## 工作流概述
这个自动化n8n工作流每天为餐厅执行销售和原材料需求的预测。通过分析历史数据并使用AI预测未来使用情况，企业可以最大限度地减少食物浪费、优化库存并提高运营效率。预测结果存储在Google Sheets中，并通过电子邮件发送，便于员工和管理层轻松查看。
## 什么是AI预测生成器？
AI预测生成器是一个机器学习组件，它分析历史销售数据、天气模式和季节性趋势，以预测未来的食物需求，并推荐最佳库存水平以最小化浪费。
## 重要信息
– AI预测准确性随着更多历史数据的积累而提高
– 天气和季节性因素显著影响食物需求预测
– Google Sheets访问必须正确授权以避免数据同步问题
– 电子邮件通知有助于确保及时审查每日预测
– 系统使用两个主要数据源：历史食物浪费数据和预测的低浪费食物需求
## 工作原理
1. **每日触发器** – 每天启动工作流执行食物浪费预测
2. **获取历史销售数据** – 从Google Sheets读取过去的食物使用和销售数据以了解趋势
3. **为AI预测格式化数据** – 将原始数据清理和组织成结构化格式以供AI处理
4. **AI预测生成器** – 使用Gemini AI预测食物需求并推荐浪费减少策略
5. **清理和结构化AI输出** – 将AI响应解析为结构化和可操作的报告格式
6. **将预测记录到Google Sheets** – 将AI生成的预测存储回Google Sheets进行历史跟踪
7. **创建电子邮件摘要** – 创建预测结果的简洁、人性化摘要
8. **发送电子邮件预测报告** – 通过电子邮件向决策者和管理层发送预测报告
## 数据源
工作流使用两个Google Sheets：
**食物浪费数据表** – 包含历史数据，列包括：
– 日期（日期）
– 食物项目（文本）
– 浪费数量（数字）
– 成本影响（货币）
– 类别（文本）
– 浪费原因（文本）
**预测食物数据表** – 包含AI预测，列包括：
– 日期（日期）
– 食物项目（文本）
– 预测需求（数字）
– 推荐订购数量（数字）
– 浪费风险级别（文本）
– 优化说明（文本）
## 如何使用
1. 将工作流导入n8n
2. 配置Google Sheets API访问并授权应用程序
3. 设置电子邮件凭据以发送预测报告
4. 创建两个必需的Google Sheets，具有指定的列结构
5. 配置AI模型凭据（Gemini API密钥）
6. 使用示例历史数据测试以验证预测和电子邮件发送
7. 根据餐厅的具体需求调整预测参数
8. 根据实际与预测结果监控和优化系统
## 要求
– Google Sheets API访问
– 电子邮件服务凭据（Gmail、SMTP等）
– AI模型API凭据（Gemini AI）
– 用于初始训练的历史食物浪费数据
## 自定义此工作流
修改AI预测生成器提示，专注于特定的食物类别、季节性调整或当地市场条件。调整电子邮件摘要格式以匹配餐厅的报告偏好，并添加其他数据源，如供应商信息或菜单规划数据。
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