你將學到

• 如何結合 Odoo 18 的訂單、庫存、採購三大模組，引入 AI 技術
• 跨模組資料監控與異常預警、智慧化訂單流程自動化，以及預測性補貨

關鍵字

庫存管理、訂單流程、異常偵測、預測性補貨、流程優化

情境：當訂單遇上庫存難題

一家法律事務所訂購了一批最新法規叢書，卻因供應商延遲交貨導致案件準備受阻（訂單延誤）；一家零售連鎖店發現系統顯示某熱賣商品有庫存，但門市架上卻空無一物（庫存錯配），錯失了銷售良機；而一家製造工廠的採購人員一時大意，重複下單了相同的原料，造成庫存積壓（異常採購）。

以上種種問題，不僅增加營運成本，還影響客戶滿意度。有沒有辦法提前預防或即時解決這些痛點呢？

傳統作法下，企業可能設定基本的安全庫存量或依賴人工經驗調整庫存。

然而，面對瞬息萬變的市場需求和繁複的供應鏈，這些方法往往力不從心。所幸，隨著人工智慧技術的發展，我們可以為 訂單與庫存管理 注入智慧：透過 AI 自動監控跨模組資料，偵測異常狀況並發出預警，提供流程優化建議，甚至根據歷史數據預測未來需求並自動補貨

架構與流程設計：Odoo 三模組串聯與 AI 智慧加持

Odoo 中的 銷售 (sale)、庫存 (inventory)、採購 (purchase) 三大模組緊密聯動，共同支撐了從訂單下達到商品交付、再到庫存補貨的完整流程。

典型流程如下：當銷售人員確認一筆銷售訂單後，系統將產生對應的出貨單進入庫存模組等待配送。如果庫存量不足，庫存模組會根據設定的補貨規則觸發一張採購訂單給供應商。供應商送貨入庫後，庫存更新，此時原本等待中的銷售訂單即可完成交付。整個過程跨越了銷售 → 庫存 → 採購的模組。

然而，在傳統設定中，補貨觸發往往依賴預先配置的最小/最大庫存規則，缺乏彈性且無法及時應對異常情況。例如，Odoo 原生僅提供基礎的安全庫存提醒，並沒有利用歷史銷量或供應商表現進行真正的需求預測。這正是 AI 大顯身手的空間：引入 AI 後，我們可以讓 Odoo 從被動執行者變成主動智慧助理。

在下方的架構中，我們為 Odoo 加入了一個 AI 智能服務層，持續監控三個模組的資料流：

• 異常偵測：AI 會即時監控銷售、庫存、採購數據，偵測不尋常的模式。例如庫存驟減、數量對不上、庫存過多或供應商交期異常等情況。一旦出現偏離常態的跡象（如熱門商品庫存異常銳減），系統立即透過待辦事項或通知提示相關人員，避免問題擴大。這種異常預警可減少損耗、防止缺貨並提高庫存準確度。
• 流程優化建議：當訂單流程中出現瓶頸，AI 將分析歷史資料提出建議。例如某出貨單延遲未完成，AI 可能建議改用備用供應商或從他倉調貨；又或者發現某客戶訂單金額巨大但部分商品缺貨，AI 建議拆單先出部分現有庫存，以提升客戶滿意度。這些建議能讓負責人更快採取行動，將訂單流程中斷的風險降到最低。
• 預測性補貨：AI 基於銷售趨勢、季節性和供應商交貨表現等資料，主動預測未來的庫存需求並提出進貨計畫。例如系統察覺某商品銷量持續上升且預計兩週後將銷售一空，會提前提醒採購部門下單補貨；反之，對於滯銷品則提醒避免過度採購。透過這種方式，AI 協助企業在不多買也不少買的狀態下，維持最佳庫存水位。

以上功能的實現，需要在架構上將 AI 服務與 Odoo 深度整合。下圖展示了升級後的架構與流程：

如上所示，Odoo 內部的 銷售→庫存→採購 流程構成企業運營的血脈，而 AI 智慧服務 則作為外部大腦時刻關注著這條流水線上的異常與機會。值得一提的是，目前已經有第三方模組將此願景變為現實：例如 Copilot Inventory 模組就能在 Odoo 18 中原生整合 AI 來預測缺貨、提供庫存優化建議並監控庫存風險。可見，AI 賦能的庫存管理正逐步成為 Odoo 環境中的強力助手。

💡 Gary’s Pro Tip｜跨模組資料監控邏輯設計

要讓 AI 同時掌握銷售、庫存、採購資訊，資料彙整與關聯 是關鍵。建議為每筆銷售訂單建立關聯的庫存和採購記錄索引，例如在訂單確認時記錄相關的出貨單與採購單 ID。AI 可透過這些關聯快速取得一個訂單的全貌。在 Odoo 中，您可以撰寫自訂自動化動作，當訂單狀態或庫存數量變化時，將相關資料打包傳送給 AI 分析服務，確保 AI 看到的是跨模組的完整上下文資訊。

不同行業的智慧應用場景

在實際應用中，法律事務所、零售業與製造業對訂單與庫存管理的側重略有不同，但皆可從 AI 中獲益。以下我們以這三種產業為例，說明 Odoo 結合 AI 智慧升級的效果：

• 法律業：法務領域雖非典型的庫存大戶，但也涉及大量文件、書籍及辦公物資的管理。透過 AI，事務所可以監控重要資料或用品的“庫存”。例如，AI 偵測到客戶委託案件（類似訂單）進度停滯時，自動提醒律師跟進。當緊急採買發生時，AI 也能分析過去採購紀錄給出談判或比價建議。這些智慧功能確保法律專業服務不中斷，同時降低行政負擔。
• 零售業：零售商最怕的就是賣場缺貨或庫存積壓。AI 可以每天分析各門店銷售數據和庫存水平，自動調整補貨順序和數量。例如在大促銷前預測熱門商品需求並備貨，避免熱門商品斷貨；對銷售不佳的商品則減少配貨量，防止庫存佔用資金。此外，AI 針對歷史庫存錯配案例學習，未來一旦偵測到系統庫存與實際不符（例如盤點差異過大），立即警示並建議盤點或調帳，維持帳實一致。這些措施能大幅提升零售供貨的精準度與敏捷度。
• 製造業：製造業的生產計畫高度依賴原料與零件的庫存狀況。AI 可根據生產訂單的物料需求，預測原料耗用並提早通知採購原料到位。例如某電子廠大量訂單排產，AI 發現關鍵芯片庫存撐不過兩週生產，會自動生成採購建議單並標註優先級給採購經理。同時，AI 監控供應商的交貨表現，若偵測交期可能延誤，會提示尋找替代供應商或調整生產排程，避免產線停工。對於異常採購，例如採購量遠高於平常需求，AI 也會復核歷史用量並發出提醒，防止庫存過剩或資金浪費。在製造業場景下，AI 等於提供了一位全時的「物料規劃師」，協助企業維持生產流程的順暢運轉。

💡 Gary’s Pro Tip｜庫存預測與倉儲週期搭配

在導入 AI 進行庫存需求預測時，別忘了將預測週期與實際倉儲作業節奏對齊。例如，如果倉庫每週只收貨一次，就沒有必要讓模型每日都建議小量進貨。理想作法是根據倉庫的收發週期，設定 AI 提供建議的頻率（如每週預測一次下週需求）。這樣可確保補貨計畫切實可行，避免 AI 過於頻繁地下單造成物流壓力。換言之，讓模型聰明，還要讓決策節奏符合現實（Domain Expert 和 Human in the Loop 的價值所在），才能真正發揮預測效益。

FastAPI 串接 GPT-5 智慧助手

要將上述 AI 功能落地，我們需要搭建一個與 Odoo 對接的 AI 服務。此處我們選擇使用 FastAPI 框架來構建中介服務，並透過它調用 GPT-5 模型。透過這層服務，我們可以封裝各種 AI 功能，例如提供庫存異常說明、智能採購建議、訂單狀態追蹤等 API 介面供 Odoo 呼叫。

架構設計：當 Odoo 偵測到事件（如庫存低於門檻、訂單延遲）或管理員手動點擊「智慧分析」按鈕時，會發出帶相關資料的請求給 FastAPI。FastAPI 收到後，會整理資料並調用 GPT-5 模型進行分析，最後將結果（解釋或建議）回傳給 Odoo。Odoo 再將這些結果呈現在使用者介面上（例如在庫存列表的聊天記錄欄位中貼上一則 AI 建議）。這種設計能確保Odoo 專注資料提供與結果展示，AI 服務專注分析，責任清晰。下表簡述三個範例功能的互動流程：

透過以上介面，使用者能夠以自然語言的結果了解複雜的系統狀態。例如，庫存管理員點擊「分析異常」按鈕時，系統即可在該產品記錄的聊天欄位中生成類似【庫存異常說明】欄的描述，大大降低閱讀原始數據的門檻。

補貨建議範例

首先，在 FastAPI 服務端建立一個補貨建議的 API 端點，接收產品資訊並呼叫 GPT-5 模型生成建議：

# FastAPI 服務 - 智能補貨建議範例 (pseudo-code)

from fastapi import FastAPI
import openai  # 假設使用 OpenAI GPT-5 雲端服務
openai.api_key = "YOUR_OPENAI_API_KEY"

app = FastAPI()

@app.post("/suggest_reorder")
async def suggest_reorder(product: dict):
    # 從請求中取得產品資料
    name = product.get("name")
    stock = product.get("qty_available")
    sales = product.get("recent_sales")    # 近期銷量
    lead_time = product.get("supplier_lead_time")  # 供應商交期

    # 組裝 Prompt 提示，提供給 GPT-5 模型
    prompt = (
        f"產品名稱：{name}\n"
        f"目前庫存：{stock}\n"
        f"過去30天銷量：{sales}\n"
        f"供應商交貨時間：{lead_time} 天\n\n"
        f"請分析該產品的庫存狀況，並給出建議的採購數量。"
    )

    # 呼叫 GPT-5 模型獲取建議
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-5",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
    )
    suggestion_text = response['choices'][0]['message']['content']

    # 將建議結果以 JSON 格式回傳
    return {"suggestion": suggestion_text}

上述程式碼定義了一個 /suggest_reorder 的 POST route。它接收 JSON 格式的產品資訊（如名稱、庫存、銷量、交期），構造一個詳細的 Prompt 提示給 GPT-5。提示中我們提供了該產品的關鍵數據，並直接請求模型給出採購建議數量。GPT-5 基於我們提供的上下文，將返回經分析後的建議文字，我們再將其封裝為 JSON 回傳。實際應用中，我們可以對返回結果再做一些格式處理，例如將建議數量、理由等解析出來以方便在前端呈現。

💡 Gary’s Pro Tip｜結構化格式輸出

在使用 LLM 生成 json 格式時，通常你單純在 prompt 內指定要 json 輸出，實際上線很容易遇到解析 json 失敗或是 key 對不上預先設定好的格式，在這邊可以使用兩個技巧：一個是使用 structure output 模式，另一個就是使用 PydanticAI 來確保 AI 回應的格式如你預期。（當然值是不是 100% 正確這件事，又是另外一個故事了 😈）

自動補貨範例

接下來，在 Odoo 端我們需要呼叫這個 FastAPI 服務。假設我們在 Odoo 中實作一個自動補貨的排程作業或按鈕動作：

# Odoo 自動補貨排程任務範例 (pseudo-code)
import requests
from odoo import models, api

class StockWarehouse(models.Model):
    _inherit = 'stock.warehouse'

    def cron_auto_replenish(self):
        # 選擇需要檢查的產品集合，例如所有產品或設置了補貨策略的產品
        products = self.env['product.product'].search([])
        for product in products:
            # 判斷低庫存門檻：使用 Odoo 中設定的補貨最小量
            if product.qty_available < product.reordering_min_qty:
                data = {
                    "name": product.name,
                    "qty_available": product.qty_available,
                    "recent_sales": product.get_recent_sales(30),        # 假設的方法：取得30天銷量
                    "supplier_lead_time": product.seller_ids[:1].delay  # 供應商交期（取第一個供應商）
                }
                # 呼叫 FastAPI 智能補貨建議接口
                resp = requests.post("http://ai-server:8000/suggest_reorder", json=data, timeout=5)
                if resp.status_code == 200:
                    suggestion = resp.json().get("suggestion")
                    # 將 AI 建議記錄在產品的訊息討論欄中，方便存檔與查閱
                    product.message_post(body=f"🤖 AI 補貨建議：{suggestion}")

以上程式碼模擬了一個 Odoo 模組方法 cron_auto_replenish：它遍歷產品清單，找出庫存低於 reordering_min_qty（補貨下限）的產品，然後通過 requests.post 對我們剛才部署的 FastAPI /suggest_reorder 介面發送請求，傳入產品相關資料。收到回應後，從 JSON 中提取 suggestion 字段，即 GPT-5 給出的補貨建議文字，最後呼叫 message_post 將這段建議內容紀錄在產品記錄的討論串中。

透過這樣的實作，負責庫存的經理每天早上都可以查看系統自動貼出的「AI 建議」，快速瞭解哪些產品需要補貨以及建議的數量為何。例如，某產品可能會出現一則訊息：「🤖 AI 補貨建議：根據近期銷量，建議採購120件，可滿足下月預期需求並留有10%安全庫存。」有了這些建議，管理者就能將其作為決策參考，無需從零開始分析數據。

💡 Gary’s Pro Tip｜設定 Prompt 提示讓建議更可執行

在撰寫發送給 LLM 的 Prompt 時，務必明確要求具體且可執行的輸出。例如，比起問「庫存不足怎麼辦？」，更好的提示是提供背景資料後請求「建議採購數量」。您也可以要求模型給出理由和考量。另外，可透過 few-shot 示範例子來約束格式，如：「回答以條列式列出：1. 建議訂購XX件，2. 理由...」。這種 Prompt 設計技巧能讓 AI 輸出的建議更有行動性，方便直接拿來使用。

今日結語

今天我們介紹了 Odoo 訂單管理流程的智慧升級：AI 持續監控訂單與庫存狀態，主動預警異常、優化流程並提供決策建議。

這種升級為企業帶來多方面的價值：庫存不再靠拍腦袋管理，缺貨與積壓大幅減少，資金利用率提高；訂單流程中的潛在延誤能及早被發現並處置，客戶滿意度提高；員工從繁瑣重複的數據分析中解放出來，將精力投入更高價值的工作。

正如 QSS 技術顧問公司所指出的：AI 可以分析銷售趨勢和市場數據以精準預測需求、最佳化庫存水位並自動化補貨流程，確保高效率的庫存管理。

更令人興奮的是，未來我們可以將這套 AI 智慧進一步擴展到供應鏈與採購談判等領域。想像 AI 不僅幫您管好內部庫存，還能連接上下游：從原料供應商到物流配送，進行全局的供應鏈優化。

另外，在採購談判上，AI 完全可以成為幕後軍師——分析市場行情、自動擬定議價策略，甚至直接與供應商智能對話比價。事實上，現在已有先行者在使用 AI 談判機器人來與大量供應商洽談小額合約，以極高效率取得更優定價和條款。可見，生成式 AI 未來有潛力接管繁瑣的談判流程，協助企業大幅節省採購成本並加速供應鏈運作。

總而言之，將 AI 技術融入 Odoo 的訂單與庫存管理，為企業帶來了前所未有的主動性與智慧化能力。從每天的庫存補貨決策，到異常情況的即時處置，再到跨部門流程的自動協調，AI 正在將繁雜的 ERP 操作轉化為貼心且理性的決策支援。