Simplement le plus grand répertoire de prompts d'IA spécialisé en conception de produits et innovation

Welcome to the world’s largest AI prompts directory dedicated to advanced conception de produits, engineering, science, innovation, quality, and fabrication. Si les outils d'IA en ligne transforment rapidement le paysage de l'ingénierie en augmentant les capacités humaines, leur véritable puissance est révélée par des instructions précises et élaborées par des experts. Ce répertoire complet vous fournit une collection de telles instructions, vous permettant de commander des systèmes d'IA capables de traiter de vastes quantités de données, d'identifier des modèles complexes et de générer des solutions inédites bien plus efficacement que les méthodes traditionnelles.
Découvrez et affinez les invites exactes nécessaires pour exploiter les agents d'IA en ligne afin d'optimiser vos conceptions pour des performances et une fabricabilité maximales, d'accélérer les simulations complexes, de prédire avec précision les propriétés des matériaux et d'automatiser une gamme variée de tâches analytiques critiques.
Les filtres de recherche avancés permettent un accès rapide à ce vaste répertoire et couvrent tout le spectre de l'ingénierie moderne.
Compte tenu des ressources et du temps disponibles sur le serveur, les invites elles-mêmes sont réservées aux membres enregistrés et ne sont pas visibles ci-dessous si vous n'êtes pas connecté. Vous pouvez vous inscrire, 100% gratuit :
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- Analyse des causes profondes
- Génie électrique
Invitation à l'IA à Facteurs contribuant à la défaillance de l'IGBT
- Analyse des défaillances, Analyse des modes de défaillance et de leurs effets (AMDEC), Maintenance, Algorithmes de maintenance prédictive, Amélioration des processus, Contrôle de qualité, Gestion de la qualité, Analyse des risques, Gestion des risques
Identifie les facteurs potentiels contribuant à la défaillance d'un module IGBT (Insulated Gate Bipolar Transistor) dans un entraînement à fréquence variable (VFD) sur la base des données opérationnelles et du mode de défaillance. Cela permet de prévenir les pannes futures.
Sortie :
- Texte
- ne nécessite pas d'Internet en direct
- Champs : {vfd_model_and_application} {igbt_failure_mode_description} {operational_data_at_failure_csv_description}
- Idéal pour : Les ingénieurs de maintenance et les spécialistes de l'électronique de puissance qui étudient les défaillances des IGBT dans les variateurs de vitesse et qui ont besoin d'identifier un ensemble complet de facteurs contributifs potentiels sur la base des données opérationnelles et des caractéristiques des défaillances.
- Analyse des causes profondes
- Génie électrique
Invitation à l'IA à Analyse des 5 raisons de la défaillance du système SCADA
- 5 pourquoi, Amélioration continue, Analyse des défaillances, Techniques de résolution de problèmes, Amélioration des processus, Contrôle de qualité, Gestion de la qualité, Gestion des risques, Analyse des causes profondes
Formule une analyse des "5 raisons" pour remonter à la cause première d'une défaillance de communication dans un système SCADA. Ce questionnement structuré permet de découvrir des problèmes systémiques plus profonds que les symptômes initiaux.
Sortie :
- Markdown
- ne nécessite pas d'Internet en direct
- Champs : {problem_statement_SCADA_failure} {initial_symptom_observed}
- Idéal pour : Ingénieurs et techniciens SCADA effectuant une analyse des causes profondes des défaillances de communication ou d'autres problèmes et ayant besoin d'une technique de questionnement structurée telle que les "5 raisons" pour aller plus loin que les symptômes de surface.
- Analyse des causes profondes
- Génie électrique
Invitation à l'IA à Causes profondes du bruit de l'amplificateur
- Analyse de la conception, Génie électrique, Électronique, Analyse des causes profondes, Traitement du signal
Propose des causes fondamentales potentielles pour un bruit inattendu dans un circuit d'amplificateur sur la base de sa conception et de ses caractéristiques de bruit. Cela facilite le dépannage et le diagnostic des problèmes dans les circuits électroniques.
Sortie :
- Texte
- ne nécessite pas d'Internet en direct
- Champs : {amplifier_schematic_key_components_and_topology} {noise_characteristics_description} {recent_changes_to_circuit_or_environment}
- Idéal pour : Les ingénieurs et techniciens en électronique qui dépannent les problèmes de bruit inattendus dans les circuits d'amplification et qui ont besoin d'une liste complète de causes potentielles pour guider leur processus de diagnostic.
- Analyse des causes profondes
- Génie électrique
Invitation à l'IA à Diagramme en arête de poisson Panne d'électricité RCA
- Amélioration continue, Génie électrique, Impact environnemental, Analyse des défaillances, Maintenance, Techniques de résolution de problèmes, Amélioration des processus, Gestion des risques, Analyse des causes profondes
Génère une structure textuelle pour un diagramme en arête de poisson (Ishikawa) afin d'analyser les causes profondes potentielles d'une panne d'électricité récurrente. Ce diagramme fournit un cadre pour l'étude systématique des problèmes.
Sortie :
- Markdown
- ne nécessite pas d'Internet en direct
- Champs : {power_outage_symptoms_description} {system_components_involved_list} {conditions_environnementales_à_la_défaillance}
- Idéal pour : Les ingénieurs électriciens et les équipes de maintenance qui enquêtent sur les pannes de courant récurrentes et qui ont besoin d'un cadre structuré tel qu'un diagramme en arête de poisson pour faire un brainstorming et classer systématiquement les causes profondes potentielles.
- Modélisation prédictive
- Génie électrique
Invitation à l'IA à Prévision de la charge à court terme du micro-réseau
- Intelligence artificielle (IA), Énergie, Impact environnemental, Machine Learning, Algorithmes de maintenance prédictive, Énergie renouvelable, Réseau intelligent de réponse à la demande, Pratiques de durabilité
Développe une prévision de charge à court terme pour un micro-réseau à l'aide des données historiques de charge et des données météorologiques fournies, en produisant des prédictions au format CSV. Cela facilite la planification opérationnelle des micro-réseaux.
Sortie :
- CSV
- ne nécessite pas d'Internet en direct
- Champs : {historical_load_data_csv} {weather_forecast_data_csv} {prediction_horizon_hours}
- Idéal pour : Les opérateurs de micro-réseaux ou les ingénieurs électriciens qui ont besoin d'une prévision rapide de la charge à court terme basée sur les données historiques disponibles et les prévisions météorologiques pour faciliter la programmation opérationnelle et la gestion de l'énergie.
- Modélisation prédictive
- Génie électrique
Invitation à l'IA à Code Python Efficacité du moteur
- Efficacité, Génie électrique, Machine Learning, Algorithmes de maintenance prédictive, Amélioration des processus, Optimisation des processus, Statistical Analysis, Pratiques de durabilité
Génère un extrait de code Python utilisant scikit-learn pour un modèle de régression linéaire simple afin de prédire l'efficacité des moteurs électriques sur la base de caractéristiques définies par l'utilisateur. Cela permet de démarrer rapidement les tâches de modélisation prédictive de base.
Sortie :
- Python
- ne nécessite pas d'Internet en direct
- Champs : {input_features_list_str} {target_variable_name_str} {sample_data_csv_structure_description_str}
- Idéal pour : Les ingénieurs électriciens ou les étudiants qui cherchent à mettre en œuvre rapidement un modèle de régression linéaire de base en Python pour prédire l'efficacité des moteurs ou des variables continues similaires à l'aide de données opérationnelles.
- Modélisation prédictive
- Génie électrique
Invitation à l'IA à Identifier les variables de prévision énergétique
- Modélisation des données du bâtiment (BIM), Climat, Génie électrique, Énergie, Génie de l'environnement, Impact environnemental, Énergie renouvelable, Pratiques de durabilité
Identifie les principales variables d'entrée et suggère des sources de données publiques pour un modèle de prévision de la consommation d'énergie dans un bâtiment commercial dans une région spécifique. Cela permet d'exploiter les ressources en ligne pour les facteurs externes pertinents.
Sortie :
- JSON
- nécessite l'utilisation d'Internet en direct
- Champs : {type_de_bâtiment_et_modèle_d'utilisation} {region} {known_internal_data_points_csv_description}
- Idéal pour : Les ingénieurs électriciens ou les gestionnaires de bâtiments qui développent des modèles de prévision de la consommation d'énergie et qui ont besoin d'identifier des variables d'entrée pertinentes et de localiser des sources de données publiques externes pour améliorer la précision du modèle.
- Modélisation prédictive
- Génie électrique
Invitation à l'IA à Plan Transformateur Modèle RUL
- Génie électrique, Analyse des défaillances, Machine Learning, Algorithmes de maintenance prédictive, Gestion de la qualité, Gestion des risques, Sensors, Pratiques de durabilité
Décrit les étapes clés, les exigences en matière de données et les considérations de modélisation pour le développement d'un modèle prédictif de la durée de vie utile restante des transformateurs (RUL). Cela permet de structurer le processus de développement d'un tel système.
Sortie :
- Markdown
- ne nécessite pas d'Internet en direct
- Champs : {available_sensor_data_types_csv} {historical_failure_data_summary} {key_operational_stressors_list}
- Idéal pour : Les ingénieurs électriciens, les gestionnaires d'actifs ou les scientifiques des données chargés de développer des modèles de maintenance prédictive pour les transformateurs de puissance qui ont besoin d'une approche structurée et d'un aperçu des considérations.
- Optimisation de la conception expérimentale
- Génie électrique
Invitation à l'IA à Alternatives pour l'essai d'isolation HT
- Génie électrique, Analyse des défaillances, Matériels, Propriétés mécaniques, Contrôle non destructif (CND), Assurance qualité, Contrôle de qualité, Méthodes d'essai
Propose des méthodologies alternatives pour caractériser les ruptures d'isolation à haute tension en se référant aux avancées récentes des ressources en ligne spécifiées. Cela permet aux ingénieurs d'explorer des techniques d'essai modernes et potentiellement plus efficaces.
Sortie :
- Texte
- nécessite l'utilisation d'Internet en direct
- Champs : {current_methodology_description} {sample_material_properties_summary} {list_of_relevant_journal_or_conference_urls}
- Idéal pour : Les ingénieurs en haute tension et les spécialistes des matériaux qui cherchent à améliorer leurs protocoles de test d'isolation en explorant des techniques de caractérisation avancées ou alternatives basées sur des recherches récentes.
- Optimisation de la conception expérimentale
- Génie électrique
Invitation à l'IA à Optimiser la surveillance de la qualité de l'énergie
- Electrical Conductance, Génie électrique, Electrical Resistance, Énergie, Impact environnemental, Optimisation des processus, Contrôle de qualité, Gestion de la qualité, Sensors
Propose une stratégie optimisée de collecte de données pour la surveillance de la qualité de l'énergie dans une usine industrielle, compte tenu de son système électrique et de ses charges critiques. Cela permet d'identifier et de diagnostiquer efficacement les problèmes de qualité de l'énergie.
Sortie :
- Markdown
- ne nécessite pas d'Internet en direct
- Champs : {plant_electrical_system_summary} {list_of_critical_loads_and_sensitivity} {current_monitoring_limitations}
- Idéal pour : Les ingénieurs électriciens, les gestionnaires d'installations ou les consultants chargés d'assurer la qualité de l'énergie dans les environnements industriels qui ont besoin d'un plan structuré pour une surveillance et une collecte de données efficaces.
Personne n'a discuté de la partialité potentielle de la sélection de l'IA pour ces annuaires ? L'IA n'est pas à l'abri des préjugés.
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