♻️ AI multi-stop planner for circular logistics with GPT-4o & Open Route API — n8n ワークフロー
概要
Tags*: AI Agent, Supply Chain, Logistics, Circular Economy, Route Planning, Transportation, GPS API
Context
Hi! I’m Samir — a Supply Chain Engineer and Data Scientist based in Paris, and founder of LogiGreen Consulting.
I help logistics teams reduce operational workload and errors by combining AI automation, route optimisation APIs, and workflow automation.
This workflow is part of a circular economy project, where stores return reusable packaging (bins, crates, containers) to a central ware
使用ノード
ワークフロープレビュー
仕組み
- 1
トリガー
このワークフローは トリガー トリガーで開始します。
- 2
処理
データは 25 個のノードを流れます, connecting agent, code, gmail。
- 3
出力
ワークフローは自動化を完了し、設定された宛先に結果を配信します。
ノード詳細 (25)
Google Sheets
googleSheets
HTTP Request
httpRequest
Gmail
gmail
Code
code
AI Agent
n8n-nodes-langchain.agent
OpenAI Chat Model
n8n-nodes-langchain.lmChatOpenAi
Structured Output Parser
n8n-nodes-langchain.outputParserStructured
このワークフローのインポート方法
- 1右側の JSONをダウンロード ボタンをクリックしてワークフローファイルを保存します。
- 2n8nインスタンスを開き、ワークフロー → 新規 → ファイルからインポート に進みます。
- 3ダウンロードした
ai-multi-stop-planner-for-circular-logistics-with-gpt-4o-open-route-apiファイルを選択し、インポートをクリックします。 - 4各サービスノードの 認証情報(APIキー、OAuthなど)を設定します。
- 5ワークフローをテスト をクリックして動作確認し、有効化します。
またはn8nの JSONからインポート に直接貼り付け:
インテグレーション
作成者
Samir Saci
@samirsaci