Custom Software Engineering

Phần mềm may đo. Khi phần mềm đóng gói không theo kịp.

AIFY thiết kế và xây hệ thống theo đúng quy trình doanh nghiệp đang chạy, tính chỗ đặt AI ngay từ bản vẽ đầu tiên. Hệ thống lớn lên cùng công ty, và bạn giữ toàn bộ mã nguồn.

Tiến độ thấy được từ tuần đầu Khách hàng sở hữu mã nguồn
I

May đo hay mua phần mềm đóng gói?

Không phải lúc nào may đo cũng là lựa chọn đúng. Bảng dưới so thẳng hai cách, kèm những trường hợp chúng tôi khuyên bạn mua phần mềm có sẵn.

01

Quy trình đặc thù, phần mềm đóng không đáp ứng được

02

Cần tích hợp nhiều hệ thống rời rạc

03

Cần ứng dụng AI vào một nghiệp vụ cụ thể

04

Muốn sở hữu hệ thống, không phụ thuộc nhà cung cấp

Tiêu chíPhần mềm đóng góiMay đo cùng AIFY
Quy trìnhDoanh nghiệp đổi cách làm cho khớp phần mềmPhần mềm làm theo quy trình doanh nghiệp đang chạy
Tích hợpNối được với những gì nhà cung cấp hỗ trợ sẵnNối với mọi hệ thống đang dùng, kể cả phần mềm cũ
Chi phí ban đầuThấp, trả theo tháng hoặc theo người dùngCao hơn, nhưng làm từng phần, chi theo từng mốc
Có bản để dùngNhanh, nếu quy trình đã chuẩnCó bản chạy thử từ sprint đầu, tiến độ thấy được hằng tuần
Khi quy trình thay đổiChờ nhà cung cấp, hoặc làm tạm bên ngoàiSửa đúng chỗ cần sửa, trên mã nguồn của bạn
Sở hữuThuê quyền dùng, dữ liệu nằm ở nhà cung cấpDoanh nghiệp giữ toàn bộ mã nguồn và dữ liệu
Khi nào chưa nên may đo
  • Quy trình đã chuẩn, phần mềm đóng gói làm đủ
  • Cần dùng ngay trong vài tuần, chưa có thời gian khảo sát
  • Chưa có người phía doanh nghiệp theo dự án mỗi tuần

Gặp những trường hợp này, chúng tôi sẽ nói thẳng và gợi ý phần mềm có sẵn, hoặc ERP của AIFY với phần chuẩn, chỉ may đo phần còn thiếu.

Dạng dự án 01

Web & mobile appỨng dụng cho người làm ngoài văn phòng

App cho kỹ thuật viên, nhân viên giao hàng, đại lý, khách hàng, kèm trang web điều phối cho văn phòng. Một bộ mã chạy iOS, Android và web, mất sóng vẫn dùng được.

Bài toán
  • Phiếu giấy, cuối ngày nhập lại vào Excel
  • Văn phòng không biết ai đang ở đâu, xong chưa
  • Ảnh, chữ ký khách gửi qua Zalo rồi thất lạc
  • Mất sóng là không làm được gì
Thường xây dựng và triển khai cho
Kỹ thuật viên bảo hànhGiao hàng, thu tiềnĐại lý đặt hàngKhách tự tra cứu, đặt lịch
Mô phỏng · Web & mobile app

Phiếu bảo trì từ lúc giao việc tới khi khách ký

Doanh nghiệp và số liệu trong mô phỏng là mẫu. Bấm vào một bước để xem lại.

dieu-phoi.congty-mau.vnWeb điều phối · app iOS, Android
Dữ liệu mẫu Tìm kiếm ⌘K
09:424G
Việc mới · JOB-0412Khách sạn Biển Xanh · 2 máy âm trần
Hôm nay · 3 việc
JOB-0412 · Sơn Trà
JOB-0409 · Thanh Khê
JOB-0415 · Hải Châu
Bảng điều phối
Thứ Bảy 26/09 · 6 kỹ thuật viên · 12 việc
Giao việc
Hoàn tất hôm nay7/12
Phiếu giấy phải nhập lại0ảnh, chữ ký lưu trên app
Chờ đồng bộ0mọi máy đã gửi
MãKhách hàngKTVTrạng thái
JOB-0412Khách sạn Biển Xanh Sơn TràMinhĐang làm
JOB-0411Văn phòng Hải Châu Tower Hải ChâuTuấnHoàn tất
JOB-0410Nhà hàng Mộc Ngũ Hành SơnPhúcĐang làm
JOB-0409Trường mầm non Hoa Sen Thanh KhêMinhHoàn tất
JOB-0413Phòng khám An Tâm Liên Chiểu—Chưa giao
01/05Văn phòng giao việc trên web, kỹ thuật viên nhận trên app
Chúng tôi xây gì
  • App iOS, Android và web từ một bộ mã
  • Chạy ngoại tuyến, có sóng tự đồng bộ
  • Checklist, chụp ảnh, ký nhận trên màn hình
  • Bảng điều phối, bản đồ, giao việc cho văn phòng
  • Đăng nhập theo vai trò, phân quyền đến từng màn hình
Chỗ đặt AI
Xếp tuyếnGợi ý thứ tự đi cho từng người.
Đọc ảnhĐọc số công tơ, mã serial từ ảnh chụp.
Gợi ý lỗiTheo triệu chứng và lịch sử thiết bị.
Tóm tắt caTự viết báo cáo cuối ngày.
Công nghệ thường dùng
FlutterReact NativeNext.jsLưu ngoại tuyếnBản đồThông báo đẩy
Nên bắt đầu bằng
MVP8–12 tuần
Sau bàn giao, bạn thấy
0
Phiếu giấy phải nhập lại
Tức thời
Văn phòng thấy việc xong
Ngoại tuyến
Vẫn làm được khi mất sóng
Dạng dự án 02

Integration & modernizationNối các phần mềm đang dùng, thay dần hệ thống cũ

Sàn TMĐT, website, phần mềm kế toán, ngân hàng, Zalo, file Excel cũ nối về một cổng API. Dữ liệu tự chảy giữa các nơi. Hệ thống cũ được thay từng phần, việc hằng ngày không phải dừng.

Bài toán
  • Cùng một đơn nhập vào 3 phần mềm
  • Số giữa kho và kế toán không khớp
  • Phần mềm cũ không ai sửa được, không dám bỏ
  • Mỗi lần đổi nhà cung cấp là làm lại từ đầu
Thường xây dựng và triển khai cho
Bán đa kênhDoanh nghiệp dùng nhiều phần mềm rờiHệ thống cũ tự viếtChuỗi nhiều chi nhánh
Mô phỏng · Integration & modernization

Đơn từ sàn tới kế toán, không ai nhập tay

Doanh nghiệp và số liệu trong mô phỏng là mẫu. Bấm vào một bước để xem lại.

tich-hop.congty-mau.vnCổng API · 6 hệ thống đang dùng
Dữ liệu mẫu Tìm kiếm ⌘K
Cổng tích hợp
6 hệ thống đang nối · cập nhật theo thời gian thực
Hôm nay
Sàn TMĐTShopee · Lazada
Website bán hàngĐơn, khách hàng
Phần mềm kế toánHóa đơn, công nợ
Zalo OATin nhắn, đơn
Ngân hàngSao kê, VietQR
Excel kho cũĐang thay dần
Bản ghi đồng bộ hôm nay4.180không ai phải nhập tay
Lỗi đang chờ0không có lỗi
Excel kho cũ3/5 chức năng đã chuyển
Nhật ký đồng bộtrực tiếp
GiờLuồngNội dungKết quả
10:14:08Shopee → KhoĐơn #SP2609-118 · 3 dòngĐã đồng bộ
10:14:02Website → CRMKhách mới · Trần Minh KhoaĐã đồng bộ
10:13:51Kho → Kế toánPhiếu xuất PX-4471Đã đồng bộ
10:13:40Ngân hàng → Kế toánBáo có 18.920.000 đĐã đồng bộ
10:13:22Zalo OA → CRMHỏi giá · máy lọc nướcĐã đồng bộ
10:13:05Lazada → KhoĐơn #LZ-77120 · 1 dòngĐã đồng bộ
01/056 hệ thống đang dùng nối về một cổng API
Chúng tôi xây gì
  • Cổng API trung tâm, mỗi hệ thống một bộ nối
  • Ánh xạ mã hàng, mã khách giữa các hệ thống
  • Hàng đợi, tự thử lại khi bên kia lỗi, không mất bản ghi
  • Nhật ký đồng bộ, cảnh báo khi lỗi lặp lại
  • Thay dần hệ thống cũ theo từng chức năng
Chỗ đặt AI
Gợi ý ánh xạKhớp mã theo tên, quy cách, giá.
Đọc file cũHiểu cấu trúc Excel, CSV không chuẩn.
Phát hiện lệchSố giữa hai hệ thống không khớp.
Chuyển dữ liệuLàm sạch dữ liệu cũ trước khi chuyển.
Công nghệ thường dùng
REST, GraphQLWebhookHàng đợi tin nhắnNestJS.NETPostgreSQL
Nên bắt đầu bằng
Discovery Sprint2 tuần
Sau bàn giao, bạn thấy
1 lần
Nhập liệu, mọi nơi cùng có
0
Bản ghi mất khi bên kia lỗi
Từng phần
Thay hệ thống cũ, không dừng việc
Dạng dự án 03

AI & automationAI và tự động hóa gắn vào đúng bước trong quy trình

Không phải một chatbot đứng riêng. AI được đặt vào đúng bước tốn thời gian nhất: đọc yêu cầu, điền đơn, phân loại, soạn trả lời. Người chỉ duyệt và sửa chỗ AI chưa chắc.

Bài toán
  • Nhân viên đọc từng tin nhắn, gõ lại thành đơn
  • Yêu cầu rơi giữa email, Zalo, điện thoại
  • Khiếu nại trả lời chậm vì không ai phân loại
  • Việc lặp lại mỗi ngày chiếm hết người giỏi
Thường xây dựng và triển khai cho
Phòng kinh doanh, CSKHKế toán, chứng từNhân sự, tuyển dụngPháp chế, hợp đồng
Mô phỏng · AI & automation

Tin Zalo của khách thành đơn hàng nháp

Doanh nghiệp và số liệu trong mô phỏng là mẫu. Bấm vào một bước để xem lại.

yeu-cau.congty-mau.vnEmail · Zalo OA · form website
Dữ liệu mẫu Tìm kiếm ⌘K
Hộp yêu cầu khách hàng
Email, Zalo OA và form website về một chỗ
AI đang đọc…
Yêu cầu hôm nay47Zalo 26 · email 15 · web 6
AI điền sẵn, chỉ cần duyệt—đang xử lý
Cần người xem kỹ—AI chưa chắc một trường
KênhYêu cầuAI phân loại
ZaloAnh Hùng · Nhà thầu Hòa Phát LợiLấy 120 bao xi măng PCB40, giao thứ 6 tuần sau…Chưa đọc
EmailCty XD Trường ThịnhBáo giá thép D10, D12 cho công trình Cẩm Lệ…Chưa đọc
ZaloChị Mai · Cửa hàng Mai AnhLô gạch hôm qua bị bể 2 kiện, em gửi ảnh…Chưa đọc
WebNguyễn Văn TâmCho hỏi cửa hàng có giao ra Hội An không?Chưa đọc
EmailCty TNHH Đại PhátĐặt thêm 40 thùng keo dán gạch theo đơn cũ…Chưa đọc
01/05Yêu cầu từ email, Zalo, website về một hộp
Chúng tôi xây gì
  • Hộp yêu cầu gom email, Zalo OA, form web
  • Phân loại, trích thông tin, điền sẵn biểu mẫu
  • Luồng duyệt theo vai trò, lưu vết từng bước
  • Robot nhập liệu (RPA) cho phần mềm không có API
  • Màn hình đo: AI làm đúng bao nhiêu, người sửa bao nhiêu
Chỗ đặt AI
Phân loạiĐặt hàng, hỏi giá, khiếu nại, hỏi đáp.
Trích xuấtKhách, mặt hàng, số lượng, ngày giao.
Soạn trả lờiTheo giọng doanh nghiệp, người duyệt.
Hỏi đáp nội bộTrên quy trình, tài liệu của bạn.
Công nghệ thường dùng
LLM tiếng ViệtRAGOCRPython, FastAPIZalo OA APIRPA
Nên bắt đầu bằng
AI Accelerator4–6 tuần
Sau bàn giao, bạn thấy
Người duyệt
Luôn là người quyết cuối
Có nguồn
Mỗi trường AI điền đều trích dẫn
Đo được
Tỷ lệ đúng, số giờ tiết kiệm
Dạng dự án 04

Data platform & BIKho dữ liệu và báo cáo một nguồn số

Gom dữ liệu từ mọi phần mềm về một kho, làm sạch trước khi dùng, dựng báo cáo cho từng cấp. Số của phòng kinh doanh và phòng kế toán là một, bấm vào là ra chứng từ gốc.

Bài toán
  • Mỗi phòng một file, họp là cãi nhau về số
  • Cuối tháng mất vài ngày gom báo cáo
  • Khách bị trùng, số liệu khách hàng sai
  • Muốn dùng AI nhưng dữ liệu chưa sạch
Thường xây dựng và triển khai cho
Chuỗi bán lẻ, nhiều chi nhánhBan giám đốc cần số mỗi sángDoanh nghiệp chuẩn bị dùng AICông ty đang lớn nhanh
Mô phỏng · Data platform & BI

Dữ liệu 5 nguồn thành báo cáo gửi mỗi sáng

Doanh nghiệp và số liệu trong mô phỏng là mẫu. Bấm vào một bước để xem lại.

du-lieu.congty-mau.vnKho dữ liệu · báo cáo BI
Dữ liệu mẫu Tìm kiếm ⌘K
Lần chạy đêm 26/09
5 nguồn · bắt đầu 02:00 · xong 02:14
01 Nguồn02 Làm sạch03 Kho dữ liệu04 Báo cáo
Nạp dữ liệu5/5 xong
02:00POS 4 chi nhánh12.480 dòngXong
02:04Phần mềm kế toán3.912 dòngXong
02:07Kho1.846 mãXong
02:10CRM9.204 kháchXong
02:12Excel chi nhánh Hội An418 dòngXong
Kiểm tra chất lượng
Chờ nạp xong dữ liệu…
01/05Dữ liệu 5 nguồn tự đổ về kho mỗi đêm
Chúng tôi xây gì
  • Nạp dữ liệu định kỳ từ mọi nguồn (ETL)
  • Kiểm tra chất lượng: trùng, thiếu, sai định dạng
  • Kho dữ liệu theo mô hình nghiệp vụ
  • Báo cáo theo vai trò, truy tới chứng từ gốc
  • Lịch gửi tự động qua email, Zalo
Chỗ đặt AI
Gộp trùngNhận ra cùng một khách, một mã hàng.
Bất thườngChỉ số vượt dải, báo sớm.
Dự báoDoanh thu, nhu cầu theo chi nhánh.
Hỏi bằng lờiCopilot trả lời trên kho dữ liệu.
Công nghệ thường dùng
PostgreSQLKho dữ liệuETL, lịch chạyPower BIMetabasePython
Nên bắt đầu bằng
Discovery Sprint2 tuần
Sau bàn giao, bạn thấy
1 nguồn
Số liệu cho mọi phòng ban
Mỗi sáng
Báo cáo tự gửi
Truy vết
Từ con số tới chứng từ gốc
III

Trả tiền theo mốc, mốc nào cũng thấy được thứ cầm trên tay.

Nỗi lo lớn nhất khi thuê làm phần mềm là trả tiền rồi chờ mãi không thấy gì. Chọn từng mốc để xem doanh nghiệp nhận được gì, và cần làm gì ở mốc đó.

Bạn nhận được
  • Bản mô tả quy trình hiện tại và chỗ đang tắc
  • Bản vẽ luồng mới, màn hình mẫu bấm thử được
  • Danh sách chức năng xếp theo ưu tiên
  • Ước lượng chi phí, lộ trình theo mốc
Phía doanh nghiệp
  • 2–3 buổi làm việc với người trực tiếp làm
  • Gửi biểu mẫu, file Excel đang dùng
Hình mẫu bàn giao
thiet-ke-giai-phap.pdf
  • 1. Hiện trạng và bài toán
  • 2. Luồng nghiệp vụ mới
  • 3. Màn hình mẫu (18 màn)
  • 4. Kiến trúc và tích hợp
  • 5. Chỗ đặt AI, cách đo
  • 6. Lộ trình, chi phí theo mốc

Sprint 2 tuần

Cuối mỗi sprint có bản demo chạy được, bạn thấy tiến độ thật.

Tài liệu đầy đủ

Kiến trúc, API, hướng dẫn vận hành.

Bàn giao mã nguồn

Không khóa khách hàng vào AIFY.

Hỗ trợ sau bàn giao

Bảo hành, bảo trì, nâng cấp.

Sơ đồQuy trình làm phần mềm may đo
Quy trình làm phần mềm may đo Sơ đồ: Quy trình làm phần mềm may đo. 01 / Doanh nghiệp 02 / Đội kỹ sư AIFY Khi cần sửa Khảo sát 2 tuần Sprint 2 tuần, lặp lại Bàn giao Kể quy trình bài toán thật Xem demo cuối mỗi sprint Nghiệm thu UAT Thiết kế kiến trúc, chi phí Xây dựng code + kiểm thử Bàn giao mã nguồn, tài liệu Ghi phản hồi vào sprint sau đủ tính năng cần sửa sprint sau Chú thích Người dùng, giao diện Xử lý, dịch vụ Kiểm soát, bảo mật Hàng đợi, sự kiện Dữ liệu
Thấy tiến độ thật
  • Demo phần mềm chạy được sau mỗi 2 tuần
  • Không chờ đến cuối dự án mới biết
Sửa sớm, rẻ hơn
  • Góp ý được đưa vào sprint kế tiếp
  • Tránh làm sai cả một khối lớn
Bạn sở hữu hệ thống
  • Bàn giao toàn bộ mã nguồn
  • Kèm tài liệu kiến trúc, API, vận hành
IV

Chọn điểm bắt đầu phù hợp.

Gói nào cũng ghi rõ bàn giao những gì. Có thể làm Discovery Sprint trước, xem kết quả rồi mới quyết bước tiếp.

012 tuần

Discovery Sprint

Hợp khi

Chưa rõ nên làm gì trước, cần con số để trình duyệt

Bàn giao

Mô tả bài toán, bản thiết kế giải pháp, ước lượng chi phí

024–6 tuần

AI Accelerator

Hợp khi

Đã có một việc cụ thể muốn thử AI

Bàn giao

Bản chạy thử AI, số đo hiệu quả, lộ trình triển khai

038–12 tuần

MVP

Hợp khi

Đã rõ bài toán, cần sản phẩm để dùng thật

Bàn giao

Bản chạy được, đã đưa lên máy chủ, người dùng thật dùng thử

044–6 tháng

Enterprise

Hợp khi

Thay một mảng vận hành lớn, nhiều phòng ban

Bàn giao

Hệ thống đầy đủ, kết nối các phần mềm sẵn có, đào tạo người dùng

Thời gian là khoảng thường gặp. Con số cụ thể chốt sau buổi khảo sát, theo phạm vi thật.

V

Ngành ưu tiên và công nghệ chúng tôi dùng.

Tám ngành AIFY tập trung tại Việt Nam, mỗi ngành gợi ý phân hệ ERP nên bắt đầu và phần mềm may đo thường xây dựng và triển khai. Công nghệ đều là loại phổ biến, doanh nghiệp dễ tìm người vận hành.

Ngành ưu tiên tại Việt Nam

Sản xuất & chế biến

Định mức vật tư, OEE, truy xuất lô hàng

May đo

MES · Kết nối PLC, IoT · Truy xuất nguồn gốc

Thương mại & bán lẻ

Tồn kho nhiều kênh, khuyến mãi, khách quen

May đo

POS · Bán hàng đa kênh · App khách hàng thân thiết

Phân phối & logistics

Đơn hàng, tuyến giao, công nợ đại lý

May đo

TMS · WMS · Giao hàng chặng cuối

Tài chính & fintech

Thanh toán, định danh, đối soát giao dịch

Phân hệ ERP
May đo

VNPay, MoMo, VietQR · eKYC · Đối soát tự động

Y tế

Hồ sơ bệnh nhân, vật tư, thuốc, ca trực

Phân hệ ERP
May đo

HIS · LIS · Khám từ xa

Giáo dục & đào tạo

Tuyển sinh, học phí, lớp học trực tuyến

Phân hệ ERP
May đo

LMS · Thi trực tuyến · Cổng phụ huynh

Dịch vụ & bất động sản

Lead, giỏ hàng dự án, hoa hồng môi giới

Phân hệ ERP
May đo

CRM dự án · Quản lý giỏ hàng · Cổng khách hàng

Chuỗi & đa chi nhánh

Số liệu từng nơi một kiểu, khó gộp

May đo

Nối hệ thống cũ · Kho dữ liệu chung · Private cloud

Công nghệ

Web và app di động

Một bộ mã chạy web, iOS và Android. Mở nhanh, vẫn dùng được khi mạng yếu.

  • Next.js
  • React
  • Flutter
  • React Native

Máy chủ và API

Tách thành từng dịch vụ nhỏ, chịu tải lớn, thêm tính năng không phải làm lại.

  • NestJS
  • .NET
  • Java Spring
  • Python
  • FastAPI

Cơ sở dữ liệu

Dữ liệu giao dịch toàn vẹn, truy vấn nhanh, sao lưu định kỳ.

  • PostgreSQL
  • MongoDB
  • Redis

Hạ tầng cloud

Chạy trên cloud lớn, cloud riêng hoặc máy chủ đặt tại doanh nghiệp.

  • AWS
  • Azure
  • Google Cloud

Phát hành và vận hành

Đóng gói, kiểm thử, phát hành tự động. Cập nhật không phải dừng hệ thống.

  • Docker
  • Kubernetes
  • GitHub Actions

Trí tuệ nhân tạo

Chọn mô hình theo bài toán. Dữ liệu nhạy cảm chạy mô hình nội bộ, không gửi ra ngoài.

  • OpenAI
  • Gemini
  • Azure AI
  • LangChain
  • LLM nội bộ
  • Công nghệ phổ biến, cộng đồng lớn: sau bàn giao dễ tuyển người vận hành
  • Không khóa vào nền tảng riêng: mã nguồn và tài liệu bàn giao đầy đủ
  • Đặt hệ thống ở đâu tùy mức kiểm soát dữ liệu doanh nghiệp cần

Cam kết của AIFY

Khách hàng sở hữu mã nguồn, không phụ thuộc nhà cung cấp. Có thể tự vận hành hoặc tiếp tục hợp tác với AIFY. Quyền quyết định thuộc về khách hàng.

VI

Kể cho chúng tôi nghe quy trình của bạn.

Sau 2 tuần Discovery Sprint, bạn có bản thiết kế giải pháp và ước lượng chi phí, trước khi phải cam kết gì.