)
flowchart TB
subgraph U["👥 ผู้ใช้งาน (ทุก tenant)"]
BR["Web Browser
เจ้าหน้าที่ / ผู้อนุมัติ / จัดซื้อ"]
end
subgraph INET["☁️ INET Cloud — Thailand"]
direction TB
EDGE["🛡️ Load Balancer + WAF
TLS / โดเมน *.yoursaas.co.th"]:::edge
subgraph APP["Application Tier (Container)"]
WEB["🌐 Web App + API
Multi-tenant (tenant_id)
Auth · RBAC"]:::app
WRK["⚙️ AI Worker
Takeoff + Auto Cut
(async job)"]:::app
end
Q[("📨 Queue / Redis
คิวงาน AI")]:::infra
DB[("🐘 PostgreSQL
Multi-tenant + RLS
ย้ายมาจาก Neon")]:::db
OBJ[("🗄️ Object Storage (S3-compat)
ไฟล์ CAD/PDF/Photo + รายงาน")]:::infra
BI["📊 Analytics / BI
ยอดขาย + Usage (read replica)"]:::bi
end
LLM["🤖 AI Model API
(ถอดแบบ / vision)"]:::ext
EXT["🔌 ระบบจัดซื้อภายนอก
ของแต่ละ tenant"]:::ext
BR -->|HTTPS| EDGE --> WEB
WEB --> DB
WEB --> OBJ
WEB -->|"enqueue งาน"| Q --> WRK
WRK --> LLM
WRK --> DB
WRK --> OBJ
WEB -->|"REST/Webhook"| EXT
DB -.->|"replica / ETL"| BI
classDef edge fill:#e0f2fe,stroke:#0284c7,color:#082f49;
classDef app fill:#dcfce7,stroke:#16a34a,color:#064e3b;
classDef db fill:#ede9fe,stroke:#7c3aed,color:#3b0764;
classDef infra fill:#fff7ed,stroke:#ea580c,color:#7c2d12;
classDef bi fill:#fef9c3,stroke:#ca8a04,color:#713f12;
classDef ext fill:#fae8ff,stroke:#c026d3,color:#701a75;
ทำไมแยก AI Worker
งานถอดแบบ/Auto Cut กินเวลา (วินาที–นาที) ถ้ารันในเว็บจะค้าง → ใช้ Queue รับงานแล้วให้ Worker ทำแบบ async, เว็บเด้งผลเมื่อเสร็จ scale worker แยกได้
ย้าย Neon → INET
Neon เป็น PostgreSQL อยู่แล้ว ย้ายง่ายด้วย pg_dump / restore · บน INET ใช้ managed Postgres ถ้ามี หรือ Postgres + auto-backup ให้ MA เบา
MA ต่ำสุด
เหลือของที่ต้องดูแลจริง ๆ แค่ 4 กล่อง: App container, Postgres, Object storage, Queue — ที่เหลือเป็น managed/external หมด
1 deployment / ทุก tenant
ไม่แยกเครื่องรายลูกค้า → อัปเดตครั้งเดียวได้ทุกราย ต้นทุน MA ไม่โตตามจำนวนลูกค้า (ดูหัวข้อ 4)
| ชั้น | บริการที่แนะนำบน INET | ทำไม / MA |
|---|---|---|
| Compute | INET Container / Managed K8s (หรือ VM + Docker Compose ช่วง MVP) | เริ่มเล็กด้วย Compose ก่อน แล้วค่อยขยับเป็น K8s เมื่อลูกค้าเยอะ |
| Database | PostgreSQL (managed ถ้ามี) + RLS + auto backup | โมเดลเดียวกับ ERP → ทีมเดิมดูแลได้ |
| Object Storage | INET Object Storage (S3-compatible) | เก็บไฟล์แบบ/รายงาน แยกจาก DB, ราคาถูก |
| Queue | Redis / RabbitMQ (container เล็ก) | คิวงาน AI แบบ async |
| AI | Model API ภายนอก + skill ถอดแบบของคุณ | ไม่ต้อง MA GPU เอง; สลับผู้ให้บริการได้ |
| Observability | Log + Uptime + Backup monitor | กันเงียบ ๆ เจ๊ง โดยเฉพาะช่วง SaaS หลายลูกค้า |
4 Multi-tenant ตั้งแต่วันแรก
Aluart คือ tenant แรก แต่ schema เตรียมรองรับหลายบริษัท เพื่อไม่ต้องรื้อทีหลัง
แนวทางที่ MA เบาที่สุดสำหรับ SaaS คือ Shared Database + Shared Schema + tenant_id ทุกตาราง แล้วบังคับการแยกข้อมูลด้วย PostgreSQL Row-Level Security (RLS) — ทุก query จะเห็นเฉพาะข้อมูลของ tenant ตัวเองอัตโนมัติ ระดับฐานข้อมูล ไม่ต้องพึ่งโค้ดแอปอย่างเดียว ปลอดภัยกว่าและ deploy ชุดเดียวจบ
Shared schema + RLS แนะนำเริ่มต้น
DB เดียว, ตารางเดียว, กรองด้วย tenant_id + RLS · MA ต่ำสุด, ต้นทุนต่อลูกค้าถูกสุด · เหมาะกับลูกค้า SME กระจกทั่วไป
Schema-per-tenant เผื่ออนาคต
แยก schema ต่อลูกค้ารายใหญ่ที่ขอ isolation มากขึ้น · ยังอยู่ DB เดียว MA พอรับได้
DB-per-tenant เฉพาะราย Enterprise
ลูกค้าใหญ่มาก/ขอ DB แยกจริง · MA สูงขึ้น เก็บเป็น plan ราคาแพง
tenant_id, created_by, created_at และเปิด RLS policy · Master data (แบบกระจก, วัสดุ) ก็ผูก tenant_id ด้วย เพราะแต่ละบริษัทมีสเปก/ราคาของตัวเอง
ฝั่งผู้ใช้ให้มีชั้น Tenant → Users → Roles (RBAC) เช่น เจ้าหน้าที่ถอดแบบ / ผู้อนุมัติ / จัดซื้อ / ผู้ดูแล tenant และแยกอีกชั้นเป็น Platform Admin (ฝั่งคุณ) ที่ดูแลทุก tenant, จัดการ subscription และเห็นภาพยอดขายรวม
5 คิดเผื่อเรื่อง "ข้อมูลการขาย"
คำว่าข้อมูลการขายมี 2 ชั้น ควรออกแบบแยกกันชัด ๆ ตั้งแต่ต้น
ชั้น A — ยอดขายของบริษัทกระจก (ข้อมูลของ tenant)
ระบบถอดแบบ → ได้ BOM → รู้ต้นทุนวัสดุอยู่แล้ว เพียงเพิ่ม ชั้นราคา/ใบเสนอราคา ก็ต่อยอดเป็นข้อมูลการขายได้ทันที: จากแบบ → คำนวณต้นทุน → บวก margin → ออกใบเสนอราคา → ติดตามว่า ปิดการขายได้/ไม่ได้ (win/loss). เก็บ quotation, order, ต้นทุนวัสดุ, กำไร แล้วทำ Dashboard ต่อ tenant: ยอดเสนอราคา, อัตราปิดการขาย, กำไรต่อโปรเจกต์, % เศษวัสดุที่ Auto Cut ช่วยประหยัด (จุดขายที่จับต้องได้)
ชั้น B — ยอดขายของ SaaS (ข้อมูลของคุณ JJ)
เมื่อขายหลายบริษัท ต้องมี metric ธุรกิจของแพลตฟอร์มเอง แยก data store ออกจากข้อมูลปฏิบัติงานของ tenant:
Subscription / Billing
แพ็กเกจ, รอบบิล, MRR/ARR, ลูกค้าใหม่-ยกเลิก (churn)
Usage / Product analytics
จำนวนไฟล์ที่ถอดแบบ, งาน Auto Cut, tenant ที่ active — ใช้คิดราคาตามการใช้งานและดูฟีเจอร์ที่ถูกใช้จริง
Conversion funnel
ทดลองใช้ → จ่ายเงิน, ระบุลูกค้าที่กำลังจะหลุด เพื่อเข้าไปดูแลก่อน
6 หมายเหตุ: Auto Cut คือโจทย์ Optimization
ขั้นที่ 6 ในทางเทคนิคคือ 1D Cutting Stock Problem — จัดชิ้นตัดลงเส้นวัสดุมาตรฐาน (เช่น 6.4 ม.) ให้ใช้จำนวนเส้นน้อยสุด/เศษน้อยสุด
เริ่มเร็ว (MVP)
อัลกอริทึม First-Fit Decreasing — เรียงชิ้นจากยาวไปสั้นแล้วหย่อนลงเส้น เขียนง่าย ผลใช้ได้จริงในเวลาไม่กี่ ms
ผลดีที่สุด (ต่อยอด)
ILP / Column Generation ด้วย solver (เช่น OR-Tools, CBC) — ได้แผนตัดที่ใกล้ optimal จริง เหมาะกับงานล็อตใหญ่
เงื่อนไขจริงหน้างาน
เผื่อ ระยะเลื่อยกิน (kerf), ความยาวเศษที่เก็บใช้ต่อได้, จำกัดจำนวนรอยต่อ/เส้น — ใส่เป็นพารามิเตอร์ต่อวัสดุใน Master
ผลลัพธ์ที่ส่งช่างตัดควรเป็น Cutting Plan ต่อเส้น (เส้นที่ 1 ตัด 2000+1800+1200, เหลือเศษ 1400 มม. …) ไม่ใช่แค่ยอดรวมวัสดุ — เพราะนี่คือส่วนที่ช่วยลดของเสียจริง และเป็นจุดขายของระบบ
7 Roadmap: Aluart → SaaS
Schema multi-tenant ตั้งแต่วันแรก แต่ทยอยเปิดฟีเจอร์ SaaS ทีหลัง — ไม่ต้องรื้อ
ทำ workflow หลักให้ครบ + schema multi-tenant
ถอดแบบ → รายการ → Auto Cut (First-Fit) → รายงาน → อนุมัติ · มี tenant_id + RLS แต่มีลูกค้าจริงแค่ Aluart · deploy บน INET ด้วย Compose
API จัดซื้อภายนอก + Dashboard ยอดขาย/เศษวัสดุ
เชื่อม API (ข้อ 9), ทำใบเสนอราคา + ต้นทุน (ชั้น A), Auto Cut อัปเป็น solver
Self-serve onboarding + Billing + Plan tiers
สมัคร tenant เอง, ระบบแพ็กเกจ/บิล (ชั้น B), Platform Admin console, ย้าย compute ขึ้น managed K8s
Benchmark ข้อมูลรวม + มือถือ + hardening
รายงาน benchmark เศษวัสดุ/ราคา (anonymized), แอปมือถือหน้างาน, ทำ SLA/observability เต็มรูปแบบ
8 Tech Stack ที่แนะนำ (ให้ MA ทีมเดียวกับ ERP)
หลักคิด: ใช้ของที่ทีมคุณดูแลอยู่แล้วให้มากที่สุด โดยเฉพาะ Postgres — ลดของใหม่ที่ต้องเรียนรู้
| ส่วน | แนะนำ | เหตุผล |
|---|---|---|
| Database | PostgreSQL + RLS คงเดิม | ตรงกับ ERP/Neon เดิม, migrate ง่าย, RLS รองรับ multi-tenant ในตัว |
| Backend / API | เฟรมเวิร์กเดียวกับ ERP ของคุณ (Node/NestJS หรือ Laravel) | ทีมเดิมดูแลได้ ไม่ต้องมี stack ที่ 2 · ถ้ายังไม่ล็อก แนะนำสาย TypeScript เพราะแชร์ type กับ frontend |
| Frontend | React / Next.js (SPA) | UI ตาราง/ฟอร์ม/แนบไฟล์เยอะ เหมาะกับ component-based |
| AI Worker | Python service (แยก) + queue | ระบบ AI/optimization (OR-Tools) อยู่ฝั่ง Python สะดวกสุด แยก scale ได้ |
| Queue | Redis + worker | เบา, ใช้เป็น cache ได้ด้วย |
| Storage | INET Object Storage (S3 SDK) | มาตรฐาน S3 ย้าย/สลับ cloud ได้ในอนาคต |
| Deploy | Docker · Compose (MVP) → K8s (SaaS) | เริ่มเบา ค่อยขยับตามจำนวนลูกค้า |
tenant_id + เปิด RLS ทุกตารางตั้งแต่ commit แรก · (2) แยกงาน AI ออกเป็น worker + queue อย่ายัดในเว็บ · (3) เก็บไฟล์ลง object storage อย่าเก็บลง DB — สามอย่างนี้แก้ทีหลังแพงที่สุด