Смотреть урок

В логистике большая часть данных уже есть в Excel — расходы на перевозки, сроки доставки, счета, поставщики, остатки и показатели склада. Но анализ этих данных часто приходится собирать вручную из недели в неделю.

Что внутри:
🔹 10 готовых сценариев — от анализа freight cost и OTD до ABC-анализа запасов и производительности склада
🔹 готовые промпты для Claude под каждый сценарий
🔹 основные формулы Excel и примеры расчётов на реальных логистических задачах
🔹 чек-лист проверки результатов и ошибки, из-за которых ИИ-анализу нельзя доверять вслепую

💡 Гайд можно использовать как готовый набор рабочих шаблонов: взять нужный сценарий, подставить свои данные и адаптировать промпт под свою таблицу.

10 способов использовать Claude и Excel в работе логиста

Зачем логисту связка Claude + Excel

У большинства логистов уже есть нужные данные — проблема обычно не в их отсутствии, а в том, чтобы быстро превратить их в понятный анализ.

В Excel могут храниться:

• данные по отправкам;
• транспортные счета;
• даты доставки;
• показатели перевозчиков;
• данные поставщиков;
• остатки и движение SKU;
• транспортные расходы;
• показатели склада.

Claude помогает быстрее работать с этими данными: понять незнакомую таблицу, продумать логику очистки, написать формулы Excel по обычному текстовому описанию, построить анализ отклонений, OTD, АВС или производительности, найти аномалии и подготовить выводы для руководителя.

Например, вместо того чтобы вручную собирать анализ по перевозчикам, можно описать Claude структуру таблицы и попросить:

Рассчитай отклонение фактической стоимости перевозки от бюджета, сгруппируй результаты по перевозчикам и покажи, где перерасход носит системный характер.

Но сама по себе работа с ИИ не делает результат достоверным. Claude анализирует только те данные, которые мы ему дали. Чем точнее описаны колонки и задача, тем полезнее будет результат.

Главный принцип: Claude ускоряет анализ, Excel остаётся рабочей средой для данных и расчётов, а финальная проверка и решение остаются за человеком.

Базовый процесс: от сырых данных до решения

Для большинства задач можно использовать один и тот же процесс из семи шагов.

Шаг 1. RAW DATA — собираем исходные данные

Начинаем с рабочей выгрузки из:

• TMS;
• WMS;
• ERP;
• внутренней Еxcel-таблицы или трекера.

Это могут быть отправки, счета, поставки, остатки, заказы или данные по работе склада.

Шаг 2. CLEAN — проверяем данные

До анализа нужно проверить:

• пропущенные значения;
• дубли;
• единицы измерения;
• форматы дат;
…