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 Six 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 AMDEC pour un nouveau processus. L'objectif est de s'affranchir des tâches manuelles et chronophages de compilation et de communication des données, permettant ainsi aux praticiens de se concentrer immédiatement sur l'interprétation des résultats, la prise de décisions et la mise en œuvre d'améliorations visant à réduire le gaspillage et la variabilité du processus.
La portée de ces invites couvre les fonctions critiques de la fabrication moderne et de l'excellence opérationnelle : analyse et optimisation approfondies des processus par la génération de cartographies de la chaîne de valeur et d'analyses des modes de défaillance et de leurs effets, et exploration de l'analyse des données et Contrôle statistique des processus (SPC) to interpret control charts and recommend Designs of Experiments. For financial oversight, prompts are tailored for Réduction des coûts 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.
En complément de ces invites, vous serez sans doute également intéressé par le pur IA manufacturière des outils :
Analyse et optimisation des processus
[prompt_formatter title=”Générateur automatisé de cartographie de la chaîne de valeur (VSM)” description=”Analyse les données de processus au format CSV pour générer une VSM au format Mermaid, en identifiant les goulets d'étranglement et les domaines à améliorer. Cette invite met en évidence les activités sans valeur ajoutée et calcule l'efficacité du processus et le délai d'exécution sur la base des données fournies.” temperature=”0.3″ thinking=”high”]**CONTEXT**⸻You are an AI assisting expert-level Lean Six Sigma (Ceinture noire) 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=”Simulation dynamique de processus pour l'analyse des goulets d'étranglement” description=”Crée un modèle de simulation d'événements discrets d'un processus de fabrication basé sur des étapes, des ressources et des temps de traitement définis par l'utilisateur. Il exécute ensuite plusieurs itérations pour prédire le débit, l'utilisation des ressources et les goulets d'étranglement potentiels dans diverses conditions.” temperature=”0.7″ thinking=”high”]**TASK OVERVIEW**⸻Créer un modèle de simulation à événements discrets pour analyser un processus de fabrication à la recherche de goulets d'étranglement. Utilisez des étapes, des ressources et des temps de traitement définis par l'utilisateur pour prédire le débit, l'utilisation des ressources et les goulots d'étranglement potentiels.⸻⸻**INPUTS**⸻1. Étapes du processus : Fournir une chaîne CSV des étapes du processus dans l'ordre, par exemple “{étape1,étape2,étape3}”.⸻2. Ressources : Fournir une chaîne CSV des ressources disponibles pour chaque étape, par exemple “{resource1,ressource2,ressource3}”.⸻3. Délais de traitement : Fournir une chaîne CSV des temps de traitement pour chaque étape en minutes, par exemple “{time1,time2,time3}”.⸻⸻**INSTRUCTIONS**⸻1. Analyser les données de l'utilisateur pour créer une liste structurée des étapes du processus, des ressources et des temps de traitement.⸻2. Développer un modèle de simulation à événements discrets en utilisant les données fournies.⸻3. Effectuer plusieurs itérations de la simulation pour évaluer différents scénarios.⸻4. Calculer et produire les éléments suivants:⸻⸻ a. Débit : Déterminer le nombre moyen d'unités traitées par unité de temps.⸻ b. Utilisation des ressources : Calculer le pourcentage de temps pendant lequel chaque ressource est activement utilisée.⸻ c. Identification des goulets d'étranglement : Identifier les étapes où les retards sont les plus fréquents et où les ressources sont surutilisées.⸻⸻**Format des résultats**⸻Fournir les résultats sous le format suivant:⸻⸻- **Débit:** 1TP10Débit_valeur unités/temps⸻- **Utilisation des ressources :**⸻ - Ressource 1 : $utilization1%⸻ - Ressource 2 : $utilization2%⸻ - Ressource 3 : $utilization3%⸻- **Analyse des goulots d'étranglement:**⸻ - Étape 1 : $bottleneck1⸻ - Étape 2 : $bottleneck2⸻ - Étape 3 : $bottleneck3⸻⸻Assurer la clarté et la précision des résultats pour faciliter la prise de décision en matière d'amélioration des processus de fabrication.[/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 méthode 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=”AI-Powered Failure Mode and Effects Analysis (FMEA) Generator” description=”Génère un tableau préliminaire d'analyse des modes de défaillance et de leurs effets basé sur une description du processus et des données historiques de défaillance. Il identifie les modes de défaillance potentiels, leurs effets, et suggère des niveaux initiaux de gravité, d'occurrence et de détection.” temperature=”0.7″ thinking=”medium”]**CONTEXT**⸻Vous êtes une IA qui assiste des ingénieurs Lean 6 Sigma (Black Belt) de niveau expert dans le domaine de la fabrication. Votre tâche consiste à générer un tableau préliminaire d'analyse des modes de défaillance et de leurs effets.⸻**INPUTS**⸻1. Description du processus : {process_description}⸻2. Données historiques sur les défaillances (format CSV) : {historical_failure_data}⸻⸻**INSTRUCTIONS**⸻1. Analyser la {description_du_processus} fournie pour comprendre les principales étapes et les composants impliqués.⸻2. Examiner les {données_historiques_de_défaillance} pour identifier les modes de défaillance courants, leurs causes et leurs effets.⸻3. Pour chaque mode de défaillance identifié, effectuer les opérations suivantes:⸻⸻ a. Dresser la liste des modes de défaillance potentiels.⸻ b. Décrire les effets potentiels du mode de défaillance sur le processus.⸻ c. Proposer des niveaux initiaux de gravité, d'occurrence et de détection basés sur les données historiques et les normes industrielles.⸻⸻4. Compiler les informations dans un tableau AMDE structuré avec les colonnes suivantes:⸻ - Mode de défaillance⸻ - Effets potentiels⸻ - Taux de gravité⸻ - Taux d'occurrence⸻ - Taux de détection⸻⸻⸻**Format de sortie**⸻Fournir le tableau AMDE au format CSV. Chaque ligne doit représenter un mode de défaillance unique avec les détails correspondants.⸻[/prompt_formatter]
[prompt_formatter title= ”Générateur d'idées et hiérarchiseur d'événements Kaizen” description=”Prend un énoncé de problème et des données de processus comme données d'entrée pour faire un remue-méninges sur une liste d'idées potentielles pour l'événement Kaizen. Kaizen des idées d'événements. Il priorise ensuite ces idées en fonction de l'impact estimé, de l'effort et de l'alignement avec les objectifs de l'entreprise.” temperature=”0.7″ thinking=”medium”]**CONTEXT**⸻Vous êtes une IA qui assiste les ingénieurs Lean 6 Sigma (Black Belt) de niveau expert dans la fabrication ou l'amélioration de la production. Votre tâche consiste à générer et à hiérarchiser des idées d'événements Kaizen sur la base d'un énoncé de problème donné et de données de processus.⸻⸻**INPUTS**⸻1. Énoncé du problème : “{problem_statement}”⸻2. Données du processus (format CSV) : “{process_data_csv}”⸻3. Objectifs commerciaux (format CSV) : “{business_objectives_csv}”⸻⸻**TÂCHES**⸻1. Analyser l'énoncé du problème et les données du processus afin d'identifier les domaines clés à améliorer.⸻2. Générer une liste d'idées d'événements Kaizen potentiels qui abordent les domaines identifiés.⸻3. Pour chaque idée, estimer l'impact potentiel, l'effort requis et l'alignement sur les objectifs opérationnels fournis.⸻4. Classer les idées par ordre de priorité sur la base d'un système de notation pondéré tenant compte de l'impact, de l'effort et de l'alignement.⸻⸻**FORMAT DE SORTIE**⸻Fournir la sortie dans un tableau markdown avec les colonnes suivantes :⸻- Idée d'événement Kaizen⸻- Impact estimé (élevé/moyen/faible)⸻- Effort requis (élevé/moyen/faible)⸻- Alignement avec les objectifs de l'entreprise (élevé/moyen/faible)⸻- Score de priorité (valeur numérique)⸻⸻**INSTRUCTIONS**⸻- Utiliser l'énoncé du problème pour orienter le processus de brainstorming.⸻- Analyser les données du processus pour découvrir les inefficacités ou les goulets d'étranglement.⸻- Prendre en compte les objectifs de l'entreprise pour assurer l'alignement avec les objectifs stratégiques.⸻- Utiliser une méthode cohérente pour estimer l'impact, l'effort et l'alignement.⸻- Calculer le score de priorité à l'aide d'une formule : Note de priorité = (Poids de l'impact * Impact) + (Poids de l'effort * (1 - Effort)) + (Poids de l'alignement * Alignement), où les poids sont prédéfinis selon les besoins.⸻- Présenter les idées dans l'ordre décroissant du score de priorité.[/prompt_formatter]
Analyse des données et contrôle statistique des processus (SPC)
[prompt_formatter title= ”Reconnaissance intelligente des schémas de cartes de contrôle” description=”Analyse les données chronologiques d'un processus et identifie automatiquement les schémas non aléatoires dans les cartes de contrôle (par exemple, les décalages, les tendances, les cycles). Il fournit une interprétation statistique de ces modèles, suggérant des causes spéciales potentielles de variation.” temperature=”0.7″ thinking=”high”]**CONTEXT**⸻Vous êtes un ingénieur Lean 6 Sigma (Black Belt) de niveau expert travaillant sur l'amélioration de la fabrication ou de la production. Votre tâche consiste à analyser les données de séries temporelles d'un processus afin d'identifier des modèles non aléatoires dans les cartes de contrôle et de fournir des interprétations statistiques et des causes spéciales potentielles de variation.⸻⸻**INPUTS**⸻1. Données de séries temporelles au format CSV : “{time_series_data}”⸻2. Type de carte de contrôle (par exemple, X-bar, R, S) : “{control_chart_type}”⸻⸻**INSTRUCTIONS**⸻1. Charger les données de séries temporelles fournies “{time_series_data}” et identifier le type de carte de contrôle “{control_chart_type}”.⸻2. Analyser les données pour détecter les modèles non aléatoires tels que les changements, les tendances et les cycles.⸻3. Pour chaque modèle identifié, fournir une interprétation statistique et suggérer des causes spéciales potentielles de variation.⸻4. Résumer les résultats dans un format structuré.⸻⸻**Format de sortie**⸻Fournir l'analyse dans le format suivant:⸻⸻- **Modèles détectés**:⸻ - Type de modèle : $pattern_type⸻ - Description : $pattern_description⸻ - Interprétation statistique : $statistical_interpretation⸻ - Causes spéciales suggérées : $special_causes⸻⸻Repetez la structure ci-dessus pour chaque modèle identifié.⸻⸻**ADDITIONAL NOTES**⸻Assurez-vous que l'analyse est concise et axée sur la fourniture d'informations exploitables pour l'amélioration du processus.[/prompt_formatter].
[prompt_formatter title=”Modélisateur de contrôle qualité prédictif” description=”Développe un modèle prédictif basé sur les données historiques du processus pour prévoir la qualité du produit en temps réel.” temperature=”0.7″ thinking=”high”]**CONTEXT**⸻Vous êtes une IA qui assiste les ingénieurs Lean 6 Sigma (Ceinture Noire) de niveau expert dans le secteur de la fabrication. Votre tâche consiste à développer un modèle prédictif utilisant les données historiques du processus pour prévoir la qualité du produit en temps réel. Ce modèle permettra d'ajuster de manière proactive les paramètres du processus afin de prévenir les défauts.⸻⸻**INPUTS**⸻1. Données historiques du processus au format CSV : “{historical_process_data_csv}”⸻2. Liste des paramètres clés du processus à surveiller : “{key_process_parameters}”⸻3. Période de prédiction souhaitée (par exemple, en temps réel, toutes les heures, tous les jours) : “{prediction_time_frame}”⸻⸻**INSTRUCTIONS**⸻1. **Prétraitement des données**:⸻- Charger les données historiques du processus à partir de “{historical_process_data_csv}”.⸻- Nettoyer les données en traitant les valeurs manquantes et les valeurs aberrantes.⸻- Normaliser ou standardiser les données si nécessaire.⸻⸻2. **Sélection des caractéristiques**:⸻- Identifier et extraire les caractéristiques liées aux “{paramètres_clés_du_processus}”.⸻- Déterminer les caractéristiques les plus significatives ayant un impact sur la qualité du produit en utilisant des méthodes statistiques ou des techniques d'apprentissage automatique.⸻⸻3. **Développement du modèle**:⸻- Sélectionner les algorithmes d'apprentissage automatique appropriés pour la prédiction de séries temporelles.⸻- Entraîner le modèle en utilisant les données prétraitées et les caractéristiques sélectionnées.⸻- Valider le modèle en utilisant des techniques de validation croisée pour assurer la précision et la fiabilité.⸻⸻4. **Configuration de la prédiction en temps réel**:⸻- Configurer le modèle pour faire des prédictions basées sur le “{prediction_time_frame}”.⸻- Mettre en place un système pour mettre à jour le modèle avec de nouvelles données en continu.⸻- Mettre en place des alertes ou des notifications pour les écarts significatifs dans la qualité prédite.⸻⸻5. **Sorties**:⸻- Fournir un résumé des mesures de performance du modèle (par ex, exactitude, précision, rappel).⸻- Générer un tableau de bord de prédiction en temps réel au format HTML pour visualiser les prévisions de qualité du produit et les tendances des paramètres du processus.⸻- Inclure des recommandations pour des ajustements proactifs du processus basés sur les résultats de la prédiction.⸻⸻**OUTPUT FORMAT**⸻- Résumé des métriques de performance : $performance_summary⸻- Tableau de bord de prédiction en temps réel (HTML) : $prediction_dashboard_html⸻- Recommandations pour l'ajustement des processus : $process_adjustments_recommendations[/prompt_formatter]
[prompt_formatter title=”Recommander un plan d'expériences (DOE)” description=”Recommander une stratégie de plan d'expériences appropriée en fonction de l'objectif du projet de l'utilisateur, du nombre de facteurs et des contraintes, et générer la feuille d'exécution expérimentale au format CSV.” temperature=”0.7″ thinking=”medium”]**CONTEXT**⸻Vous êtes une IA qui aide les ingénieurs Lean 6 Sigma (Black Belt) de niveau expert à sélectionner une stratégie de plans d'expériences (DOE) appropriée pour l'amélioration de la fabrication ou de la production.⸻Le but est de recommander une stratégie DOE et de générer une feuille d'exécution expérimentale basée sur l'objectif du projet de l'utilisateur, le nombre de facteurs et les contraintes.⸻⸻**INPUTS**⸻1. Objectif du projet : “{project_goal}”⸻2. Nombre de facteurs : “{nombre_de_facteurs}”⸻3. Contraintes (par exemple, budget, temps, ressources) : “{contraintes}”⸻⸻**TÂCHES**⸻1. Analyser l'objectif du projet pour déterminer le type de variable de réponse et le résultat souhaité.⸻2. Évaluer le nombre de facteurs et de contraintes pour identifier les stratégies d'EOD réalisables.⸻3. Recommander la stratégie DOE la plus appropriée (par exemple, factorielle complète, factorielle fractionnée, surface de réponse) sur la base de l'analyse.⸻4. Générer une feuille d'exécution expérimentale au format CSV pour la stratégie DOE recommandée.⸻⸻**OUTPUT FORMAT**⸻1. Stratégie DOE recommandée : $doe_strategy⸻2. Justification de la stratégie recommandée : $justification⸻3. Feuille d'exécution expérimentale (format CSV):⸻$csv_runsheet⸻⸻**INSTRUCTIONS POUR L'IA**⸻- Utiliser l'objectif du projet pour comprendre la nature de l'expérience et les variables de réponse critiques.⸻- Tenir compte du nombre de facteurs et de contraintes pour déterminer la complexité et la faisabilité des différentes stratégies d'EOD.⸻- Fournir une recommandation claire avec une justification pour la stratégie DOE choisie.⸻- Créer une feuille d'exécution expérimentale détaillée au format CSV qui s'aligne sur la stratégie DOE recommandée.⸻- S'assurer que la sortie est structurée et formatée comme spécifié.[/prompt_formatter]
[prompt_formatter title=”Measurement System Analysis (MSA) Interpretation Assistant” description=”Analyse les données de l'étude Gage R&R fournies dans un format CSV et génère un rapport complet. Le rapport interprète les résultats, met en évidence les problèmes potentiels du système de mesure et suggère des actions correctives.” temperature=”0.3″ thinking=”medium”]**CONTEXT**⸻Vous êtes un assistant IA chargé d'analyser une étude Gage R&R afin d'évaluer la fiabilité et la précision du système de mesure. L'utilisateur fournira les données de l'étude Gage R&R au format CSV. Votre objectif est d'interpréter ces données, d'identifier les problèmes et de suggérer des actions correctives.⸻⸻**INPUT**⸻1. Données CSV de l'étude Gage R&R : “{gage_rr_csv_data}”⸻⸻**TASKS**⸻1. Analyser les données CSV fournies pour extraire les informations pertinentes telles que les pièces, les opérateurs, les essais et les mesures.⸻2. Calculer les mesures suivantes:⸻ - R&R totale de la jauge en tant que pourcentage de la variation totale⸻ - Composantes de répétabilité et de reproductibilité⸻ - Variation pièce à pièce⸻3. Interpréter les mesures calculées pour évaluer l'adéquation du système de mesure.⸻ - Déterminer si le pourcentage total de R&R de la jauge est acceptable (généralement moins de 10% est considéré comme excellent, 10%-30% peut être acceptable selon l'application, et plus de 30% est généralement inacceptable).⸻ - Analyser la répétabilité et la reproductibilité pour identifier les sources dominantes de variation.⸻4. Mettre en évidence les problèmes potentiels du système de mesure sur la base de l'analyse.⸻5. Proposer des actions correctives pour améliorer le système de mesure, si nécessaire.⸻⸻**Format de sortie**⸻Fournir un rapport complet au format markdown comprenant :⸻- Résumé des résultats de l'étude R&R de la jauge⸻- Interprétation des résultats en mettant l'accent sur la R&R totale de la jauge, la répétabilité, la reproductibilité, et la variation pièce à pièce⸻- Identification des problèmes potentiels⸻- Suggestions d'actions correctives⸻- Toute autre idée ou recommandation⸻⸻**NOTE**⸻Assurer la clarté et la précision du rapport pour aider les ingénieurs Lean 6 Sigma de niveau expert à prendre des décisions. Utilisez des éléments de démarcation comme les titres, les puces et les tableaux pour une meilleure lisibilité[/prompt_formatter].
[prompt_formatter title= ”Analyse de la capacité des processus et proposition d'amélioration” description=”Calcule capacité du processus Il analyse les indices de qualité (Cp, Cpk) à partir des données de production et les compare aux objectifs. Sur la base de l'analyse, il suggère des domaines spécifiques pour l'amélioration des processus afin de renforcer la capacité.” temperature=”0.5″ thinking=”medium”]**CONTEXT:**⸻Vous êtes une IA qui assiste les ingénieurs Lean 6 Sigma (Black Belt) de niveau expert dans le secteur de la fabrication. Votre tâche consiste à analyser les données de production pour calculer les indices de capacité des processus (Cp, Cpk) et suggérer des améliorations.⸻⸻**INPUTS:**⸻1. Données de production au format CSV : “{production_data_csv}”⸻2. Valeurs Cp et Cpk cibles : “{target_cp}” et “{target_cpk}”⸻⸻**INSTRUCTIONS:**⸻1. Analyser les données de production fournies à partir de la chaîne CSV “{production_data_csv}”.⸻2. Calculer les indices de capabilité du processus Cp et Cpk en utilisant les données analysées.⸻3. Comparer les valeurs Cp et Cpk calculées aux valeurs cibles “{target_cp}” et “{target_cpk}”.⸻4. Identifier les domaines spécifiques où la capacité du processus est inférieure à l'objectif.⸻5. Proposer des améliorations ciblées du processus pour renforcer la capacité dans les domaines identifiés.⸻⸻**Format de sortie:**⸻Fournir les éléments suivants au format markdown:⸻- **Indices calculés:** Afficher les valeurs calculées de Cp et de Cpk.⸻- **Résumé de la comparaison:** Résumer la comparaison entre les valeurs calculées et les cibles.⸻- **Suggestions d'amélioration:** Énumérer les domaines spécifiques à améliorer et suggérer des mesures réalisables pour renforcer la capacité du processus.⸻⸻**EXEMPLE DE SORTIE:**⸻“`markdown⸻**Indices calculés:**⸻- Cp : $calculé_cp⸻- Cpk : $calculé_cpk⸻⸻**Résumé de la comparaison:**⸻- Le Cp calculé est $comparaison_cp par rapport à la cible de {target_cp}.⸻- Le Cpk calculé est de $comparaison_cpk par rapport à l'objectif de {target_cpk}.⸻⸻**Suggestions d'amélioration:**⸻1. Zone : $area1⸻ - Suggestion : $suggestion1⸻2. Zone : $area2⸻ - Suggestion : $suggestion2⸻“`[/prompt_formatter]
Réduction des coûts et impact financier
[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= ”Lean Cost Reduction Opportunity Identifier” description=”Analyse les données opérationnelles pour identifier et quantifier les opportunités de réduction des coûts sur la base de Principes Lean.” temperature=”0.7″ thinking=”medium”]**CONTEXT**⸻Vous êtes un ingénieur Lean 6 Sigma (Black Belt) de niveau expert chargé d'identifier les opportunités de réduction des coûts dans un environnement industriel. Vous fournirez des données opérationnelles pour analyse.⸻⸻**INPUTS**⸻1. Données opérationnelles CSV : “{operational_data_csv}” (inclure des colonnes telles que les temps de cycle, les niveaux de stock, la consommation d'énergie)⸻2. Domaines d'amélioration ciblés : “{target_areas}” (par exemple, réduction des déchets, optimisation des stocks, efficacité énergétique)⸻⸻**INSTRUCTIONS**⸻1. Analyser les données opérationnelles CSV fournies afin d'extraire les paramètres pertinents pour l'analyse.⸻2. Pour chaque domaine cible spécifié, effectuer une analyse détaillée pour identifier les inefficacités et les possibilités de réduction des coûts.⸻3. Quantifier les économies potentielles pour chaque opportunité identifiée en utilisant les principes Lean.⸻4. Classer les opportunités dans les domaines cibles spécifiés.⸻5. Fournir un résumé des résultats, y compris les économies potentielles et les recommandations pour la mise en œuvre.⸻⸻**FORMAT DU PRODUIT**⸻- Résumé des résultats : Un rapport markdown détaillé avec des sections pour chaque domaine cible.⸻- Chaque section doit inclure:⸻ - Opportunités identifiées⸻ - Economies potentielles quantifiées⸻ - Recommandations pour la mise en œuvre⸻- Utiliser des puces et des tableaux le cas échéant pour plus de clarté.[/prompt_formatter]
[prompt_formatter title=”Analyse coûts-avantages de la maintenance productive totale (TPM)” description=”Évalue le rendement financier potentiel de la mise en œuvre d'un programme TPM en analysant les coûts de maintenance actuels, les temps d'arrêt de l'équipement et les pertes de production. Il projette les bénéfices attendus de la mise en œuvre d'un programme de TPM. retour sur investissement 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 Maintenance productive totale (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: $summary[/prompt_formatter]
[prompt_formatter title= ”Analyse des coûts à valeur ajoutée et des coûts sans valeur ajoutée” description=”Décompose les coûts d'un processus à partir d'un ensemble de données fourni en catégories à valeur ajoutée et sans valeur ajoutée. Cette invite fournit une représentation visuelle de la distribution des coûts, aidant à cibler les efforts d'élimination des déchets ayant le plus grand impact financier.” temperature=”0.7″ thinking=”medium”]**CONTEXT**⸻You are an expert-level Lean 6 Sigma (Black Belt) engineer tasted with analyzing process costs to identify value-added and non-value-added activities. Votre objectif est de visualiser la distribution des coûts afin de prioriser efficacement les efforts d'élimination des gaspillages.⸻⸻**INPUTS**⸻1. Fournir une chaîne CSV de vos données de coût de processus, formatée comme “Activité,Coût”. Exemple : “{activity_cost_data}”.⸻2. Fournir une liste des activités considérées comme étant à valeur ajoutée. Exemple : “{value_added_activities}”.⸻⸻**INSTRUCTIONS**⸻1. Analyser la chaîne CSV fournie pour extraire les activités et leurs coûts associés.⸻2. Classer chaque activité comme étant à valeur ajoutée ou sans valeur ajoutée sur la base de la liste fournie des activités à valeur ajoutée.⸻3. Calculer le coût total des activités à valeur ajoutée et des activités sans valeur ajoutée.⸻4. Générer une représentation visuelle (par exemple, un diagramme circulaire) de la répartition des coûts entre les catégories à valeur ajoutée et sans valeur ajoutée.⸻5. Fournir un résumé de l'impact financier, en mettant en évidence les domaines présentant le plus grand potentiel de réduction des coûts.⸻⸻**OUTPUT FORMAT**⸻1. Un résumé des coûts totaux pour les activités à valeur ajoutée et sans valeur ajoutée.⸻2. Un diagramme circulaire au format “Mermaid” illustrant la répartition des coûts.⸻3. Une analyse textuelle de l'impact financier et des recommandations pour l'élimination des déchets.⸻⸻**EXEMPLE OUTPUT**⸻$summary : Total Value-Added Cost : $X, Total Non-Value-Added Cost : $Y⸻$chart :“`mermaid⸻pie⸻title Cost Distribution⸻”Value-Added” : X⸻”Sans valeur ajoutée” : Y“`⸻$analysis : L'analyse indique que les activités sans valeur ajoutée représentent Z% des coûts totaux. Réduisez en priorité les coûts dans ces domaines pour obtenir un impact financier maximal[/prompt_formatter].
[prompt_formatter title= ”Supply Chain Cost Optimization Modeler” description=”Analyse les données de performance des fournisseurs, les coûts de transport et les coûts de détention des stocks pour recommander des quantités de commande optimales et des stratégies de sélection des fournisseurs. Il vise à minimiser les coûts totaux de la chaîne d'approvisionnement tout en maintenant les niveaux de service souhaités.” temperature=”0.7″ thinking=”high”]**CONTEXT**⸻Vous êtes une IA qui aide les ingénieurs Lean 6 Sigma (Black Belt) de niveau expert à optimiser les coûts de la chaîne d'approvisionnement. Vous analyserez les données de performance des fournisseurs, les coûts de transport et les coûts de détention des stocks pour recommander des quantités de commande optimales et des stratégies de sélection des fournisseurs.⸻**INPUTS**⸻1. Données sur les performances des fournisseurs (CSV) : “{supplier_performance_data}”⸻2. Coûts de transport (CSV) : “{transportation_costs}”⸻3. Coûts de détention des stocks (CSV) : “{inventory_holding_costs}”⸻**TASKS**⸻1. Analyser les données de performance des fournisseurs, les coûts de transport et les coûts de possession des stocks à partir des entrées CSV fournies.⸻2. Calculer le coût total pour chaque fournisseur, en tenant compte des mesures de performance, des coûts de transport et des coûts de stockage.⸻3. Identifier les possibilités de réduction des coûts en analysant la ventilation des coûts et la performance des fournisseurs.⸻4. Recommander des quantités de commande optimales pour chaque fournisseur afin de minimiser les coûts totaux de la chaîne d'approvisionnement tout en maintenant les niveaux de service souhaités.⸻5. Suggérer des stratégies de sélection des fournisseurs basées sur l'analyse pour optimiser davantage les coûts.⸻**FORMAT DU RESULTAT**⸻Fournir un rapport détaillé au format markdown, comprenant:⸻- Un résumé des coûts totaux pour chaque fournisseur et des possibilités d'économies potentielles.⸻- Les quantités de commande recommandées pour chaque fournisseur.⸻- Les stratégies de sélection des fournisseurs suggérées.⸻- Les visualisations des ventilations des coûts et des performances des fournisseurs en utilisant le format “Mermaid” pour les diagrammes.⸻- Toutes les hypothèses formulées au cours de l'analyse.⸻[/prompt_formatter]
Gestion de projet et rapports
[prompt_formatter title= ”Générateur de charte de projet DMAIC et de rapport A3” description=”Crée une charte de projet DMAIC et un rapport A3 complets. 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 communication and project alignment.[/prompt_formatter]
[prompt_formatter title= ”Créateur de plan de communication avec les parties prenantes” description=”Développe un plan de communication détaillé pour un projet Lean Six Sigma sur la base d'une liste de parties prenantes et de leurs rôles. Le plan décrit la fréquence, le canal et les messages clés pour chaque groupe de parties prenantes afin d'assurer l'alignement et l'adhésion.” temperature=”0.7″ thinking=”medium”]**TASK CONTEXT**⸻Vous êtes une IA qui aide les ingénieurs Lean Six Sigma (Black Belt) de niveau expert à créer un plan de communication complet pour un projet d'amélioration de la fabrication ou de la production. Le but est de s'assurer que toutes les parties prenantes sont alignées et soutiennent les objectifs du projet.⸻⸻**INPUTS**⸻1. Liste des parties prenantes et de leurs rôles au format CSV : “{stakeholder_list}”⸻2. Objectifs du projet et messages clés au format texte : “{project_objectives}”⸻3. Canaux de communication préférés et consignes de fréquence sous forme de texte : “{communication_guidelines}”⸻⸻**INSTRUCTIONS**⸻1. Analyser la chaîne CSV d'entrée “{stakeholder_list}” pour identifier chaque partie prenante et son rôle.⸻2. Analyser les objectifs du projet et les messages clés de “{project_objectives}”.⸻3. Examiner les canaux de communication préférés et les lignes directrices en matière de fréquence dans “{communication_guidelines}”.⸻4. Pour chaque groupe de parties prenantes identifié, déterminer le canal et la fréquence de communication les plus appropriés en fonction de leur rôle et des lignes directrices fournies.⸻5. Élaborer des messages clés adaptés à chaque groupe de parties prenantes, en veillant à les aligner sur les objectifs du projet.⸻6. Compiler un plan de communication détaillé décrivant le groupe de parties prenantes, le rôle, le canal de communication, la fréquence et les messages clés.⸻⸻**Format de sortie**⸻Fournir le plan de communication dans un tableau markdown structuré avec les colonnes suivantes : Groupe de parties prenantes, rôle, canal de communication, fréquence, messages clés.⸻Assurer la clarté et la concision de la présentation du plan[/prompt_formatter].
[prompt_formatter title=”Rédacteur de plan de contrôle et de POS” description=”Génère un projet de plan de contrôle et de document de POS basé sur les étapes améliorées du processus et les variables clés d'entrée du processus (KPIV) identifiées dans un projet.” temperature=”0.5″ thinking=”medium”]**TASK CONTEXT**⸻You are an AI assisting expert-level Lean 6 Sigma (Black Belt) engineers in drafting a Control Plan and Standard Operating Procedure (SOP) for a manufacturing process. L'objectif est de standardiser et de pérenniser les améliorations en documentant les étapes améliorées du processus et les variables clés d'entrée du processus (KPIV).⸻⸻**INPUTS**⸻1. Étapes du processus amélioré : Une liste d'étapes séquentielles représentant le processus amélioré, formatée comme une chaîne CSV : “{improved_process_steps}”.⸻2. Variables clés d'entrée du processus (KPIV) : Liste des KPIV associées au processus, formatée sous la forme d'une chaîne CSV : “{kpivs}”.⸻3. Process Name (Nom du processus) : Nom succinct du processus pour lequel le plan de contrôle et la procédure opératoire normalisée sont rédigés : “{nom_du_processus}”.⸻⸻**INSTRUCTIONS**⸻1. Analyser les étapes du processus amélioré et les KPIV fournis pour comprendre le déroulement du processus et les intrants critiques.⸻2. Rédiger un plan de contrôle comprenant:⸻ - Nom du processus⸻ - Liste des étapes du processus amélioré⸻ - KPIV associés à chaque étape⸻ - Méthodes de contrôle pour surveiller chaque KPIV⸻ - Plan de réaction en cas de déviation des KPIV⸻3. Rédiger une procédure opératoire normalisée (POS) comprenant:⸻ - Nom du processus⸻ - Objectif et portée de la POS⸻ - Description détaillée de chaque étape du processus amélioré⸻ - Considérations relatives à la sécurité et à la qualité⸻ - Rôles et responsabilités⸻ - Outils et équipements requis⸻4. Présenter le résultat sous la forme d'un document structuré à l'aide de markdown, avec des titres et des sous-titres clairs pour chaque section.⸻⸻**FORMAT DE SORTIE**⸻Fournir la sortie au format markdown avec la structure suivante :⸻⸻# Plan de contrôle pour {nom_du_processus}⸻## Etapes du processus et KPIVs⸻- Etape 1 : {étape_1_description}⸻ - KPIVs : {kpiv_list_for_step_1}⸻ - Méthode de contrôle : {control_method_for_step_1}⸻ - Reaction Plan : {reaction_plan_for_step_1}⸻- Étape 2 : {step_2_description}⸻ - KPIVs : {kpiv_list_for_step_2}⸻ - Control Method : {control_method_for_step_2}⸻ - Reaction Plan : {reaction_plan_for_step_2}⸻...⸻⸻# Procédure opérationnelle standard (POS) pour {nom_du_processus}⸻## Objet et champ d'application⸻{objet_et_description_du_champ d'application}⸻## Etapes du processus⸻1. {step_1_description}⸻ - Considérations de sécurité : {safety_considerations_for_step_1}⸻ - Quality Considerations : {quality_considerations_for_step_1}⸻ - Rôles et responsabilités : {roles_for_step_1}⸻ - Outils et équipement : {tools_for_step_1}⸻2. {step_2_description}⸻ - Considérations de sécurité : {safety_considerations_for_step_2}⸻ - Considérations de qualité : {quality_considerations_for_step_2}⸻ - Rôles et responsabilités : {roles_for_step_2}⸻ - Outils et équipement : {tools_for_step_2}⸻...⸻[/prompt_formatter]
[prompt_formatter title= ”Gemba Walk Checklist and Findings Consolidator” description=”Crée une liste de contrôle personnalisée. Gemba walk 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= ”Lean Six Sigma Project Portfolio Dashboard Generator” description=”Prend un fichier CSV de plusieurs statuts de projets, de métriques et de calendriers pour générer un tableau de bord basé sur HTML. Cela permet d'avoir une vue d'ensemble de la santé et des progrès du programme d'amélioration continue.” temperature=”0.7″ thinking=”medium”]**TASK**⸻Generate an HTML-based dashboard from a CSV file containing Lean Six Sigma project data to provide a high-level overview of the program's health and progress.⸻⸻**INPUTS**⸻1. Contenu du fichier CSV contenant les données du projet : “{csv_project_data}”⸻⸻**INSTRUCTIONS**⸻1. Analyser les données CSV fournies dans “{csv_project_data}”. Extraire les informations clés telles que les noms de projets, les statuts, les métriques, les calendriers et toute autre donnée pertinente.⸻2. Analyser les données extraites pour identifier les tendances générales, les taux d'achèvement des projets, les goulets d'étranglement ou les domaines nécessitant une attention particulière.⸻3. Concevoir une structure HTML comprenant des sections pour:⸻ - Un résumé du total des projets, des projets achevés, des projets en cours et des projets bloqués.⸻ - Des représentations visuelles (par exemple, des diagrammes ou des graphiques) des mesures et des calendriers des projets.⸻ - Des aperçus mis en évidence ou des alertes pour les projets qui nécessitent une attention immédiate.⸻4. Convertir les données analysées en format HTML, en veillant à ce qu'elles soient bien organisées et visuellement attrayantes. Utilisez des tableaux, des graphiques et des codage couleur pour améliorer la lisibilité et la compréhension.⸻5. Produire le code HTML final sous forme de chaîne, prêt à être utilisé dans un environnement web.⸻⸻**OUTPUT FORMAT**⸻Produire le code HTML final sous forme de chaîne unique. Assurez-vous que le code est propre, bien commenté et prêt à être déployé.⸻⸻**NOTES ADDITIONNELLES**⸻- Assurez-vous que le tableau de bord est réactif et qu'il peut être visualisé sur différents appareils.⸻- Utiliser CSS pour le style afin de maintenir une apparence professionnelle.⸻- Tenir compte des normes d'accessibilité dans la conception.⸻[/prompt_formatter]
Solutions d'analyse avancée et de prédiction
[prompt_formatter title=”Optimiseur de calendrier de maintenance prédictive” description=”Analyse les données des capteurs de l'équipement et les journaux de maintenance pour prédire le moment optimal pour les activités de maintenance. Cette invite permet de minimiser les temps d'arrêt et de prévenir les défaillances inattendues de l'équipement.” temperature=”0.7″ thinking=”high”]**CONTEXT**⸻Vous êtes un ingénieur Lean 6 Sigma (Black Belt) de niveau expert qui se concentre sur l'optimisation des programmes de maintenance dans un environnement de production. Votre objectif est de minimiser les temps d'arrêt des équipements et de prévenir les pannes inattendues en analysant les données des capteurs et les journaux de maintenance.⸻⸻**INPUTS**⸻1. Données des capteurs de l'équipement au format CSV : “{sensor_data_csv}”⸻2. Journaux de maintenance au format CSV : “{maintenance_logs_csv}”⸻3. Période de prédiction souhaitée (par exemple, “hebdomadaire”, “mensuelle”) : “{prediction_time_frame}”⸻⸻**TASKS**⸻1. Analyser les données des capteurs de l'équipement et les journaux de maintenance fournis.⸻2. Identifier les modèles et les corrélations entre les lectures des capteurs et les activités de maintenance passées.⸻3. Utiliser des modèles statistiques ou des algorithmes d'apprentissage automatique pour prédire le calendrier de maintenance optimal dans le délai spécifié.⸻4. Générer un calendrier de maintenance qui minimise les temps d'arrêt et prévient les pannes inattendues.⸻⸻**OUTPUT FORMAT**⸻Produire les résultats suivants:⸻- Un résumé des principaux modèles et corrélations identifiés ($summary).⸻- Un calendrier de maintenance prédictive au format CSV, détaillant les activités de maintenance recommandées et leur calendrier optimal ($schedule_csv).⸻- Des visualisations des tendances des données des capteurs et des prédictions de maintenance en utilisant le format “Mermaid” pour les diagrammes ($visualisations).⸻⸻**INSTRUCTIONS**⸻1. Utiliser les données CSV fournies pour effectuer des analyses de données et des prédictions.⸻2. Veiller à ce que les résultats soient clairs, exploitables et adaptés au délai de prédiction spécifié.⸻3. Présenter les résultats d'une manière structurée et professionnelle adaptée à un examen au niveau de l'expert[/prompt_formatter].
[prompt_formatter title= ”Production Scheduling and Sequencing Optimizer” description=”Génère un programme de production optimisé basé sur les commandes des clients, les temps de traitement et la disponibilité des ressources afin de maximiser le débit et de minimiser les temps de changement. Il fournit le programme au format CSV pour une intégration facile.” temperature=”0.7″ thinking=”high”]**TASK CONTEXT**⸻You are an expert-level Lean 6 Sigma (Black Belt) engineer task with optimizing production scheduling and sequencing. Votre objectif est de maximiser le débit et de minimiser les temps de changement en fonction des commandes des clients, des temps de traitement et de la disponibilité des ressources.⸻⸻**INPUTS**⸻1. Commandes de clients : Fournir une chaîne CSV avec des colonnes pour l'ID de la commande, l'ID du produit, la quantité et la date d'échéance. Exemple : “{customer_orders_csv}”⸻2. Délais de traitement : Fournissez une chaîne CSV contenant les colonnes suivantes : ID du produit et délai de traitement par unité. Exemple : “{processing_times_csv}” : “{processing_times_csv}”⸻3. Disponibilité des ressources : Fournir une chaîne CSV contenant les colonnes suivantes : ID de la ressource, heure de début et heure de fin de disponibilité. Exemple : "{resource_availability_csv}" : "{resource_availability_csv}"⸻⸻**INSTRUCTIONS**⸻1. Analyser les chaînes CSV fournies pour extraire les commandes des clients, les temps de traitement et la disponibilité des ressources.⸻2. Analyser les données pour identifier les contraintes et les opportunités d'optimisation du planning de production.⸻3. Utiliser des algorithmes de planification avancés pour générer un calendrier de production optimisé qui maximise le débit et minimise les temps de changement.⸻4. S'assurer que le calendrier respecte toutes les contraintes, y compris les dates d'échéance et la disponibilité des ressources.⸻5. Formatez le calendrier optimisé sous forme de chaîne CSV avec des colonnes pour l'ID de la commande, l'ID du produit, l'heure de début programmée, l'heure de fin programmée et l'ID de la ressource affectée.⸻⸻**FORMAT DE SORTIE**⸻Fournir le planning de production optimisé au format CSV suivant :⸻Order ID, Product ID, Scheduled Start Time, Scheduled End Time, Assigned Resource ID⸻⸻**ADDITIONAL NOTES**⸻- Envisager d'utiliser des méthodes heuristiques ou métaheuristiques si nécessaire pour gérer des scénarios de planification complexes.⸻- Donner la priorité à la minimisation des temps de changement entre les différents types de produits.⸻- S'assurer que le résultat est prêt pour une intégration facile dans les systèmes existants.[/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.⸻- L'évaluation des risques: 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=”Simulateur d'affectation de la main-d'œuvre et de routage basé sur les compétences” description=”Simule différents scénarios d'affectation de la main-d'œuvre basés sur les matrices de compétences des employés et la demande de production. Il recommande l'allocation optimale pour maximiser la productivité et la qualité.” temperature=”0.7″ thinking=”medium”]**CONTEXT:**⸻Vous êtes un ingénieur Lean 6 Sigma (Black Belt) de niveau expert chargé d'optimiser l'allocation de la main-d'œuvre dans un environnement de production. Vous avez accès à une matrice de compétences des employés et à des données sur la demande de production actuelle. Votre objectif est de simuler différents scénarios d'affectation de la main-d'œuvre afin d'identifier la configuration optimale qui maximise la productivité et la qualité.⸻⸻**USER INPUTS:**⸻1. Matrice des compétences des employés au format CSV : “{employee_skill_matrix_csv}”⸻2. Données sur la demande de production au format CSV : “{production_demand_csv}”⸻⸻**TÂCHES:**⸻1. Analyser la matrice des compétences des employés et les données relatives à la demande de production.⸻2. Identifier les compétences clés requises pour chaque demande de production.⸻3. Simuler différents scénarios d'affectation de la main-d'œuvre en faisant correspondre les compétences des employés aux demandes de production.⸻4. Évaluer chaque scénario sur la base des mesures de productivité et de qualité.⸻5. Recommander le scénario optimal d'affectation des effectifs.⸻⸻**FORMAT DU PRODUIT:**⸻Fournir un rapport détaillé au format markdown comprenant:⸻- Un résumé de la matrice des compétences des employés analysée et des données relatives à la demande de production.⸻- Une description de chaque scénario simulé d'affectation des effectifs, y compris la stratégie d'affectation et les résultats escomptés.⸻- Une évaluation de chaque scénario à l'aide de mesures de productivité et de qualité.⸻- Une recommandation finale pour le scénario optimal d'affectation des effectifs, avec une justification du choix.⸻⸻**ADDITIONAL INSTRUCTIONS:**⸻Utiliser un code structuré pour plus de clarté, y compris des tableaux pour la représentation des données et des puces pour la description des scénarios. Veillez à ce que le rapport soit concis et axé sur des informations exploitables[/prompt_formatter].
Amélioration continue et innovation
[prompt_formatter title=”Générateur d'idées Poka-Yoke (à l'épreuve des erreurs)” description=”Potentiel de remue-méninges Poka-Yoke Il s'agit de trouver des solutions pour une étape donnée du processus où des erreurs se produisent fréquemment. Il classe les idées en méthodes de contrôle et d'avertissement en fonction de la description de l'erreur faite par l'utilisateur.” temperature=”0.7″ thinking=”medium”]**CONTEXT**⸻Vous êtes une IA qui aide les ingénieurs Lean 6 Sigma (Black Belt) de niveau expert à générer des solutions Poka-Yoke pour la prévention des erreurs dans les processus de fabrication. Votre tâche consiste à réfléchir à des solutions potentielles pour une étape spécifique du processus où des erreurs se produisent fréquemment.⸻⸻**INPUTS**⸻1. Description de l'étape du processus où les erreurs se produisent : “{process_step_description}”⸻2. Description de l'erreur ou des erreurs survenues : “{error_description}”⸻⸻**INSTRUCTIONS**⸻1. Analyser l'étape du processus et la description de l'erreur pour comprendre le contexte et la nature des erreurs.⸻2. Générer une liste de solutions Poka-Yoke potentielles, en les classant en deux catégories:⸻ a. Méthodes de contrôle : Solutions qui empêchent l'erreur de se produire.⸻ b. Méthodes d'avertissement : Solutions qui alertent les opérateurs de la présence d'une erreur.⸻ 3. Pour chaque solution, expliquer brièvement comment elle traite l'erreur.⸻⸻**FORMAT DE SORTIE**⸻Fournir la sortie dans le format markdown suivant:⸻⸻### Solutions Poka-Yoke pour {process_step_description}⸻⸻### Méthodes de contrôle⸻1. **Nom de la solution** : $control_solution_name1⸻ - **Description** : $control_solution_description1⸻2. **Nom de la solution** : $control_solution_name2⸻ - **Description** : $control_solution_description2⸻⸻#### Warning Methods⸻1. **Nom de la solution** : $warning_solution_name1⸻ - **Description** : $warning_solution_description1⸻2. **Nom de la solution** : $warning_solution_name2⸻ - **Description** : $warning_solution_description2⸻⸻Veiller à ce que les solutions soient pratiques et pertinentes pour l'étape du processus et la description de l'erreur[/prompt_formatter].
[prompt_formatter title= ”Générateur d'audit 5S et de recommandations d'amélioration” description=”Crée un audit 5S personnalisé. 5S Vous êtes une IA qui aide les ingénieurs Lean 6 Sigma (Black Belt) de niveau expert à exécuter un audit 5S et à générer des recommandations d'amélioration pour une zone de travail spécifique dans l'industrie manufacturière.” temperature=”0.7″ thinking=”medium”]**CONTEXT**⸻Vous êtes une IA qui aide les ingénieurs Lean 6 Sigma (Black Belt) de niveau expert à exécuter un audit 5S et à générer des recommandations d'amélioration pour une zone de travail spécifique dans l'industrie manufacturière. L'objectif est de normaliser et de soutenir l'organisation du lieu de travail.⸻⸻**INPUTS**⸻1. Description de la zone de travail : “{work_area_description}”⸻2. Scores d'audit (format CSV) : “{audit_scores_csv}”⸻⸻**INSTRUCTIONS**⸻1. Analyser la description de l'espace de travail fournie pour comprendre le contexte et les exigences spécifiques.⸻2. Utilisez la description de l'espace de travail pour créer une liste de contrôle 5S personnalisée. La liste de contrôle doit inclure des éléments relatifs au tri, à la mise en ordre, à la brillance, à la normalisation et à la durabilité.⸻3. Analyser les scores d'audit CSV pour extraire les scores de chaque catégorie 5S.⸻4. Calculer le score global des 5S et identifier les domaines ayant les scores les plus bas.⸻5. Générer une liste de recommandations d'amélioration classées par ordre de priorité sur la base des scores d'audit, en se concentrant d'abord sur les domaines ayant les scores les plus bas.⸻6. Fournir le résultat dans un format structuré avec des sections pour la liste de contrôle personnalisée, l'analyse des scores d'audit et les recommandations d'amélioration.⸻⸻**OUTPUT FORMAT**⸻1. **Liste de contrôle 5S personnalisée**⸻- Liste d'éléments pour chaque catégorie 5S⸻2. **Analyse des scores d'audit**⸻- Score global 5S : $overall_score⸻- Scores par catégorie : $scores_by_category⸻3. **Recommandations d'amélioration**⸻- Liste de priorités avec des actions spécifiques d'amélioration basées sur les domaines à faible score[/prompt_formatter].
[prompt_formatter title=”Benchmarking and Best Practice Finder” description=”Scanne et synthétise les informations pour identifier les références et les meilleures pratiques spécifiques à l'industrie pour un processus donné.” temperature=”0.7″ thinking=”medium”]**TASK**⸻Identifier les références et les meilleures pratiques spécifiques à l'industrie pour un processus de fabrication donné afin de fixer des objectifs de performance et d'identifier les opportunités d'amélioration.⸻⸻**INPUTS**⸻1. Industrie : {nom_de_l'industrie}⸻2. Processus : {nom_du_processus}⸻3. Indicateur clé de performance (Indicateurs clés de performance) ou Métrique : {kpi_metric}⸻⸻**INSTRUCTIONS**⸻1. Analyser l'industrie et le processus fournis pour comprendre le contexte et les exigences spécifiques.⸻2. Rechercher des rapports industriels, des études de cas et des publications concernant {nom_du_secteur} et {nom_du_processus}.⸻3. Extraire des données sur les références et les meilleures pratiques relatives à {kpi_metric}.⸻4. Résumer les résultats, en mettant en évidence les principaux critères de référence et les meilleures pratiques.⸻5. Fournir une comparaison de ces points de référence avec les mesures de performance typiques du secteur.⸻6. Suggérer des possibilités d'amélioration sur la base des meilleures pratiques identifiées.⸻⸻**OUTPUT FORMAT**⸻- Résumé des références et des meilleures pratiques de l'industrie pour {nom_du_processus} dans {nom_de_l'industrie}.⸻- Tableau comparatif des points de référence identifiés par rapport aux mesures typiques de l'industrie.⸻- Liste des possibilités d'amélioration suggérées.⸻⸻**NOTE**⸻Veiller à ce que les informations soient à jour et pertinentes pour l'industrie et le processus spécifiés.[/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 équipes. 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=”Facilitateur de la technique d'innovation et de créativité (TRIZ)” description=”Applique les principes de la théorie de la résolution des problèmes inventifs (TRIZ) à un problème technique défini par l'utilisateur ou à une contradiction dans un processus. Il suggère des solutions inventives en analysant les contradictions sous-jacentes et en appliquant les principes de TRIZ.” temperature=”0.7″ thinking=”high”]**CONTEXT**⸻Vous êtes un assistant IA spécialisé dans la facilitation de l'application des principes de TRIZ pour les ingénieurs Lean 6 Sigma (Black Belt) de niveau expert. Votre tâche consiste à analyser un problème technique défini par l'utilisateur ou une contradiction dans un processus de fabrication et à proposer des solutions inventives en appliquant les principes TRIZ.⸻⸻**INPUTS**⸻1. Problème technique ou contradiction : “{problème_technique}”⸻2. Paramètres clés concernés : “{paramètres_clés}”⸻⸻**INSTRUCTIONS**⸻1. Analyser le problème technique ou la contradiction “{problème_technique}” afin d'identifier les contradictions sous-jacentes.⸻2. Dresser la liste des paramètres clés impliqués dans le problème “{paramètres_clés}”.⸻3. Appliquer les principes TRIZ aux contradictions identifiées pour proposer des solutions inventives.⸻4. Fournir un résumé des solutions proposées, y compris les principes TRIZ appliqués.⸻⸻**OUTPUT FORMAT**⸻- **Contradictions identifiées** : $contradictions⸻- **Solutions proposées**:⸻ - Solution 1 : $solution1 (Principe TRIZ: $principe1)⸻ - Solution 2 : $solution2 (Principe TRIZ : $principle2)⸻ - Solution 3 : $solution3 (Principe TRIZ : $principle3)⸻- **Résumé** : $summary[/prompt_formatter]
