🔄️ AI warehouse inventory cycle count bot using GPT, Telegram and Google Sheets — n8n 워크플로
개요
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
사용된 노드
워크플로 미리보기
작동 원리
- 1
트리거
워크플로는 트리거 트리거로 시작합니다.
- 2
처리
데이터가 28개의 노드를 통해 흐릅니다, connecting agent, aggregate, googlesheets.
- 3
출력
워크플로가 자동화를 완료하고 구성된 대상에 결과를 전달합니다.
노드 세부 정보 (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
이 워크플로 가져오는 방법
- 1오른쪽의 JSON 다운로드 버튼을 클릭하여 워크플로 파일을 저장합니다.
- 2n8n 인스턴스를 열고 워크플로 → 새로 만들기 → 파일에서 가져오기로 이동합니다.
- 3다운로드된
ai-warehouse-inventory-cycle-count-bot-using-gpt-telegram-and-google-sheets파일을 선택하고 가져오기를 클릭합니다. - 4각 서비스 노드에 대한 자격 증명(API 키, OAuth 등)을 설정합니다.
- 5워크플로 테스트를 클릭하여 모든 것이 작동하는지 확인한 후 활성화합니다.
또는 n8n → JSON에서 가져오기에 직접 붙여넣기:
통합
제작자
Samir Saci
@samirsaci