可套用藍圖

茶葉行缺貨補貨預警流

庫存低於安全水位自動預警,AI 依銷售速度估算補貨量並生成採購建議草稿,下單由人工確認。

平台 n8n / Make 觸發 定時排程掃描庫存 / POS 出庫即時更新 難度 建置 ~45 分鐘 適合 茶葉行・茶葉批發・連鎖門市

🎯 這條流程解決什麼

茶葉行的庫存管理藏著一個兩難:熱賣茶款一缺貨,黃金檔期生意拱手讓人;冷門茶款一積壓,茶葉受潮走味、資金被卡死。靠人工盤點與印象補貨,幾乎不可能同時管好。一間賣 60 到 100 款茶的茶葉行,常見的狀況是中秋禮盒主力的金萱在送禮潮第三天就斷貨,補貨單發出去供應商還要烘焙、包裝,等貨到檔期已過一半;另一邊滯銷的某款重焙茶在倉庫放了八個月,開封一聞已經走味,只能認賠出清。

現在純人工做要花多少時間?老闆通常每週親自盤一次點,60 款茶逐一清數、比對上週存量、回想最近賣得快不快,一輪下來要兩到三小時,而且全憑記憶判斷「這款該補多少」,沒有銷售速度的量化依據。遇到節慶前的需求暴衝,往往是「發現架上空了」才急著補,永遠慢供應商交期一步。盤點頻率拉太開就斷貨,拉太密又佔掉做生意的時間,怎麼做都不對。

這條流程把補貨從「靠感覺」變成「有預警、有依據」:庫存低於安全水位時系統自動預警,由 AI 依近期銷售速度與節慶因素估算補貨量與時點,並起草採購建議草稿,採購人員只需確認後下單

導入後的改變

導入前,補貨完全反應式:缺了才補、補了常常太晚,滯銷茶款要等盤點才被發現。每週兩到三小時的人工盤點,加上偶發的斷貨損失與走味報廢,是看不見卻持續的成本。導入後,系統每日掃描庫存,缺貨風險在發生前就被標記,採購提早一步行動。

合理的效益估算:人工盤點時間從每週三小時降到審閱預警清單的 20 分鐘,省下約八成工時。更關鍵的是斷貨與報廢的減少——主力茶款的缺貨次數可從旺季每月三、四次降到一次以內,等於把原本流失的客人留住;滯銷茶款因為被提早標記促銷,走味報廢率明顯下降,資金周轉也更順。對一間庫存值兩百萬的茶行而言,把呆滯庫存壓低一成,就釋放出二十萬可運用的現金。

流程怎麼運作

對應 frontmatter 的五個節點,流程運作如下。

第一步「觸發:庫存掃描」,用排程節點每日固定時間掃描庫存表或 POS 的各茶款水位,也可設定為「每次出庫即時更新」,讓庫存數字隨時反映真實狀況。

第二步「AI 估算需求」,AI 預測節點讀取每款茶近 30 天的銷售速度(日均出貨量),加上節慶因素(例如中秋前金萱、鐵觀音需求會翻倍),推算未來補貨量與最佳下單時點,把供應商交期也算進去。

第三步「標記缺貨風險」,系統把預估的可售天數與安全庫存水位比對,標出「即將缺貨」需立刻補的茶款,同時揪出「銷售停滯」的滯銷茶款建議促銷。

第四步「生成採購建議」,AI 依供應商分類,起草各家的補貨品項與建議數量草稿,整理進 Google Sheet。

第五步「通知人工下單」,透過 Slack 推播預警與採購草稿,提醒採購人員人工確認數量與時點後,再向供應商下單。

需要的工具與串接重點

平台用 n8n 或 Make。資料源是庫存表或 POS 的出入庫紀錄,AI 預測節點負責需求估算,Google Sheet 存放補貨清單,Slack 負責即時推播預警,Gmail 可用於正式寄送採購單給供應商。

串接重點:其一,每款茶要設定合理的「安全庫存水位」與「供應商交期天數」,這兩個參數是預警準不準的關鍵,建議依過往斷貨經驗校正。其二,銷售速度的計算要排除異常值,例如某天一張大訂單會拉高日均,AI 估算時應採中位數或剔除離群點,避免高估補貨量。其三,節慶因素要建一張對照表(哪些茶款在哪個節慶會暴衝幾倍),讓 AI 有依據而非憑空預測。節慶前的需求暴衝可串接節慶預購流程預先備貨,促銷出清訊息可搭配會員回購精準推播,更多自動化串接範例見自動化配方庫

常見錯誤與注意事項

最大的風險是「把 AI 估算的補貨量直接下單」。茶葉是食品,採購數量涉及成本、資金與保存期限,AI 預估僅供參考、不取代採購的專業決策,每一筆採購單務必由人工確認後再送出,避免錯估造成大量囤貨或斷貨。

第二,食安與品質。茶葉的保存期限、受潮與走味直接影響品質,補貨與出清決策務必由人工把關,並落實先進先出(FIFO)與定期品質檢查,AI 不會替你聞茶辨香。

第三,別只看數字不看現實。供應商的實際產能、原料茶菁的當季狀況、突發的天氣影響採收,這些 AI 難以掌握的變數,最後都要靠採購的經驗判斷。自動化負責的是「提早提醒與量化參考」,拍板永遠是人。

台灣中小企業情境案例

台中一間有三家門市的連鎖茶行,過去各店自行盤點補貨,總倉常常顧此失彼。某年中秋前,主力的清香烏龍在送禮潮第二天就在兩家門市斷貨,急call 供應商烘焙趕工,等貨到已損失約八天的旺季業績。導入這條流程後,系統提前 18 天就發出預警:依去年同期銷售速度,清香烏龍與金萱的現有庫存撐不過送禮潮,AI 建議的補貨量與下單時點直接推到採購的 Slack。採購確認後提前下單,當年中秋三家門市零斷貨。同時系統揪出兩款放了半年的滯銷茶,提早做成搭配組合促銷出清,避免了走味報廢。當季呆滯庫存較前一年下降約一成五。

延伸應用

這條流程可以再擴充。可串接會員回購資料,當某茶款補貨到位時自動通知偏好該款的會員,讓進貨與銷售同步啟動;可加上「自動生成 PO 採購單 PDF」並寄給供應商,把確認到下單的流程再縮短;連鎖門市則能延伸成「跨店調撥建議」,當 A 店缺貨而 B 店滯銷時,系統優先建議店間調貨而非對外採購,省下進貨成本。進一步還能接上財務試算,把補貨量換算成所需現金,協助老闆做資金調度。

流程圖

STEP 1

觸發:庫存掃描

定時或出庫後掃描各茶款庫存水位。

STEP 2

AI 估算需求

依近期銷售速度與節慶因素預估補貨量與時點。

STEP 3

標記缺貨風險

比對安全庫存,標出即將缺貨與滯銷茶款。

STEP 4

生成採購建議

起草各供應商的補貨品項與建議數量草稿。

STEP 5

通知人工下單

Slack 通知,提醒採購人工確認後再向供應商下單。

用到的工具

庫存表 / POS AI 預測節點 Google Sheet Slack Gmail
怎麼開始:n8n / Make 新建一個 workflow,照上面的節點順序一個一個接起來。AI 判斷那一步,把對應 AI Skill 的配方貼進 AI 節點即可(可到 Prompt 產生器 客製)。
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