The following 30 prompt are designed as practical tools for Yellow, Green, and Black Belts to accelerate project execution directly on the factory floor. They provide structured inputs to execute specific, high-value Lean and Seis Sigma tasks, such as generating a complete Value Stream Map from raw production data, performing a root cause analysis on a complex defect dataset, or drafting a detailed FMEA para un nuevo proceso. El objetivo es obviar los aspectos manuales y laboriosos de la recopilación y el reporte de datos, permitiendo a los profesionales centrarse de inmediato en la interpretación de resultados, la toma de decisiones y la implementación de mejoras para reducir el desperdicio y la variabilidad del proceso.
El alcance de estas indicaciones abarca las funciones críticas de la fabricación moderna y la excelencia operativa: análisis y optimización de procesos en profundidad mediante la generación de mapas de flujo de valor y análisis de modos y efectos de fallos, y profundización en el análisis de datos y Control estadístico de procesos (SPC) to interpret control charts and recommend Designs of Experiments. For financial oversight, prompts are tailored for Reducción de costos and Financial Impact, such as calculating the Cost of Poor Quality. To streamline initiatives, a suite of prompts aids in Project Management and Reporting by creating project charters and A3 reports, while Advanced Analytics and Predictive Solutions offer capabilities like maintenance schedule optimization and demand forecasting. Finally, prompts focused on Continuous Improvement and Innovation facilitate everything from generating Poka-Yoke ideas to structuring Hoshin Kanri strategic plans.
Como complemento a estas indicaciones, es probable que también le interese IA de fabricación herramientas:
Análisis y optimización de procesos
[prompt_formatter title=”Generador automatizado de mapas de flujo de valor (VSM)” description=”Analiza los datos del proceso en formato CSV para generar un VSM en formato Mermaid, identificando cuellos de botella y áreas de mejora. Este indicador destaca las actividades sin valor añadido y calcula la eficiencia del proceso y el tiempo de entrega basándose en los datos proporcionados.” temperature=”0.3″ thinking=”high”]**CONTEXT**⸻Usted es una IA que asiste a nivel de experto Lean Six Sigma (Cinturón negro) engineers in manufacturing. Your task is to analyze process data provided in CSV format to generate a Value Stream Map (VSM) in Mermaid format. The VSM should identify bottlenecks, highlight non-value-added activities, and calculate process efficiency and lead time.⸻⸻**INPUTS**⸻1. Process data in CSV format: “{process_data_csv}”⸻2. Key performance metrics to focus on (e.g., cycle time, wait time): “{key_metrics}”⸻⸻**INSTRUCTIONS**⸻1. Parse the provided CSV data to extract relevant process steps and metrics.⸻2. Identify and list all process steps, noting the sequence and dependencies.⸻3. For each process step, calculate the following:⸻ – Cycle time⸻ – Wait time⸻ – Value-added time⸻ – Non-value-added time⸻4. Identify bottlenecks by comparing cycle times and wait times across process steps.⸻5. Highlight non-value-added activities and calculate the overall process efficiency using the formula:⸻ – Process Efficiency = (Total Value-Added Time / Total Lead Time) * 100⸻6. Generate a Value Stream Map in Mermaid format, including:⸻ – Process steps with calculated times⸻ – Bottlenecks and non-value-added activities⸻ – Process efficiency and lead time⸻⸻**OUTPUT FORMAT**⸻Provide the output in the following format:⸻“`mermaid⸻$mermaid_diagram“`⸻Include a summary of identified bottlenecks and areas for improvement:⸻“`⸻$summary⸻[/prompt_formatter]
[prompt_formatter title=”Simulación dinámica de procesos para análisis de cuellos de botella” description=”Crea un modelo de simulación de eventos discretos de un proceso de fabricación basado en pasos, recursos y tiempos de procesamiento definidos por el usuario. A continuación, ejecuta múltiples iteraciones para predecir el rendimiento, la utilización de recursos y los posibles cuellos de botella en diversas condiciones.” temperature=”0.7″ thinking=”high”]**RESUMEN DE LA TAREA**⸻Cree un modelo de simulación de eventos discretos para analizar un proceso de fabricación en busca de cuellos de botella. Utilice pasos, recursos y tiempos de procesamiento definidos por el usuario para predecir el rendimiento, la utilización de los recursos y los posibles cuellos de botella.⸻⸻**INPUTS**⸻1. Pasos del proceso: Proporcione una cadena CSV de pasos del proceso en secuencia, por ejemplo, “{paso1,paso2,paso3}”.⸻2. Recursos: Proporcione una cadena CSV de recursos disponibles para cada paso, p. ej., “{recurso1,recurso2,recurso3}”.⸻3. Tiempos de procesamiento: Proporcione una cadena CSV de tiempos de procesamiento para cada paso en minutos, por ejemplo, “{time1,time2,time3}”. Analizar las entradas del usuario para crear una lista estructurada de los pasos del proceso, los recursos y los tiempos de procesamiento. Desarrollar un modelo de simulación de eventos discretos utilizando las entradas proporcionadas. Ejecutar múltiples iteraciones de la simulación para evaluar diferentes escenarios.⸻4. Calcule y obtenga los siguientes resultados:⸻⸻ a. Rendimiento: Determine el número medio de unidades procesadas por unidad de tiempo.⸻ b. Utilización de recursos: Calcular el porcentaje de tiempo que se utiliza activamente cada recurso.⸻ c. Identificación de cuellos de botella: Identifique los pasos en los que se producen retrasos con mayor frecuencia y se sobreutilizan los recursos.⸻⸻**FORMATO DE RESULTADOS**⸻Proporcione los resultados en el siguiente formato:⸻⸻- **Producción:** 1TP10Producción_valor unidades/tiempo⸻- **Utilización de recursos:**⸻ - Recurso 1: $utilization1%⸻ - Recurso 2: $utilization2%⸻ - Recurso 3: $utilización3%⸻- **Análisis de Cuello de Botella:**⸻ - Paso 1: 1TP10Cuello de Botella1⸻ - Paso 2: 1TP10Cuello de Botella2⸻ - Paso 3: 1TP10Cuello de Botella3⸻⸻Asegurar claridad y precisión en el resultado para facilitar la toma de decisiones en la mejora del proceso de fabricación.[/prompt_formatter]
[prompt_formatter title=”Root Cause Analysis with Causal AI” description=”Analyzes a dataset of process parameters and quality outcomes to identify the most likely root causes of defects. This prompt goes beyond correlation to suggest causal relationships, helping to focus improvement efforts.” temperature=”0.7″ thinking=”high”]**CONTEXT**⸻You are an expert-level Lean 6 Sigma (Black Belt) engineer tasked with identifying the root causes of defects in a manufacturing process. You have a dataset containing process parameters and quality outcomes. Your goal is to determine causal relationships, not just correlations, to effectively focus improvement efforts.⸻⸻**INPUTS**⸻1. Dataset of process parameters and quality outcomes in CSV format: “{process_data_csv}”⸻2. List of known defects to focus on: “{defect_list}”⸻⸻**INSTRUCTIONS**⸻1. Load the dataset from “{process_data_csv}”.⸻2. Parse the dataset to identify all process parameters and quality outcomes.⸻3. For each defect in “{defect_list}”, perform the following:⸻⸻ a. Identify potential causal relationships between process parameters and the specific defect using causal inference techniques.⸻ b. Rank these relationships based on their likelihood of causality.⸻ c. Provide a brief explanation of the método used to determine causality for each relationship.⸻⸻4. Summarize the findings in a structured format, highlighting the most likely root causes for each defect.⸻⸻**OUTPUT FORMAT**⸻Provide the results in the following format:⸻⸻- Defect: $defect_name⸻ – Most Likely Root Causes:⸻ 1. Process Parameter: $parameter_name⸻ – Causality Likelihood: $likelihood_score⸻ – Explanation: $causality_explanation⸻ 2. Process Parameter: $parameter_name⸻ – Causality Likelihood: $likelihood_score⸻ – Explanation: $causality_explanation⸻⸻Repeat for each defect in “{defect_list}”.⸻⸻**NOTE**⸻Ensure that the analysis goes beyond mere correlation and focuses on identifying causal relationships to guide effective process improvements.[/prompt_formatter]
[prompt_formatter title=”Generador de Análisis Modal de Fallos y Efectos (AMFE) basado en IA” description=”Genera una tabla AMFE preliminar basada en la descripción de un proceso y datos históricos de fallos. Identifica modos de fallo potenciales, sus efectos y sugiere clasificaciones iniciales de gravedad, ocurrencia y detección.” temperature=”0.7″ thinking=”medium”]**CONTEXT**⸻Usted es una IA que asiste a ingenieros Lean 6 Sigma (Cinturón Negro) de nivel experto en fabricación. Tu tarea consiste en generar una tabla preliminar de Análisis Modal de Fallos y Efectos (AMFE)⸻**INPUTS**⸻1. Descripción del proceso: {process_description}⸻2. Datos históricos de fallos (formato CSV): {historical_failure_data}⸻⸻**INSTRUCCIONES**⸻1. Analice la {descripción_del_proceso} proporcionada para comprender los pasos clave y los componentes implicados.⸻2. Revisar los {historical_failure_data} para identificar los modos de fallo comunes, sus causas y efectos. Para cada modo de fallo identificado, realice lo siguiente:⸻⸻ a. Enumere el modo de fallo potencial.⸻ b. Describa los efectos potenciales del modo de fallo en el proceso.⸻ c. Proponga clasificaciones iniciales de gravedad, incidencia y detección basadas en datos históricos y normas industriales.⸻⸻4. Compile la información en una tabla estructurada del AMFE con las siguientes columnas:⸻ - Modo de fallo⸻ - Efectos potenciales⸻ - Índice de gravedad⸻ - Índice de ocurrencia⸻ - Índice de detección⸻⸻**FORMATO DE SALIDA**⸻Proporcione la tabla del AMFE en formato CSV. Cada fila debe representar un único modo de fallo con sus correspondientes detalles.⸻[/prompt_formatter]
[prompt_formatter title=”Generador de ideas y priorizador de eventos Kaizen” description=”A partir de la descripción de un problema y los datos del proceso, se genera una lista de posibles ideas para eventos Kaizen. Kaizen ideas de eventos. A continuación, prioriza estas ideas basadas en el impacto estimado, el esfuerzo y la alineación con los objetivos de negocio.” temperature=”0.7″ thinking=”medium”]**CONTEXT**⸻Usted es una IA que asiste a ingenieros Lean 6 Sigma (Cinturón Negro) de nivel experto en fabricación o mejora de la producción. Su tarea es generar y priorizar ideas de eventos Kaizen basados en un planteamiento de problema y datos de proceso dados.⸻⸻**INPUTS**⸻1. Enunciado del problema: “{enunciado_del_problema}”⸻2. Datos del proceso (formato CSV): “{process_data_csv}”⸻3. Objetivos empresariales (formato CSV): “{business_objectives_csv}”⸻⸻**tareas**⸻1. Analizar el planteamiento del problema y los datos del proceso para identificar áreas clave de mejora. Elabore una lista de posibles ideas de eventos Kaizen que aborden las áreas identificadas.⸻3. Para cada idea, calcule el impacto potencial, el esfuerzo necesario y la alineación con los objetivos empresariales previstos.⸻4. Priorizar las ideas basándose en un sistema de puntuación ponderada que tenga en cuenta el impacto, el esfuerzo y la alineación.⸻⸻**FORMATO DE SALIDA**⸻Proporcionar la salida en una tabla markdown con las siguientes columnas:⸻- Idea de evento Kaizen⸻- Impacto estimado (Alto/Medio/Bajo)⸻- Esfuerzo requerido (Alto/Medio/Bajo)⸻- Alineación con los objetivos empresariales (Alto/Medio/Bajo)⸻- Puntuación de prioridad (valor numérico)⸻⸻**INSTRUCCIONES**⸻- Utilice el planteamiento del problema para centrar el proceso de lluvia de ideas.⸻- Analice los datos del proceso para descubrir ineficiencias o cuellos de botella.⸻- Tenga en cuenta los objetivos empresariales para garantizar la alineación con los objetivos estratégicos.⸻- Utilice un método coherente para estimar el impacto, el esfuerzo y la alineación.⸻- Calcule la puntuación de prioridad utilizando una fórmula: Puntuación de prioridad = (Peso del impacto * Impacto) + (Peso del esfuerzo * (1 - Esfuerzo)) + (Peso de Alineación * Alineación), donde los pesos se predefinen según sea necesario.⸻- Presentar las ideas en orden descendente de puntuación de prioridad.[/prompt_formatter]
Análisis de datos y control estadístico de procesos (SPC)
[prompt_formatter title=”Reconocimiento inteligente de patrones de gráficos de control” description=”Analiza datos de series temporales de un proceso e identifica automáticamente patrones no aleatorios en gráficos de control (por ejemplo, desplazamientos, tendencias, ciclos). Proporciona una interpretación estadística de estos patrones, sugiriendo posibles causas especiales de variación.” temperature=”0.7″ thinking=”high”]**CONTEXT**⸻Usted es un ingeniero Lean 6 Sigma (Cinturón Negro) de nivel experto que trabaja en la mejora de la fabricación o la producción. Su tarea consiste en analizar datos de series temporales de un proceso para identificar patrones no aleatorios en gráficos de control y proporcionar interpretaciones estadísticas y posibles causas especiales de variación.⸻⸻**INPUTS**⸻1. Datos de series temporales en formato CSV. Datos de series temporales en formato CSV: “{datos_series_temporales}”⸻2. Tipo de gráfico de control (por ejemplo, X-barra, R, S): “{tipo_gráfico_de_control}”⸻⸻**INSTRUCCIONES**⸻1. Cargue los datos de la serie temporal “{time_series_data}” e identifique el tipo de gráfico de control “{control_chart_type}”⸻2. Analice los datos para detectar patrones no aleatorios, como desplazamientos, tendencias y ciclos.⸻3. Para cada patrón identificado, proporcione una interpretación estadística y sugiera posibles causas especiales de variación.⸻4. Resuma los resultados en un formato estructurado.⸻⸻**FORMATO DE SALIDA**⸻Proporcione el análisis en el siguiente formato:⸻⸻- **Patrones detectados**:⸻ - Tipo de patrón: $pattern_type⸻ - Descripción: $pattern_description⸻ - Interpretación estadística: $statistical_interpretation⸻ - Causas especiales sugeridas: $special_causes⸻⸻Repita la estructura anterior para cada patrón identificado.⸻⸻** NOTAS ADICIONALES**⸻Asegúrese de que el análisis es conciso y se centra en proporcionar información procesable para la mejora del proceso.[/prompt_formatter]
[prompt_formatter title=”Modelador Predictivo de Control de Calidad” description=”Desarrolla un modelo predictivo basado en datos históricos del proceso para pronosticar la calidad del producto en tiempo real.” temperature=”0.7″ thinking=”high”]**CONTEXT**⸻Eres un AI que asiste a ingenieros Lean 6 Sigma (Black Belt) de nivel experto en manufactura. Tu tarea es desarrollar un modelo predictivo utilizando datos históricos del proceso para pronosticar la calidad del producto en tiempo real. Este modelo permitirá realizar ajustes proactivos en los parámetros del proceso para evitar defectos.⸻⸻**INPUTS**⸻1. Datos históricos del proceso en formato CSV. Datos históricos del proceso en formato CSV: “{historical_process_data_csv}”⸻2. Lista de los parámetros clave del proceso que deben controlarse: “{key_process_parameters}”⸻3. Periodo de predicción deseado (por ejemplo, en tiempo real, cada hora o cada día): “{prediction_time_frame}”⸻⸻**INSTRUCCIONES**⸻1. **Preprocesamiento de datos**:⸻- Cargar los datos históricos del proceso desde “{historical_process_data_csv}”.⸻- Limpiar los datos tratando los valores perdidos y los valores atípicos.⸻- Normalizar o estandarizar los datos si es necesario.⸻⸻2. Selección de características**:⸻⸻. **Selección de características**:⸻- Identificar y extraer características relacionadas con “{parámetros_de_proceso_clave}”.⸻- Determinar las características más significativas que afectan a la calidad del producto utilizando métodos estadísticos o técnicas de aprendizaje automático.⸻⸻3. Desarrollo del modelo**:⸻- Seleccionar algoritmos de aprendizaje automático adecuados para la predicción de series temporales.⸻- Entrenar el modelo utilizando los datos preprocesados y las características seleccionadas.⸻- Validar el modelo utilizando técnicas de validación cruzada para garantizar su precisión y fiabilidad.⸻⸻4. Desarrollo del modelo**:⸻. **Configuración de la predicción en tiempo real**:⸻- Configurar el modelo para hacer predicciones basadas en el “{prediction_time_frame}”.⸻- Implementar un sistema para actualizar el modelo con nuevos datos continuamente.⸻- Configurar alertas o notificaciones para desviaciones significativas en la calidad predicha.⸻⸻5. **Salida**:⸻- Proporcionar un resumen de las métricas de rendimiento del modelo (por ejemplo, exactitud, precisión, recuperación).⸻- Generar un panel de predicción en tiempo real en formato HTML para visualizar las previsiones de calidad del producto y las tendencias de los parámetros del proceso.⸻- Incluir recomendaciones para ajustes proactivos del proceso basados en los resultados de la predicción.⸻⸻**FORMATO DE SALIDA**⸻- Resumen de las métricas de rendimiento: $performance_summary⸻- Tablero de predicciones en tiempo real (HTML): $prediction_dashboard_html⸻- Recomendaciones para ajustes del proceso: $process_adjustments_recommendations[/prompt_formatter]
[prompt_formatter title=”Recomendador de Diseño de Experimentos (DOE)” description=”Recomienda una estrategia apropiada de Diseño de Experimentos basada en el objetivo del proyecto del usuario, el número de factores y las restricciones, y genera la hoja de ejecución experimental en formato CSV.” temperature=”0.7″ thinking=”medium”]**CONTEXT**⸻Usted es una IA que asiste a ingenieros Lean 6 Sigma (Cinturón Negro) de nivel experto en la selección de una estrategia de Diseño de Experimentos (DOE) adecuada para la mejora de la fabricación o producción.⸻El objetivo es recomendar una estrategia DOE y generar una hoja de ejecución experimental basada en el objetivo del proyecto del usuario, el número de factores y las restricciones. Objetivo del proyecto: “{objetivo_del_proyecto}”⸻2. Número de factores: “{número_de_factores}”⸻3. Restricciones (por ejemplo, presupuesto, tiempo, recursos): “{limitaciones}”⸻⸻**TAREAS**⸻1. Analizar el objetivo del proyecto para determinar el tipo de variable de respuesta y el resultado deseado. Evaluar el número de factores y restricciones para identificar estrategias de EOD viables.⸻3. Recomendar la estrategia DOE más adecuada (por ejemplo, factorial completa, factorial fraccionada, superficie de respuesta) basada en el análisis. Generar una hoja de ejecución experimental en formato CSV para la estrategia DOE recomendada. Estrategia EOD recomendada: $doe_strategy⸻2. Justificación de la estrategia recomendada: $justification⸻3. Hoja de ejecución experimental (formato CSV):⸻$csv_runsheet⸻⸻**INSTRUCCIONES PARA AI**⸻- Utilice el objetivo del proyecto para comprender la naturaleza del experimento y las variables de respuesta críticas.⸻- Considere el número de factores y restricciones para determinar la complejidad y viabilidad de las diferentes estrategias DOE.⸻- Proporcione una recomendación clara con justificación para la estrategia DOE elegida.⸻- Cree una hoja de ejecución experimental detallada en formato CSV que se alinee con la estrategia DOE recomendada.⸻- Asegúrese de que la salida está estructurada y formateada según lo especificado[/prompt_formatter].
[prompt_formatter title=”Asistente de interpretación del análisis del sistema de medición (MSA)” description=”Analiza los datos del estudio Gage R&R proporcionados en formato CSV y genera un informe completo. El informe interpreta los resultados, destaca los posibles problemas con el sistema de medición y sugiere acciones correctivas.” temperature=”0.3″ thinking=”medium”]**CONTEXT**⸻Usted es un asistente de IA encargado de analizar un estudio Gage R&R para evaluar la fiabilidad y precisión del sistema de medición. El usuario proporcionará los datos del estudio Gage R&R en formato CSV. Tu objetivo es interpretar estos datos, identificar cualquier problema y sugerir acciones correctivas.⸻⸻**INPUT**⸻1. Datos CSV del estudio Gage R&R. Datos CSV del estudio Gage R&R: “{gage_rr_csv_data}”⸻⸻**TASKS**⸻1. Analizar los datos CSV proporcionados para extraer información relevante como piezas, operarios, pruebas y mediciones.⸻2. Calcular las siguientes métricas:⸻ - R&R total del calibre como porcentaje de la variación total⸻ - Componentes de repetibilidad y reproducibilidad⸻ - Variación pieza a pieza⸻3. Interpretar las métricas calculadas para evaluar la idoneidad del sistema de medición.⸻ - Determinar si el porcentaje total de R&R del calibre es aceptable (normalmente menos de 10% se considera excelente, 10%-30% puede ser aceptable dependiendo de la aplicación, y por encima de 30% es generalmente inaceptable).⸻ - Analizar la Repetibilidad y Reproducibilidad para identificar las fuentes dominantes de variación.⸻4. Destacar los problemas potenciales del sistema de medición. Resaltar los posibles problemas del sistema de medición basándose en el análisis.⸻5. Sugerir acciones correctivas para mejorar el sistema de medición, si es necesario.⸻⸻**FORMATO DE SALIDA**⸻Proporcionar un informe completo en formato markdown que incluya:⸻- Resumen de los resultados del estudio Gage R&R⸻- Interpretación de los resultados con enfoque específico en Total Gage R&R, Repetibilidad, Reproducibilidad, y variación pieza a pieza⸻- Identificación de problemas potenciales⸻- Acciones correctivas sugeridas⸻- Cualquier idea o recomendación adicional⸻⸻**NOTA**⸻Asegúrese de la claridad y precisión del informe para ayudar a los ingenieros Lean 6 Sigma expertos en la toma de decisiones. Utilice elementos de markdown como encabezados, viñetas y tablas para mejorar la legibilidad[/prompt_formatter].
[prompt_formatter title=”Sugerencia de análisis y mejora de la capacidad de los procesos” description=”Calcula capacidad de proceso índices (Cp, Cpk) a partir de los datos de producción y los compara con los objetivos. Basándose en el análisis, sugiere áreas específicas de mejora del proceso para aumentar la capacidad.” temperature=”0.5″ thinking=”medium”]**CONTEXT:**⸻Eres una IA que asiste a ingenieros Lean 6 Sigma (Cinturón Negro) de nivel experto en fabricación. Su tarea consiste en analizar los datos de producción para calcular los índices de capacidad del proceso (Cp, Cpk) y sugerir mejoras.⸻⸻**INPUTS:**⸻1. Datos de producción en formato CSV: “{production_data_csv}”⸻2. Valores Cp y Cpk objetivo: “{target_cp}” y “{target_cpk}”⸻⸻**INSTRUCCIONES:**⸻1. Analizar los datos de producción proporcionados a partir de la cadena CSV “{production_data_csv}”⸻2. Calcular los índices de capacidad de proceso Cp y Cpk utilizando los datos analizados. Comparar los valores calculados de Cp y Cpk con los valores objetivo “{target_cp}” y “{target_cpk}”.⸻4. Identificar las áreas específicas en las que la capacidad del proceso está por debajo del objetivo.⸻5. Sugerir mejoras específicas del proceso para aumentar la capacidad en las áreas identificadas.⸻⸻**FORMATO DE SALIDA:**⸻Proporcionar lo siguiente en formato markdown:⸻- **Índices calculados:** Mostrar los valores calculados de Cp y Cpk.⸻- **Resumen de Comparación:** Resumir cómo los valores calculados se comparan con los objetivos.⸻- **Sugerencias de mejora:** Enumerar las áreas específicas de mejora y sugerir medidas prácticas para mejorar la capacidad del proceso.⸻⸻**EJEMPLO DE SALIDA:**⸻“`markdown⸻**Índices calculados:**⸻- Cp: $calculated_cp⸻- Cpk: $calculated_cpk⸻⸻**Resumen de comparación:**⸻- El Cp calculado es $comparison_cp comparado con el objetivo de {target_cp}.⸻- El Cpk calculado es $comparison_cpk comparado con el objetivo de {target_cpk}.⸻⸻**Sugerencias de Mejora:**⸻1. Área: $area1⸻ - Sugerencia: $sugerencia1⸻2. Área: $area2⸻ - Sugerencia: $suggestion2⸻“`[/prompt_formatter]
Reducción de costes e impacto financiero
[prompt_formatter title=”Cost of Poor Quality (COPQ) Calculator and Simulator” description=”Calculates the Cost of Poor Quality by analyzing data on internal failures (scrap, rework) and external failures (warranty claims, returns). It also allows the user to simulate the financial impact of reducing specific defect types.” temperature=”0.3″ thinking=”medium”]**CONTEXT**⸻You are an AI assisting Lean 6 Sigma Black Belt engineers in calculating and simulating the Cost of Poor Quality (COPQ) in a manufacturing environment. The focus is on internal failures (scrap, rework) and external failures (warranty claims, returns).⸻⸻**INPUTS**⸻1. Internal Failure Data: “{internal_failure_data}” (CSV format: “Type, Cost”)⸻2. External Failure Data: “{external_failure_data}” (CSV format: “Type, Cost”)⸻3. Defect Reduction Simulation: “{defect_reduction_simulation}” (CSV format: “Defect Type, Reduction Percentage”)⸻⸻**TASKS**⸻1. Parse the internal and external failure data to calculate the total COPQ.⸻2. For each defect type in the simulation input, calculate the potential cost savings by applying the specified reduction percentage.⸻3. Provide a summary of the total COPQ and the potential savings for each defect type.⸻⸻**OUTPUT FORMAT**⸻1. Total COPQ: $total_copq⸻2. Savings Simulation:⸻ – Defect Type: $defect_type⸻ – Original Cost: $original_cost⸻ – Reduction Percentage: $reduction_percentage⸻ – Potential Savings: $potential_savings⸻⸻**INSTRUCTIONS**⸻- Use the provided CSV data to perform calculations.⸻- Ensure all monetary values are formatted to two decimal places.⸻- Present the output in a clear and concise manner using markdown for readability.⸻- Do not include any additional commentary or explanation beyond the requested output.⸻[/prompt_formatter]
[prompt_formatter title=”Identificador de oportunidades de reducción de costes Lean” description=”Analiza los datos operativos para identificar y cuantificar las oportunidades de reducción de costes en función de Principios Lean.” temperature=”0.7″ thinking=”medium”]**CONTEXT**⸻Eres un ingeniero Lean 6 Sigma (Black Belt) de nivel experto encargado de identificar oportunidades de reducción de costes en un entorno de fabricación. Proporcionará datos operativos para el análisis. CSV de datos operativos: “{operational_data_csv}” (Incluya columnas como tiempos de ciclo, niveles de inventario, consumo de energía)⸻2. Áreas objetivo de mejora: “{target_areas}” (por ejemplo, reducción de residuos, optimización de inventarios, eficiencia energética)⸻⸻**INSTRUCCIONES**⸻1. Analice los datos operativos CSV proporcionados para extraer las métricas relevantes para el análisis. Para cada área objetivo especificada, realice un análisis detallado para identificar las ineficiencias y las posibles oportunidades de reducción de costes.⸻3. Cuantificar el ahorro potencial de cada oportunidad identificada utilizando los principios Lean.⸻4. Clasificar las oportunidades en las áreas objetivo especificadas.⸻5. Proporcionar un resumen de los resultados, incluidos los ahorros potenciales y las recomendaciones para su aplicación.⸻⸻** FORMATO DE RESULTADO**⸻- Resumen de los resultados: Un informe detallado con secciones para cada área objetivo.⸻- Cada sección debe incluir:⸻ - Oportunidades identificadas⸻ - Ahorros potenciales cuantificados⸻ - Recomendaciones para la implementación⸻- Utilizar viñetas y tablas cuando proceda para mayor claridad.[/prompt_formatter].
[prompt_formatter title=”Analizador Coste-Beneficio del Mantenimiento Productivo Total (TPM)” description=”Evalúa el rendimiento financiero potencial de la implantación de un programa TPM mediante el análisis de los costes actuales de mantenimiento, los tiempos de inactividad de los equipos y las pérdidas de producción. Proyecta el ROI based on user-provided data on anticipated improvements.” temperature=”0.3″ thinking=”medium”]**CONTEXT**⸻You are an AI assisting expert-level Lean 6 Sigma (Black Belt) engineers in evaluating the financial return of implementing a Mantenimiento Productivo Total (TPM) program. Your task is to analyze current maintenance costs, equipment downtime, and production losses, and project the expected ROI based on anticipated improvements provided by the user.⸻⸻**INPUTS**⸻1. Current maintenance costs in CSV format: “{current_maintenance_costs}”⸻2. Current equipment downtime in CSV format: “{current_equipment_downtime}”⸻3. Current production losses in CSV format: “{current_production_losses}”⸻4. Anticipated improvements in percentage for maintenance costs, downtime, and production losses in CSV format: “{anticipated_improvements}”⸻⸻**INSTRUCTIONS**⸻1. Parse the user inputs to extract current maintenance costs, equipment downtime, production losses, and anticipated improvements.⸻2. Calculate the total current costs by summing maintenance costs, downtime costs, and production losses.⸻3. Apply the anticipated improvements to each category to estimate the reduced costs.⸻4. Calculate the total reduced costs after improvements.⸻5. Determine the cost savings by subtracting the total reduced costs from the total current costs.⸻6. Calculate the ROI using the formula: ROI = (Cost Savings / Total Current Costs) * 100.⸻7. Provide a summary of the analysis including the total current costs, total reduced costs, cost savings, and projected ROI.⸻⸻**OUTPUT FORMAT**⸻Provide the output in the following format:⸻- Total Current Costs: $total_current_costs⸻- Total Reduced Costs: $total_reduced_costs⸻- Cost Savings: $cost_savings⸻- Projected ROI: $projected_roi%⸻- Summary: $summary[/prompt_formatter]
[prompt_formatter title=”Análisis de costes con valor añadido frente a costes sin valor añadido” description=”Desglosa los costes de proceso de un conjunto de datos proporcionado en categorías con valor añadido y sin valor añadido. Este indicador proporciona una representación visual de la distribución de costes, ayudando a dirigir los esfuerzos de eliminación de residuos con el mayor impacto financiero.” temperature=”0.7″ thinking=”medium”]**CONTEXT**⸻Usted es un ingeniero Lean 6 Sigma (Cinturón Negro) de nivel experto encargado de analizar los costes de proceso para identificar las actividades con valor añadido y sin valor añadido. Su objetivo es visualizar la distribución de costes para priorizar eficazmente los esfuerzos de eliminación de residuos.⸻⸻**INPUTS**⸻1. Proporcione una cadena CSV con los datos de costes de su proceso, formateada como “Actividad,Coste”. Ejemplo: “{activity_cost_data}”.⸻2. Proporcione una lista de actividades consideradas de valor añadido. Ejemplo: “{actividades_de_valor_añadido}”.⸻⸻**INSTRUCCIONES**⸻1. Analice la cadena CSV proporcionada para extraer las actividades y sus costes asociados.⸻2. Clasificar cada actividad como de valor añadido o sin valor añadido basándose en la lista de actividades de valor añadido proporcionada.⸻3. Calcular el coste total de las actividades con valor añadido y sin valor añadido.⸻4. Haga una representación visual (por ejemplo, un gráfico circular) de la distribución de costes entre las categorías con valor añadido y sin valor añadido.⸻5. Presentar un resumen del impacto financiero, destacando las áreas con mayor potencial de reducción de costes.⸻⸻** FORMATO DE RESULTADO**⸻1. Resumen de los costes totales de las categorías de valor añadido y no añadido. Un resumen de los costes totales de las actividades con valor añadido y sin valor añadido.⸻2. Un gráfico circular en formato “sirena” que ilustre la distribución de los costes.⸻3. Un análisis textual del impacto financiero y recomendaciones para la eliminación de residuos.⸻⸻**EJEMPLO DE SALIDA**⸻$summary: Coste total con valor añadido: $X, Coste total sin valor añadido: $Y⸻$chart:“`mermaid⸻pie⸻title Cost Distribution⸻”Value-Added”: X⸻”Sin valor añadido”: Y“`⸻$análisis: El análisis indica que las actividades sin valor añadido representan Z% de los costes totales. Dé prioridad a la reducción de costes en estas áreas para obtener el máximo impacto financiero[/prompt_formatter].
[prompt_formatter title=”Modelador de optimización de costes de la cadena de suministro” description=”Analiza los datos de rendimiento de los proveedores, los costes de transporte y los costes de mantenimiento de inventario para recomendar cantidades óptimas de pedido y estrategias de selección de proveedores. Su objetivo es minimizar los costes totales de la cadena de suministro manteniendo los niveles de servicio deseados.” temperature=”0.7″ thinking=”high”]**CONTEXT**⸻Serás una IA que asiste a ingenieros Lean 6 Sigma (Cinturón Negro) de nivel experto en la optimización de los costes de la cadena de suministro. Analizarás los datos de rendimiento de los proveedores, los costes de transporte y los costes de mantenimiento de inventario para recomendar las cantidades óptimas de pedido y las estrategias de selección de proveedores.⸻**INPUTS**⸻1. Datos de rendimiento del proveedor (CSV): “{supplier_performance_data}”⸻2. Costes de transporte (CSV): “{transportation_costs}”⸻3. Costes de mantenimiento de existencias (CSV): “{supplier_performance_data}”. Costes de mantenimiento de existencias (CSV): “{inventory_holding_costs}”⸻**TAREAS**⸻1. Analizar los datos de rendimiento de los proveedores, los costes de transporte y los costes de mantenimiento de inventario a partir de los datos CSV proporcionados. Calcular el coste total de cada proveedor, teniendo en cuenta las métricas de rendimiento, el transporte y los costes de mantenimiento de inventario. Identificar posibles oportunidades de ahorro analizando el desglose de costes y el rendimiento del proveedor.⸻4. Recomendar las cantidades de pedido óptimas para cada proveedor con el fin de minimizar los costes totales de la cadena de suministro manteniendo los niveles de servicio deseados.⸻5. Sugerir estrategias de selección de proveedores basadas en el análisis para optimizar aún más los costes.⸻**FORMATO DE RESULTADO**⸻Proporcionar un informe detallado en formato markdown, que incluya:⸻- Un resumen de los costes totales de cada proveedor y las posibles oportunidades de ahorro de costes.⸻- Cantidades de pedido recomendadas para cada proveedor.⸻- Estrategias de selección de proveedores sugeridas.⸻- Visualizaciones de los desgloses de costes y del rendimiento de los proveedores utilizando el formato "Mermaid" para diagramas.⸻- Cualquier suposición realizada durante el análisis.⸻[/prompt_formatter].
Gestión de proyectos e informes
[prompt_formatter title=”Carta de Proyecto DMAIC y Generador de Informe A3” description=”Crea un completo DMAIC project charter and an A3 report in markdown format based on user inputs for the problem statement, goals, scope, and team members.” temperature=”0.7″ thinking=”medium”]**CONTEXT**⸻You are an expert-level Lean 6 Sigma (Black Belt) engineer tasked with initiating a DMAIC project in a manufacturing setting. Your goal is to create a standardized project charter and an A3 report to ensure a thorough project kickoff.⸻⸻**INPUTS**⸻1. Problem Statement: {problem_statement}⸻2. Project Goals: {project_goals}⸻3. Project Scope: {project_scope}⸻4. Team Members: {team_members}⸻⸻**TASKS**⸻1. Analyze the provided inputs to understand the project’s context and objectives.⸻2. Generate a DMAIC Project Charter in markdown format, including sections for the problem statement, goals, scope, and team members.⸻3. Create an A3 Report in markdown format, incorporating the project charter details and adding sections for background, current state, root cause analysis, countermeasures, implementation plan, and follow-up actions.⸻⸻**OUTPUT FORMAT**⸻Provide the output in markdown format with the following structure:⸻⸻# DMAIC Project Charter⸻## Problem Statement⸻{problem_statement}⸻## Project Goals⸻{project_goals}⸻## Project Scope⸻{project_scope}⸻## Team Members⸻{team_members}⸻⸻# A3 Report⸻## Background⸻$background⸻## Current State⸻$current_state⸻## Root Cause Analysis⸻$root_cause_analysis⸻## Countermeasures⸻$countermeasures⸻## Implementation Plan⸻$implementation_plan⸻## Follow-up Actions⸻$follow_up_actions⸻⸻Ensure clarity and conciseness in each section to facilitate effective comunicación and project alignment.[/prompt_formatter]
[prompt_formatter title=”Creador del plan de comunicación con las partes interesadas” description=”Desarrolla un plan de comunicación detallado para un proyecto Lean Six Sigma basado en una lista de partes interesadas y sus funciones. El plan describe la frecuencia, el canal y los mensajes clave para cada grupo de partes interesadas para garantizar la alineación y la aceptación.” temperature=”0.7″ thinking=”medium”]**CONTEXTO DE LA TAREA**⸻Usted es un AI que asiste a ingenieros Lean Six Sigma (Cinturón Negro) de nivel experto en la creación de un plan de comunicación integral para un proyecto de mejora de fabricación o producción. El objetivo es garantizar que todas las partes interesadas estén alineadas y apoyen los objetivos del proyecto. Lista de las partes interesadas y sus funciones en formato CSV: “{stakeholder_list}”⸻2. Objetivos del proyecto y mensajes clave en formato de texto: “{objetivos_del_proyecto}”⸻3. Canales de comunicación preferidos y pautas de frecuencia en formato texto: “{guidelines_communication_guidelines}”⸻⸻**INSTRUCTIONS**⸻1. Analice la cadena CSV de entrada “{stakeholder_list}” para identificar a cada parte interesada y su función.⸻2. Analizar los objetivos del proyecto y los mensajes clave de “{project_objectives}”.⸻3. Revise los canales de comunicación preferidos y las directrices de frecuencia de “{directrices_comunicación}”.⸻4. Para cada grupo de interesados identificado, determine el canal y la frecuencia de comunicación más adecuados en función de su función y de las directrices proporcionadas.⸻5. Elaborar mensajes clave adaptados a cada grupo de interesados, garantizando la coherencia con los objetivos del proyecto.⸻6. Elaborar un plan de comunicación detallado en el que se describa el grupo de interesados, la función, el canal de comunicación, la frecuencia y los mensajes clave.⸻⸻**Formato de salida**⸻Proporcionar el plan de comunicación en una tabla estructurada con las siguientes columnas: Grupo de partes interesadas, Función, Canal de comunicación, Frecuencia, Mensajes clave.⸻Asegúrese de que la presentación del plan sea clara y concisa[/prompt_formatter].
[prompt_formatter title=”Redactor de Plan de Control y SOP” description=”Genera un borrador de documento de plan de control y SOP basado en los pasos de proceso mejorados y las variables de entrada de proceso clave (KPIVs) identificadas en un proyecto.” temperature=”0.5″ thinking=”medium”]**CONTEXTO DE LA TAREA**⸻Usted es un AI que asiste a ingenieros Lean 6 Sigma (Black Belt) de nivel experto en la redacción de un Plan de Control y un Procedimiento Operativo Estándar (SOP) para un proceso de fabricación. El objetivo es estandarizar y mantener las mejoras documentando los pasos mejorados del proceso y las variables de entrada clave del proceso (KPIVs). Pasos de proceso mejorados: Una lista de pasos secuenciales que representan el proceso mejorado, formateada como una cadena CSV: “{improved_process_steps}”.⸻2. Variables clave de entrada al proceso (KPIV): Una lista de KPIVs asociadas con el proceso, formateada como una cadena CSV: “{kpivs}”.⸻3. Nombre del proceso: Nombre breve del proceso para el que se está redactando el Plan de Control y el PNT: “{nombre_del_proceso}”.⸻⸻**INSTRUCCIONES**⸻1. Analizar los pasos del proceso mejorado y los KPIV para comprender el flujo del proceso y las entradas críticas. Redactar un plan de control que incluya:⸻ - Nombre del proceso⸻ - Lista de pasos del proceso mejorado⸻ - KPIV asociados a cada paso⸻ - Métodos de control para supervisar cada KPIV⸻ - Plan de reacción en caso de desviaciones en los KPIV⸻3. Redactar un procedimiento operativo normalizado (SOP). Redactar un procedimiento normalizado de trabajo (PNT) que incluya:⸻ - Nombre del proceso⸻ - Finalidad y alcance del PNT⸻ - Descripción detallada de cada etapa mejorada del proceso⸻ - Consideraciones sobre seguridad y calidad⸻ - Funciones y responsabilidades⸻ - Herramientas y equipos necesarios⸻4. Formatee el resultado como un documento estructurado utilizando markdown, con títulos y subtítulos claros para cada sección.⸻⸻**FORMATO DE SALIDA**⸻Provea la salida en formato markdown con la siguiente estructura:⸻⸻# Plan de control para {process_name}⸻## Pasos del proceso y KPIVs⸻- Paso 1: {step_1_description}⸻ - KPIVs: {kpiv_list_for_step_1}⸻ - Método de control: {control_method_for_step_1}⸻ - Plan de reacción: {reaction_plan_for_step_1}⸻- Paso 2: {step_2_description}⸻ - KPIVs: {kpiv_list_for_step_2}⸻ - Método de control: {control_method_for_step_2}⸻ - Plan de reacción: {⸻⸻⸻# Procedimiento Operativo Estándar (SOP) para {process_name}⸻## Propósito y Alcance⸻{purpose_and_scope_description}⸻## Pasos del Proceso⸻1. {step_1_description}⸻ - Consideraciones de seguridad: {safety_considerations_for_step_1}⸻ - Quality Considerations: {quality_considerations_for_step_1}⸻ - Funciones y responsabilidades: {roles_for_step_1}⸻ - Herramientas y equipos: {tools_for_step_1}⸻2. {step_2_description}⸻ - Consideraciones de seguridad: {safety_considerations_for_step_2}⸻ - Quality Considerations: {consideraciones_de_calidad_para_la_etapa_2}⸻ - Funciones y responsabilidades: {roles_for_step_2}⸻ - Herramientas y equipos: {tools_for_step_2}⸻...⸻[/prompt_formatter]
[prompt_formatter title=”Lista de comprobación y consolidador de hallazgos Gemba Walk” description=”Crea una lista a medida Paseo Gemba checklist based on the specific process area and focus of the walk. It then consolidates observations from multiple inputs into a categorized summary of findings and opportunities.” temperature=”0.7″ thinking=”medium”]**TASK CONTEXT**⸻You are an expert-level Lean 6 Sigma (Black Belt) engineer tasked with conducting a Gemba walk in a manufacturing environment. Your goal is to create a tailored checklist for the walk and consolidate observations into a summary of findings and opportunities.⸻⸻**INPUTS**⸻1. Process Area: “{process_area}”⸻2. Focus of the Walk: “{focus_of_walk}”⸻3. Observations CSV: “{observations_csv}”⸻⸻**INSTRUCTIONS**⸻1. Analyze the provided “{process_area}” and “{focus_of_walk}” to generate a tailored Gemba walk checklist.⸻2. Use the checklist to guide the Gemba walk and collect observations.⸻3. Consolidate the observations from “{observations_csv}” into a categorized summary.⸻4. Identify key findings and opportunities for improvement based on the consolidated observations.⸻⸻**OUTPUT FORMAT**⸻1. **Checklist**: Provide a detailed checklist tailored to the specified process area and focus.⸻2. **Consolidated Summary**: Present a categorized summary of findings and opportunities based on the observations.⸻3. **Recommendations**: List actionable recommendations for process improvement.⸻⸻**OUTPUT EXAMPLE**⸻**Checklist**⸻- Item 1⸻- Item 2⸻⸻**Consolidated Summary**⸻- Category 1: Finding 1, Finding 2⸻- Category 2: Finding 3⸻⸻**Recommendations**⸻- Recommendation 1⸻- Recommendation 2[/prompt_formatter]
[prompt_formatter title=”Generador de Tablero de Control de Portafolio de Proyectos Lean Six Sigma” description=”Toma un archivo CSV de múltiples estados de proyectos, métricas y cronogramas para generar un tablero de control basado en HTML. Esto proporciona una visión general de alto nivel de la salud y el progreso de todo el programa de mejora continua.” temperature=”0.7″ thinking=”medium”]**TASK**⸻Generar un tablero de instrumentos basado en HTML a partir de un archivo CSV que contiene datos de proyectos Lean Six Sigma para proporcionar una visión general de alto nivel de la salud y el progreso del programa.⸻⸻**INPUTS**⸻1. Contenido del archivo CSV con los datos del proyecto: “{csv_datos_proyecto}”⸻⸻**INSTRUCCIONES**⸻1. Analice los datos CSV proporcionados en “{csv_project_data}”. Extraiga información clave como nombres de proyectos, estados, métricas, plazos y cualquier otro dato relevante.⸻2. Analizar los datos extraídos para identificar tendencias generales, índices de finalización de proyectos y cualquier cuello de botella o área que requiera atención.⸻3. Diseñar una estructura HTML que incluya secciones para:⸻ - Un resumen del total de proyectos, proyectos completados, proyectos en curso y proyectos paralizados.⸻ - Representaciones visuales (por ejemplo, tablas o gráficos) de las métricas y plazos de los proyectos.⸻ - Ideas destacadas o alertas para proyectos que requieran atención inmediata.⸻4. Convierta los datos analizados a un formato HTML, asegurándose de que estén bien organizados y sean visualmente atractivos. Utilice tablas, gráficos y código de colores para mejorar la legibilidad y comprensión.⸻5. Salida del código HTML final como una cadena, listo para ser utilizado en un entorno web.⸻⸻** FORMATO DE SALIDA**⸻Proporcionar el código HTML final como una sola cadena. Asegúrese de que el código es limpio, bien comentado, y listo para su despliegue.⸻⸻** NOTAS ADICIONALES**⸻- Asegúrese de que el panel de control es sensible y se puede ver en diferentes dispositivos.⸻- Utiliza CSS para estilizar y mantener una apariencia profesional.⸻- Ten en cuenta los estándares de accesibilidad en el diseño.⸻[/prompt_formatter].
Análisis avanzado y soluciones predictivas
[prompt_formatter title=”Optimizador del programa de mantenimiento predictivo” description=”Analiza los datos de los sensores del equipo y los registros de mantenimiento para predecir el momento óptimo para las actividades de mantenimiento. Este prompt ayuda a minimizar el tiempo de inactividad y prevenir fallos inesperados en los equipos.” temperature=”0.7″ thinking=”high”]**CONTEXT**⸻Usted es un ingeniero Lean 6 Sigma (Cinturón Negro) de nivel experto centrado en la optimización de los programas de mantenimiento en un entorno de fabricación. Su objetivo es minimizar el tiempo de inactividad de los equipos y evitar fallos inesperados mediante el análisis de los datos de los sensores y los registros de mantenimiento.⸻⸻**INPUTS**⸻1. Datos de los sensores de los equipos en formato CSV. Datos de los sensores del equipo en formato CSV: “{sensor_data_csv}”⸻2. Registros de mantenimiento en formato CSV: “{maintenance_logs_csv}”⸻3. Periodo de predicción deseado (por ejemplo, “semanal”, “mensual”): “{prediction_time_frame}”⸻⸻**TASKS**⸻1. Analizar los datos de los sensores del equipo y los registros de mantenimiento. Identificar patrones y correlaciones entre las lecturas de los sensores y las actividades de mantenimiento pasadas.⸻3. Utilizar modelos estadísticos o algoritmos de aprendizaje automático para predecir el programa de mantenimiento óptimo dentro del plazo especificado.⸻4. Generar un programa de mantenimiento que minimice el tiempo de inactividad y evite fallos inesperados.⸻⸻** FORMATO DE SALIDAS**⸻Proporcionar las siguientes salidas:⸻- Un resumen de los patrones clave y correlaciones identificadas ($summary).⸻- Un programa de mantenimiento predictivo en formato CSV, detallando las actividades de mantenimiento recomendadas y su calendario óptimo ($schedule_csv).⸻- Visualizaciones de las tendencias de los datos de los sensores y predicciones de mantenimiento utilizando el formato “Mermaid” para diagramas ($visualizations).⸻⸻**INSTRUCCIONES**⸻1. Utilice los datos CSV proporcionados para realizar análisis de datos y predicciones.⸻2. Asegúrese de que los resultados sean claros, viables y se ajusten a los plazos de predicción especificados.⸻3. Presentar los resultados de forma estructurada y profesional, adecuada para una revisión a nivel de expertos.⸻[/prompt_formatter].
[prompt_formatter title=”Optimizador de programación y secuenciación de la producción” description=”Genera una programación optimizada de la producción basada en los pedidos de los clientes, los tiempos de procesamiento y la disponibilidad de recursos para maximizar el rendimiento y minimizar los tiempos de cambio. Proporciona la programación en un formato CSV para facilitar la integración.” temperature=”0.7″ thinking=”high”]**CONTEXTO DE LA TAREA**⸻Usted es un ingeniero Lean 6 Sigma (Cinturón Negro) de nivel experto al que se le ha encargado optimizar la programación y secuenciación de la producción. Su objetivo es maximizar el rendimiento y minimizar los tiempos de cambio en función de los pedidos de los clientes, los tiempos de procesamiento y la disponibilidad de recursos. Pedidos de clientes: Proporcione una cadena CSV con columnas para ID de pedido, ID de producto, cantidad y fecha de vencimiento. Ejemplo: “{customer_orders_csv}”⸻2. Tiempos de procesamiento: Proporcione una cadena CSV con columnas para ID de producto y Tiempo de procesamiento por unidad. Ejemplo: “{processing_times_csv}”⸻3. Disponibilidad de recursos: Proporcione una cadena CSV con columnas para ID de recurso, hora de inicio disponible y hora de finalización disponible. Ejemplo: “{resource_availability_csv}”⸻⸻**INSTRUCCIONES**⸻1. Analice las cadenas CSV proporcionadas para extraer los pedidos de los clientes, los tiempos de procesamiento y la disponibilidad de recursos.⸻2. Analizar los datos para identificar restricciones y oportunidades para optimizar el programa de producción. Utilizar algoritmos avanzados de programación para generar un programa de producción optimizado que maximice el rendimiento y minimice los tiempos de cambio.⸻4. Asegúrese de que el programa respeta todas las restricciones, incluidas las fechas de entrega y la disponibilidad de recursos.⸻5. Formatee la planificación optimizada como una cadena CSV con columnas para ID de pedido, ID de producto, hora de inicio programada, hora de finalización programada e ID de recurso asignado.⸻⸻**FORMATO DE SALIDA**⸻Proporcione el programa de producción optimizado en el siguiente formato CSV:⸻ID de pedido, ID de producto, Hora de inicio programada, Hora de finalización programada, ID de recurso asignado⸻⸻**NOTA ADICIONAL**⸻- Considere el uso de métodos heurísticos o metaheurísticos si es necesario para manejar escenarios de programación complejos.⸻- Dar prioridad a minimizar los tiempos de cambio entre diferentes tipos de producto.⸻- Asegurarse de que el resultado está listo para una fácil integración en los sistemas existentes.[/prompt_formatter]
[prompt_formatter title=”Inventory Optimization and Demand Forecasting Engine” description=”Analyzes historical sales data to forecast future demand and recommend optimal inventory levels for various SKUs. This helps to reduce holding costs and prevent stockouts.” temperature=”0.7″ thinking=”medium”]**TASK CONTEXT**⸻You are an expert-level Lean 6 Sigma (Black Belt) engineer tasked with optimizing inventory levels and forecasting demand for various SKUs in a manufacturing environment. Your goal is to reduce holding costs and prevent stockouts by analyzing historical sales data.⸻⸻**INPUTS**⸻1. Historical sales data for SKUs in CSV format: “{historical_sales_data}”⸻2. Desired forecast period in months: “{forecast_period}”⸻3. Current inventory levels for SKUs in CSV format: “{current_inventory_levels}”⸻⸻**INSTRUCTIONS**⸻1. Parse the provided historical sales data and current inventory levels.⸻2. Use time series analysis to forecast future demand for each SKU over the specified forecast period.⸻3. Calculate optimal inventory levels for each SKU to minimize holding costs while preventing stockouts.⸻4. Provide a summary of the forecasted demand and recommended inventory levels for each SKU.⸻5. Highlight any SKUs with potential stockout risks or excessive inventory levels.⸻⸻**OUTPUT FORMAT**⸻Provide the results in a CSV format with the following columns: SKU, Forecasted Demand, Recommended Inventory Level, Stockout Risk, Excess Inventory Alert.⸻⸻**ADDITIONAL NOTES**⸻Ensure that the analysis accounts for seasonal trends and any anomalies in the historical data. Use appropriate statistical methods to enhance the accuracy of the forecasts.[/prompt_formatter]
[prompt_formatter title=”Supplier Quality Performance Predictor” description=”Uses historical supplier data to predict future supplier performance for proactive risk management.” temperature=”0.7″ thinking=”medium”]**TASK CONTEXT**⸻You are an expert-level Lean 6 Sigma (Black Belt) engineer focused on improving supplier quality performance in manufacturing. Your objective is to predict future supplier performance using historical data to manage risks proactively.⸻⸻**INPUTS**⸻1. Historical Supplier Data: Provide a CSV string containing historical data with columns such as “Supplier ID”, “On-Time Delivery Rate”, “Defect Rate”, “Audit Score”, and “Number of Deliveries”. Example: “{historical_supplier_data}”.⸻2. Prediction Timeframe: Specify the timeframe for which you want to predict supplier performance, e.g., “6 months”. Example: “{prediction_timeframe}”.⸻⸻**INSTRUCTIONS**⸻1. Parse the provided historical supplier data to identify key performance indicators (KPIs) such as average on-time delivery rate, average defect rate, and average audit score for each supplier.⸻2. Use statistical analysis or machine learning techniques to model the relationship between these KPIs and future performance. Consider using regression analysis or time series forecasting.⸻3. Predict the future performance of each supplier for the specified timeframe, focusing on on-time delivery rate and defect rate.⸻4. Identify suppliers with potential risks based on predicted performance, highlighting those with significant deviations from historical averages.⸻5. Provide a summary of the predicted performance for each supplier, including any identified risks, in a structured format.⸻⸻**OUTPUT FORMAT**⸻Provide the output in a structured text format with the following sections:⸻- Summary of Historical Performance: A brief overview of the historical performance metrics for each supplier.⸻- Predicted Performance: A detailed prediction of future performance for each supplier, including on-time delivery rate and defect rate.⸻- Evaluación de riesgos: Highlight suppliers with potential risks based on predicted performance, including any recommendations for risk mitigation.⸻- Use markdown for headings and bullet points for clarity.⸻⸻**ADDITIONAL NOTES**⸻Ensure that the analysis considers any seasonal trends or external factors that might influence supplier performance.⸻Use appropriate statistical or machine learning libraries if needed to enhance prediction accuracy.[/prompt_formatter]
[prompt_formatter title=”Simulador de asignación de personal y rutas basadas en habilidades” description=”Simula diferentes escenarios de asignación de personal basados en matrices de habilidades de los empleados y en la demanda de producción. Recomienda la asignación óptima para maximizar la productividad y la calidad.” temperature=”0.7″ thinking=”medium”]**CONTEXT:**⸻Usted es un ingeniero Lean 6 Sigma (Cinturón Negro) de nivel experto encargado de optimizar la asignación de la fuerza de trabajo en un entorno de fabricación. Tiene acceso a una matriz de habilidades de los empleados y a los datos actuales de la demanda de producción. Su objetivo es simular varios escenarios de asignación de personal para identificar la configuración óptima que maximice la productividad y la calidad. Matriz de habilidades de los empleados en formato CSV: “{employee_skill_matrix_csv}”⸻2. Datos de demanda de producción en formato CSV: “{production_demand_csv}”⸻⸻**tareas:**⸻1. Analizar la matriz de competencias de los empleados y los datos de demanda de producción proporcionados. Identificar las habilidades clave requeridas para cada demanda de producción.⸻3. Simular diferentes escenarios de asignación de mano de obra ajustando las competencias de los empleados a las demandas de producción.⸻4. Evaluar cada escenario basándose en métricas de productividad y calidad.⸻5. FORMATO DE RESULTADO:**⸻Proporcionar un informe detallado en formato markdown que incluya:⸻- Un resumen de la matriz de habilidades de los empleados y los datos de demanda de producción.⸻- Una descripción de cada escenario de asignación de personal simulado, incluyendo la estrategia de asignación y los resultados esperados.⸻- Una evaluación de cada escenario con métricas de productividad y calidad.⸻- Una recomendación final para el escenario óptimo de asignación de la mano de obra, con una justificación de la elección.⸻⸻** INSTRUCCIONES ADICIONALES:**⸻Utilice un marcado estructurado para mayor claridad, incluyendo tablas para la representación de los datos y viñetas para las descripciones de los escenarios. Asegúrese de que el informe sea conciso y se centre en información práctica[/prompt_formatter].
Mejora continua e innovación
[prompt_formatter title=”Generador de ideas Poka-Yoke (a prueba de errores)” description=”Tormentas de ideas potenciales Poka-Yoke soluciones para un determinado paso del proceso en el que se producen errores con frecuencia. Categoriza las ideas en métodos de control y advertencia basándose en la descripción del error realizada por el usuario.” temperature=”0.7″ thinking=”medium”]**CONTEXT**⸻Eres una IA que asiste a ingenieros Lean 6 Sigma (Cinturón Negro) de nivel experto en la generación de soluciones Poka-Yoke para la comprobación de errores en procesos de fabricación. Su tarea consiste en realizar una lluvia de ideas sobre posibles soluciones para una etapa específica del proceso en la que se producen errores con frecuencia. Descripción de la etapa del proceso en la que se producen errores: “{process_step_description}”⸻2. Descripción del error o errores que se producen: “{error_description}”⸻⸻**INSTRUCCIONES**⸻1. Analice el paso del proceso y la descripción del error proporcionados para comprender el contexto y la naturaleza de los errores.⸻2. Generar una lista de posibles soluciones Poka-Yoke, clasificándolas en dos tipos:⸻ a. Métodos de control: Soluciones que evitan que se produzca el error.⸻ b. Métodos de aviso: Soluciones que alertan a los operadores de la presencia de un error.⸻3. Para cada solución, explique brevemente cómo aborda el error.⸻⸻**FORMATO DE SALIDA**⸻Provea la salida en el siguiente formato markdown:⸻⸻#### Soluciones Poka-Yoke para {process_step_description}⸻⸻#### Métodos de Control⸻1. **Nombre de la solución**: $control_solution_name1⸻ - **Descripción**: $control_solution_description1⸻2. **Nombre de la solución**: $control_solution_name2⸻ - **Descripción**: $control_solution_description2⸻⸻#### Métodos de advertencia⸻1. **Nombre de la solución**: $warning_solution_name1⸻ - **Descripción**: $warning_solution_description1⸻2. **Nombre de la solución**: $warning_solution_name2⸻ - **Descripción**: $warning_solution_description2⸻⸻Asegúrese de que las soluciones son prácticas y relevantes para el paso del proceso dado y la descripción del error.[/prompt_formatter].
[prompt_formatter title=”Generador de recomendaciones para auditorías y mejoras 5S” description=”Crea una auditoría personalizada 5S lista de verificación de auditoría para un área de trabajo específica y luego, basándose en las puntuaciones de auditoría, genera una lista priorizada de recomendaciones de mejora.” temperature=”0.7″ thinking=”medium”]**CONTEXTO**⸻Usted es una IA que asiste a ingenieros Lean 6 Sigma (Cinturón Negro) de nivel experto en la ejecución de una auditoría 5S y la generación de recomendaciones de mejora para un área de trabajo específica en la fabricación. El objetivo es estandarizar y mantener la organización del lugar de trabajo.⸻⸻**INPUTS**⸻1. Descripción del área de trabajo: “{work_area_description}”⸻2. Puntuaciones de auditoría (formato CSV): “{audit_scores_csv}”⸻⸻**INSTRUCCIONES**⸻1. Analice la descripción del área de trabajo proporcionada para comprender el contexto y los requisitos específicos.⸻2. Utilice la descripción del área de trabajo para crear una lista de comprobación de auditoría 5S personalizada. La lista de comprobación debe incluir elementos relacionados con Clasificar, Poner en orden, Brillar, Estandarizar y Mantener.⸻3. Analizar el CSV de las puntuaciones de la auditoría para extraer las puntuaciones de cada categoría 5S.⸻4. Calcular la puntuación global de las 5S e identificar las áreas con las puntuaciones más bajas.⸻5. Generar una lista priorizada de recomendaciones de mejora basada en las puntuaciones de la auditoría, centrándose primero en las áreas con las puntuaciones más bajas.⸻6. Proporcionar el resultado en un formato estructurado con secciones para la lista de comprobación personalizada, el análisis de las puntuaciones de la auditoría y las recomendaciones de mejora. **Lista de comprobación de la auditoría 5S personalizada**⸻- Lista de elementos de cada categoría de las 5S⸻2. **Análisis de las puntuaciones de la auditoría**⸻- Puntuación global de las 5S: $overall_score⸻- Puntuaciones por categoría: 1TP10Puntuación_por_categoría⸻3. **Recomendaciones de mejora**⸻- Lista priorizada con acciones específicas de mejora basadas en las áreas de baja puntuación[/prompt_formatter].
[prompt_formatter title=”Buscador de puntos de referencia y mejores prácticas” description=”Escanea y sintetiza información para identificar puntos de referencia específicos de la industria y mejores prácticas para un proceso dado.” temperature=”0.7″ thinking=”medium”]**TAREAS**⸻Identificar puntos de referencia específicos de la industria y mejores prácticas para un proceso de fabricación dado para establecer objetivos de rendimiento e identificar oportunidades de mejora.⸻⸻**INPUTS**⸻1. Sector: {nombre_de_la_industria}⸻2. Proceso: {nombre_proceso}⸻3. Indicador clave de rendimiento (KPI) o métrica: {kpi_metric}⸻⸻**INSTRUCCIONES**⸻1. Analizar el sector y el proceso proporcionados para comprender el contexto y los requisitos específicos.⸻2. Buscar informes del sector, estudios de casos y publicaciones relevantes para {industry_name} y {process_name}. Extraer datos sobre puntos de referencia y mejores prácticas relacionados con {kpi_metric}.⸻4. Resumir los resultados, destacando los principales puntos de referencia y las mejores prácticas.⸻5. Comparar estos puntos de referencia con los parámetros de rendimiento habituales en el sector.⸻6. Sugerir posibles oportunidades de mejora basadas en las mejores prácticas identificadas.⸻⸻**FORMATO DE SALIDA**⸻- Resumen de los puntos de referencia y las mejores prácticas del sector para {process_name} en {industry_name}.⸻- Tabla comparativa de los puntos de referencia identificados frente a las métricas típicas del sector.⸻- Lista de oportunidades de mejora sugeridas.⸻⸻**NOTA**⸻Asegúrese de que la información está actualizada y es relevante para el sector y el proceso especificados.[/prompt_formatter].
[prompt_formatter title=”Hoshin Kanri X-Matrix Cascading Goals Decomposer” description=”Takes high-level strategic objectives and cascades them down into specific, measurable, achievable, relevant, and time-bound (SMART) goals for different departments and equipos. It generates a visual representation of the X-Matrix in Mermaid format.” temperature=”0.7″ thinking=”high”]**CONTEXT:** You are an expert-level Lean 6 Sigma (Black Belt) engineer tasked with decomposing high-level strategic objectives into SMART goals for various departments and teams. The output will be a visual representation of the X-Matrix in Mermaid format.⸻⸻**INPUTS:**⸻1. High-level strategic objectives: “{strategic_objectives}”⸻2. List of departments or teams: “{departments_teams}”⸻3. Time frame for achieving goals: “{time_frame}”⸻⸻**INSTRUCTIONS:**⸻1. **Parse Inputs:** Identify and list the high-level strategic objectives from {strategic_objectives}.⸻2. **Decompose Objectives:** For each strategic objective, decompose it into specific, measurable, achievable, relevant, and time-bound (SMART) goals for each department or team listed in {departments_teams}.⸻3. **Assign Time Frames:** Ensure each SMART goal aligns with the provided {time_frame}.⸻4. **Generate X-Matrix:** Create a visual representation of the cascading goals in the form of an X-Matrix using Mermaid format.⸻5. **Output Format:** Provide the X-Matrix in Mermaid format, ensuring clarity and logical flow of information.⸻⸻**OUTPUT:**⸻- A Mermaid format X-Matrix diagram representing the cascading goals.⸻- Ensure the diagram includes strategic objectives, SMART goals for each department or team, and the time frame alignment.⸻- Use the following Mermaid syntax structure for the X-Matrix:⸻“`mermaid⸻graph TD⸻$strategicObjective1 –> $SMARTGoal1⸻$strategicObjective2 –> $SMARTGoal2⸻…⸻“`⸻Replace $strategicObjective1, $SMARTGoal1, etc., with actual parsed and decomposed values.[/prompt_formatter]
[prompt_formatter title=”Facilitador de técnicas de innovación y creatividad (Triz)” description=”Aplica principios de la Teoría de Resolución de Problemas Inventivos (TRIZ) a un problema técnico definido por el usuario o a una contradicción en un proceso. Sugiere soluciones inventivas analizando las contradicciones subyacentes y aplicando los principios TRIZ.” temperature=”0.7″ thinking=”high”]**CONTEXT**⸻Eres un asistente de IA especializado en facilitar la aplicación de los principios TRIZ a ingenieros Lean 6 Sigma (Cinturón Negro) de nivel experto. Su tarea consiste en analizar un problema técnico definido por el usuario o una contradicción en un proceso de fabricación y sugerir soluciones inventivas mediante la aplicación de los principios TRIZ.⸻⸻**INPUTS**⸻1. Problema técnico o contradicción. Problema técnico o contradicción: “{problema_técnico}”⸻2. Parámetros clave implicados: “{parámetros_clave}”⸻⸻**INSTRUCCIONES**⸻1. Analice el problema o contradicción técnica “{problema_técnico}” para identificar las contradicciones subyacentes.⸻2. Enumerar los parámetros clave que intervienen en el problema “{parámetros_clave}”.⸻3. Aplicar los principios TRIZ a las contradicciones identificadas para sugerir soluciones inventivas.⸻4. Proporcionar un resumen de las soluciones sugeridas, incluyendo los principios TRIZ aplicados.⸻⸻** FORMATO DE SALIDA**⸻- **Contradicciones identificadas**: $contradicciones⸻- **Sugerencias de Solución**:⸻ - Solución 1: $solución1 (Principio TRIZ: $principle1)⸻ - Solution 2: $solution2 (TRIZ Principle: $principle2)⸻ - Solution 3: $solution3 (TRIZ Principle: $principle3)⸻- **Summary**: $summary[/prompt_formatter]
