แนะนำ simpliPOS: ระบบ POS อัจฉริยะบน ERPNext
หากคุณเป็นเจ้าของหรือผู้ดูแลร้านอาหารที่กำลังมองหาระบบ POS ที่เข้าใจความต้องการจริงของธุรกิจคุณ — ขอแนะนำ simpliPOS ระบบ Point of Sale ยุคใหม่ที่พัฒนาบน ERPNext พร้อมเสริมฟีเจอร์สำคัญจากระบบระดับโลกอย่าง Toast POS และเพิ่มเติมคุณสมบัติที่ผู้ใช้เรียกร้องมากที่สุด
🧠 simpliPOS คืออะไร?
simpliPOS คือระบบ POS ที่ออกแบบมาเพื่อร้านอาหารโดยเฉพาะ รวมจุดแข็งของ ERPNext และเสริมฟีเจอร์สำคัญ เช่น การจัดการครัว การตั้งเวลาขายเมนู ระบบสั่งอาหารออนไลน์ และอื่น ๆ ที่ตอบโจทย์การดำเนินธุรกิจร้านอาหารยุคใหม่
🚀 ฟีเจอร์เด่นของ simpliPOS
- หน้าจอขายที่ใช้งานง่าย รองรับระบบสัมผัส
- รองรับการให้บริการแบบร้านอาหารเต็มรูปแบบและแบบด่วน
- ระบบแสดงคำสั่งในครัว (KDS) พร้อมการจัดกลุ่มเมนูและตัวเลือก
- ระบบสั่งอาหารออนไลน์ พร้อมฟีเจอร์การจองล่วงหน้า แม้ระบบปิดชั่วคราว
- ตั้งเวลาเปิด-ปิดเมนูแยกตามวันและช่วงเวลาได้
- ระบบคลังวัตถุดิบ พร้อมหักสต็อกอัตโนมัติตามสูตร
- รองรับบาร์โค้ดและการพิมพ์ใบเสร็จ
- รองรับการชำระเงินหลายรูปแบบ (เงินสด บัตร QR Wallet)
- ระบบคืนเงิน ทิป และการควบคุมสิทธิ์ผู้ใช้งาน
- โปรแกรมสะสมแต้ม บัตรของขวัญ และฐานข้อมูลลูกค้า
- ระบบจัดการพนักงาน การลงเวลา และคอมมิชชั่น
- รายงานเรียลไทม์ วิเคราะห์ข้อมูล และระบบแนะนำด้วย AI
- รวมระบบ ERP เช่น CRM, บัญชี, บุคคล
- API รองรับการเชื่อมต่อกับ eCommerce, บริการจัดส่ง, การชำระเงิน
💡 ทำไม simpliPOS ถึงแตกต่าง
เราได้พัฒนาฟีเจอร์จากคำติชมของผู้ใช้จริง:
- สั่งอาหารล่วงหน้าได้แม้ระบบหยุดชั่วคราว
- จัดการคำสั่งในครัวอย่างเป็นระบบ ตามจุดเสิร์ฟและผู้ปรุง
- ตั้งเวลาแสดงเมนูได้ละเอียด ทั้งในรายการอาหารและโปรโมชั่น
- โครงสร้างระบบแบบเปิด สามารถปรับแต่งได้เต็มที่ ไม่มีข้อจำกัดจากผู้ผลิต
⚙️ พัฒนาโดยนักพัฒนา เพื่อธุรกิจจริง
simpliPOS สร้างด้วยภาษา Python (ERPNext/Frappe Framework), ฐานข้อมูล PostgreSQL และพร้อมใช้งานผ่าน Docker ทำให้สามารถปรับขยายและดูแลระบบได้อย่างง่ายดาย
🌍 ก้าวสู่อนาคตของธุรกิจร้านอาหาร
simpliPOS ไม่ใช่แค่ระบบขายหน้าร้าน แต่คือแกนหลักของการบริหารร้านอาหารที่ฉลาดขึ้น เร็วขึ้น และยั่งยืนยิ่งขึ้น
เริ่มต้นใช้งาน simpliPOS วันนี้ — ระบบเปิดทรงพลัง พร้อมสำหรับร้านอาหารของคุณ!
Get in Touch with us
Chat with Us on LINE
iiitum1984
Related Posts
- วิธีเลือกโมเดล LLM ที่เหมาะสม: Instruct, MLX, 8-bit และ Embedding
- วิธีใช้โมเดล LLM แบบรันในเครื่อง (Local LLM) ในการทำงานประจำวัน
- วิธีใช้โมเดล Embedding ร่วมกับ LLM เพื่อสร้างแอป AI ที่ชาญฉลาดยิ่งขึ้น
- ระบบกล้องอัจฉริยะสำหรับตรวจหาข้อบกพร่องของวัสดุต่อเนื่อง
- สร้างระบบตรวจจับความเสียหายแบบเรียลไทม์ด้วยกล้อง Line-Scan + AI (แนวทางนำไปใช้ได้หลายอุตสาหกรรม)
- วิธีอ่านซอร์สโค้ด: ตัวอย่างจาก Frappe Framework
- Interface-Oriented Design: รากฐานของ Clean Architecture
- เข้าใจระบบต่อต้านโดรน (Anti-Drone System) – สถาปัตยกรรม ฮาร์ดแวร์ และซอฟต์แวร์
- RTOS vs Linux ในระบบโดรน: ออกแบบอย่างไรให้ทันสมัย ปลอดภัย และเขียนด้วย Rust ได้หรือไม่?
- ทำไม Spring ต้องใช้ Annotation เยอะ? เจาะลึกโลก Java และ Python สำหรับนักพัฒนาเว็บ
- จาก Django สู่ Spring Boot: คู่มือเปรียบเทียบฉบับเข้าใจง่ายสำหรับนักพัฒนาเว็บ
- สร้างระบบ Python ขนาดใหญ่แบบยั่งยืนด้วย Clean Architecture (พร้อมตัวอย่างและแผนภาพ)
- ทำไม Test-Driven Development (TDD) ถึงตอบโจทย์ธุรกิจยุคใหม่
- สร้างระบบ Continuous Delivery ให้ Django บน DigitalOcean ด้วย GitHub Actions และ Docker
- สร้างระบบแนะนำสินค้าในอีคอมเมิร์ซด้วย LangChain, Ollama และ Open-source Embedding แบบ Local
- คู่มือปี 2025: เปรียบเทียบเฟรมเวิร์กสร้างแอปมือถือยอดนิยม (Flutter, React Native, Expo, Ionic และอื่น ๆ)
- เข้าใจการใช้ `np.meshgrid()` ใน NumPy: ทำไมถึงจำเป็น และจะเกิดอะไรขึ้นถ้าสลับลำดับ?
- วิธีใช้ PyMeasure เพื่อควบคุมเครื่องมือวัดและทดลองในห้องแล็บโดยอัตโนมัติ
- ยกระดับแชทบอทของคุณด้วยบริการเชื่อมต่อ API กับระบบธุรกิจ
- เดา “สมการ” โดยไม่ต้องใช้คณิตศาสตร์: สำรวจความสัมพันธ์ระหว่างแมวกับนก
