🔄️ AI warehouse inventory cycle count bot using GPT, Telegram and Google Sheets — n8n ワークフロー
概要
Tags: Logistics, Supply Chain, Warehouse Operations, Paperless Processes, Inventory Management
Context
Hi! I’m Samir, Supply Chain Engineer, Data Scientist based in Paris, and founder of LogiGreen.
> Let's use AI with n8n to help SMEs digitalise their logistics operations!
Traditional inventory cycle counts often require clipboards, scanners, and manual reconciliation.
With this workflow, the operator walks through the warehouse, sends voice messages, and the bot automatically updates
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 28 個のノードを流れます, connecting agent, aggregate, googlesheets。
- 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 (28)
Google Sheets
googleSheets
Telegram
telegram
AI Agent
n8n-nodes-langchain.agent
OpenAI Chat Model
n8n-nodes-langchain.lmChatOpenAi
Structured Output Parser
n8n-nodes-langchain.outputParserStructured
OpenAI
n8n-nodes-langchain.openAi
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-warehouse-inventory-cycle-count-bot-using-gpt-telegram-and-google-sheets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