วิธีจัดการราคาซับซ้อนสำหรับสินค้าสั่งทำพิเศษ (Made-to-Order) ใน Odoo
ถ้าคุณขายสินค้าสั่งทำพิเศษ คุณคงรู้ดีว่า “การตั้งราคา” มักจะยุ่งยากสุด ๆ
ราคาขึ้นอยู่กับขนาด วัสดุ การเคลือบพิเศษ งานด่วน หรือแค่ความจริงที่ว่า “ทุกออเดอร์ไม่เหมือนกันเลยสักครั้ง”
คำถามคือ: จะทำยังไงให้ Odoo ช่วยจัดการราคาพวกนี้ได้แบบอัตโนมัติ?
เรามาดูกันว่า Odoo ทำอะไรได้ดีอยู่แล้ว และเราจะเสริมจุดอ่อนของมันได้ยังไงเพื่อรองรับราคาที่ซับซ้อนขึ้น
Odoo ทำอะไรได้ดีในงานสั่งทำพิเศษ (MTO)?
Odoo ตั้งค่าระบบสินค้าสั่งผลิตตามออเดอร์ได้ง่ายมาก แค่:
- ✅ เช็ค “Replenish on Order (MTO)”
- ✅ เลือก “Manufacture” หรือ “Buy”
แค่นี้ ทุกครั้งที่มีออเดอร์เข้ามา Odoo จะสร้างใบสั่งผลิตหรือสั่งซื้อให้อัตโนมัติ
แต่เมื่อไหร่ที่มีเรื่องราคาซับซ้อนเข้ามา ระบบเริ่มจะตามไม่ทัน...
จุดที่ Odoo เริ่มมีข้อจำกัด
ถ้าคุณตั้งราคาจาก:
- ขนาดที่ลูกค้าเลือกเอง (เช่น แบนเนอร์ หน้าต่าง)
- วัสดุพิเศษ (แบบเคลือบ แบบกันน้ำ)
- บริการเสริม (ออกแบบ งานเร่ง ใบรับรอง)
- ราคาตามลูกค้า (ราคาพิเศษรายโปรเจกต์)
...ฟีเจอร์ pricelist ปกติของ Odoo จะไม่พอแน่นอน
คุณจะเริ่มสงสัยว่า:
“ทำไมระบบไม่คำนวณราคาจากความกว้าง-ความยาวให้เลย?”
“ทำไมต้องมาคิดค่าบริการเพิ่มเองทุกครั้ง?”
แล้วจะทำยังไงดี?
ขึ้นอยู่กับความซับซ้อนของราคาคุณ เรามีตัวเลือกหลายแบบ:
1. ใช้ Odoo Studio (ถ้ากฎราคายังไม่ซับซ้อนมาก)
สำหรับผู้ใช้ Odoo Enterprise — Odoo Studio ให้คุณสร้างฟิลด์เองและใส่สูตรคำนวณง่าย ๆ ได้โดยไม่ต้องเขียนโค้ด
เช่น:
เพิ่มฟิลด์ “ความยาว” กับ “ความกว้าง”
เอามาคูณกัน = พื้นที่
คูณราคาต่อตารางเมตร
บวกค่าด่วนเพิ่มถ้ามี
วิธีนี้เหมาะกับกรณีพื้นฐาน แต่จะเริ่มไม่พอถ้ามีกฎเยอะ ๆ
2. เขียนโมดูลเอง (ถ้าต้องการควบคุมเต็มที่)
ถ้าคุณอยากได้ระบบราคาที่ "ทำงานได้ตามเงื่อนไขของคุณเป๊ะ ๆ" — สร้างโมดูลเองดีที่สุด
คุณสามารถ:
- เพิ่มฟิลด์ตามต้องการ เช่น ขนาด พื้นผิว ประเภทงาน
- คำนวณราคาอัตโนมัติแบบไม่มีพลาด
- ดึงต้นทุนจาก BoM แล้วบวกกำไร
- เพิ่มค่าส่งด่วน หรือค่าบริการเสริมตามเงื่อนไข
ตัวอย่างโค้ดง่าย ๆ:
@api.onchange('length', 'width', 'rush_order')
def _compute_price_unit(self):
for line in self:
area = (line.length or 0) * (line.width or 0)
price = area * 12
if line.rush_order:
price += 50
line.price_unit = price
แค่ใส่ข้อมูลลงในฟิลด์ ระบบจะคิดราคาให้เลย
3. ใช้แอป Product Configurator
ถ้าไม่อยากเขียนเอง Odoo มีโมดูลช่วย เช่น
OCA Product Configurator
คุณสามารถตั้ง:
- ตัวเลือกสินค้า (สี ขนาด อุปกรณ์เสริม)
- เงื่อนไขราคา (ถ้าเลือก A ให้บวกเพิ่ม B)
- สร้างบรรทัดสินค้าอัตโนมัติตามที่เลือก
เหมาะมากสำหรับธุรกิจที่มีหลายตัวเลือกและรูปแบบสินค้า
4. ใช้ Excel/Google Sheets (ถ้ายุ่งมากจริง ๆ)
ถ้ามีกฎราคาซับซ้อนมาก ๆ (30+ ตัวแปร หรือเปลี่ยนบ่อย) บางคนยังใช้ Excel อยู่ดี
พอได้ราคาสุดท้าย ก็ค่อยเอาไปใส่ในออเดอร์ของ Odoo
ไม่หรูหรา แต่ง่ายและยังเวิร์กในระยะสั้น
จุดแข็งของ Odoo: “ยืดหยุ่น”
ข้อดีของ Odoo คือคุณ “ไม่ต้องติดอยู่กับของเดิม”
ระบบ MTO เริ่มต้นอาจจะง่าย แต่คุณสามารถปรับแต่งให้ซับซ้อนแค่ไหนก็ได้
ถ้าทีมคุณยังต้องใช้เครื่องคิดเลข หรือโพสต์อิทในการตั้งราคา
ถึงเวลาให้ Odoo มาช่วยแล้วล่ะ
สรุป: จะเริ่มจากอะไรดี?
เคสของคุณ | ทางเลือกที่เหมาะสม |
---|---|
ราคาง่าย (ตามพื้นที่ ปริมาณ) | Odoo Studio |
กฎเพิ่มนิดหน่อย (งานด่วน วัสดุพิเศษ) | ฟิลด์ custom + logic Python |
ตัวเลือกเยอะ | ใช้โมดูล Product Configurator |
ซับซ้อนขั้นเทพ | คิดราคานอกระบบไปก่อน แล้วค่อยสร้างโมดูลเอง |
สรุปสุดท้าย
ราคาสั่งทำพิเศษ ไม่จำเป็นต้องยุ่งยากเสมอไป
ด้วยการตั้งค่าที่ถูกต้องใน Odoo คุณจะสามารถเสนอราคาได้เร็วขึ้น ลดข้อผิดพลาด และให้ราคาที่ชัดเจนกับลูกค้า — ไม่ว่าพวกเขาจะสั่งอะไรแบบ “พิเศษสุด ๆ” ก็ตาม
อยากให้ช่วยวางระบบหรือตั้งค่าให้เข้ากับธุรกิจคุณ? ยินดีช่วยออกแบบให้เหมาะกับงานของคุณครับ
Get in Touch with us
Related Posts
- 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
- วิธีสร้างโปรเจกต์ที่ทนทานต่อ AI: ไอเดียที่เน้นการปฏิสัมพันธ์ของมนุษย์
- สร้างห้องทดลองความปลอดภัยไซเบอร์ด้วย GNS3 + Wazuh + Docker ฝึก ตรวจจับ และป้องกันภัยคุกคามในระบบเดียว
- วิธีจำลองและฝึกฝนการตั้งค่าอุปกรณ์เครือข่ายด้วย GNS3
- LMS คืออะไร? และทำไมคุณควรรู้จัก Frappe LMS
- Agentic AI ในโรงงานอุตสาหกรรม: ระบบที่คิดเอง ปรับตัวเอง และทำงานได้อัตโนมัติ