☀ Тема Комбайн v1.8
Офлайн • SheetJS
Все суммы — ₽
֍ ИИ‑диалог (gpt‑4) ℹ Подсказки по данным (нажми, чтобы скрыть)
Для точного XYZ добавляй продажи по неделям/дням, промо‑флаги, фактический lead‑time по SKU, MOQ/кратность и партии себестоимости.
Пороги ABC/XYZ настраиваются, все цены — в ₽.
Загрузка и настройки (нажми, чтобы скрыть/показать) Обработать ⬇️ Экспорт XLSX ⬇️ Экспорт CSV
Режим:
По группам По товарам АВС режим:
Одиночный Совмещённый (2 метрики) ABC по:
Количеству (шт) Выручке (₽) Прибыли (₽) Мультикритерий
Метрики:
Количество Выручка Прибыль
×
Количество Выручка Прибыль Веса (мульти-ABC): выручка
прибыль
оборач. Пороги ABC: A≤ %, B≤ XYZ (CV%): X≤ , Y≤ Поиск: Очистить i
Формат: [Группа, Товар, Закупка, Розница] + далее по каждому магазину пары колонок «Продажи / Остаток». Если «Группа» отсутствует — анализ по товарам.
KPI (нажми, чтобы скрыть/показать)
ℹ Рекомендации (нажми, чтобы скрыть/показать) Режим:
По группам По товарам Перемещения:
Внутри ИП Все 9 клеток ABC/XYZ ⬇️ Экспорт рекомендаций
Советы формируются из ABC/XYZ + факта продаж/остатков по магазинам: «Откуда» — излишки с низкими продажами, «Куда» — дефицит при продажах.
➡ Задание закупщикам (нажми, чтобы скрыть/показать) Режим:
По группам По товарам Недели в данных: Период закупки, недель: Lead time, дней: Покрытие (дней): X= Y= Z= Safety k: X= Y= Z= Мин. заказ, шт: Фильтр:
Все Только AX Класс A Класс Z Сформировать ⬇️ Экспорт XLSX i
Заказ = max(0, ⌈(LeadTime + Покрытие(X/Y/Z) + 7×план-недель) × Спрос_день + Safety − Остаток⌉); Спрос_день = Продажи/(7×недель_в_данных); Safety = k×√(Продажи).
➡ Таблица аналитики (нажми, чтобы скрыть/показать) Фильтры: Группа
Все Товар
Все Магазин
Все ИП
Все Сбросить фильтры
ИИ‑диалог (модель: gpt‑4) Закрыть
Модель видит только ваши загруженные и уже просчитанные данные. Выберите контекст и задайте вопрос.
API‑ключ OpenAI: Контекст:
Текущая выборка таблицы Текущие рекомендации Текущие KPI (агрегаты) Всё сразу (таблица+рекомендации+KPI)
Спросить ИИ Модель: gpt‑4 • Контекст берётся из рассчитанных структур S.abc/S.recRows/KPI.