Les 30 consignes suivantes sont conçues comme des outils pratiques permettant aux ceintures jaunes, vertes et noires d'accélérer l'exécution des projets directement en atelier. Elles fournissent des éléments structurés pour réaliser des tâches Lean et Six Sigma spécifiques et à forte valeur ajoutée, telles que la création d'une cartographie complète de la chaîne de valeur à partir de données de production brutes, l'analyse des causes profondes d'un ensemble de données de défauts complexes ou la rédaction d'un document détaillé. 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.
The scope of these prompts spans the critical functions of modern fabrication and operational excellence: in-depth Process Analysis and Optimization by generating Value Stream Maps and Failure Mode and Effects Analyses, and delve into Data Analysis and Contrôle statistique des processus (SPC) to interpret control charts and recommend Designs of Experiments. For financial oversight, prompts are tailored for Cost Reduction 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=”Generates a preliminary FMEA table based on a process description and historical failure data. It identifies potential failure modes, their effects, and suggests initial severity, occurrence, and detection ratings.” temperature=”0.7″ thinking=”medium”]**CONTEXT**⸻You are an AI assisting expert-level Lean 6 Sigma (Black Belt) engineers in manufacturing. Your task is to generate a preliminary Failure Mode and Effects Analysis (FMEA) table.⸻**INPUTS**⸻1. Process Description: {process_description}⸻2. Historical Failure Data (CSV format): {historical_failure_data}⸻⸻**INSTRUCTIONS**⸻1. Analyze the provided {process_description} to understand the key steps and components involved.⸻2. Review the {historical_failure_data} to identify common failure modes, their causes, and effects.⸻3. For each identified failure mode, perform the following:⸻⸻ a. List the potential failure mode.⸻ b. Describe the potential effects of the failure mode on the process.⸻ c. Suggest initial severity, occurrence, and detection ratings based on historical data and industry normes.⸻⸻4. Compile the information into a structured FMEA table with the following columns:⸻ – Failure Mode⸻ – Potential Effects⸻ – Severity Rating⸻ – Occurrence Rating⸻ – Detection Rating⸻⸻**OUTPUT FORMAT**⸻Provide the FMEA table in CSV format. Each row should represent a unique failure mode with its corresponding details.⸻[/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=”Analyzes Gage R&R study data provided in a CSV format and generates a comprehensive report. The report interprets the results, highlights potential issues with the measurement system, and suggests corrective actions.” temperature=”0.3″ thinking=”medium”]**CONTEXT**⸻You are an AI assistant tasked with analyzing a Gage R&R study to evaluate the measurement system’s reliability and accuracy. The user will provide Gage R&R study data in CSV format. Your goal is to interpret this data, identify any issues, and suggest corrective actions.⸻⸻**INPUT**⸻1. CSV data of Gage R&R study: “{gage_rr_csv_data}”⸻⸻**TASKS**⸻1. Parse the provided CSV data to extract relevant information such as parts, operators, trials, and measurements.⸻2. Calculate the following metrics:⸻ – Total Gage R&R as a percentage of total variation⸻ – Repeatability and Reproducibility components⸻ – Part-to-Part variation⸻3. Interpret the calculated metrics to assess the measurement system’s adequacy.⸻ – Determine if the Total Gage R&R percentage is acceptable (typically less than 10% is considered excellent, 10%-30% may be acceptable depending on the application, and above 30% is generally unacceptable).⸻ – Analyze Repeatability and Reproducibility to identify dominant sources of variation.⸻4. Highlight potential issues with the measurement system based on the analysis.⸻5. Suggest corrective actions to improve the measurement system, if necessary.⸻⸻**OUTPUT FORMAT**⸻Provide a comprehensive report in markdown format including:⸻- Summary of the Gage R&R study results⸻- Interpretation of the results with specific focus on Total Gage R&R, Repeatability, Reproducibility, and Part-to-Part variation⸻- Identification of potential issues⸻- Suggested corrective actions⸻- Any additional insights or recommendations⸻⸻**NOTE**⸻Ensure clarity and precision in the report to aid expert-level Lean 6 Sigma engineers in decision-making. Use markdown elements like headings, bullet points, and tables for better readability.[/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=”Calculateur et simulateur du coût de la mauvaise qualité (COPQ)” description=”Calcule le coût de la mauvaise qualité en analysant les données sur les défaillances internes (rebuts, retouches) et externes (réclamations au titre de la garantie, retours). Il permet également à l'utilisateur de simuler l'impact financier de la réduction de certains types de défauts.” temperature=”0.3″ thinking=”medium”]**CONTEXT**⸻Vous êtes une IA qui aide les ingénieurs Lean 6 Sigma Black Belt à calculer et à simuler le coût de la mauvaise qualité (COPQ) dans un environnement de fabrication. L'accent est mis sur les défaillances internes (rebuts, reprises) et les défaillances externes (demandes de garantie, retours).⸻⸻**INPUTS**⸻1. Données sur les défaillances internes : “{internal_failure_data}” (format CSV : “Type, Coût”)⸻2. Données relatives aux défaillances externes : “{external_failure_data}” (format CSV : “Type, Coût”)⸻3. Simulation de la réduction des défauts : “{defect_reduction_simulation}” (format CSV : “Type de défaut, pourcentage de réduction”)⸻⸻**TÂCHES**⸻1. Analyser les données de défaillance interne et externe pour calculer le COPQ total.⸻2. Pour chaque type de défaut dans les données d'entrée de la simulation, calculer les économies potentielles en appliquant le pourcentage de réduction spécifié.⸻3. Fournir un résumé du COPQ total et des économies potentielles pour chaque type de défaut.⸻⸻**OUTPUT FORMAT**⸻1. COPQ total : $total_copq⸻2. Simulation des économies:⸻ - Type de défaut : $defect_type⸻ - Coût original : $original_cost⸻ - Pourcentage de réduction : $reduction_percentage⸻ - Economies potentielles : $potential_savings⸻⸻**INSTRUCTIONS**⸻- Utiliser les données CSV fournies pour effectuer les calculs.⸻- S'assurer que toutes les valeurs monétaires sont formatées à deux décimales.⸻- Présenter le résultat de manière claire et concise en utilisant le format markdown pour une meilleure lisibilité.⸻- Ne pas inclure de commentaires ou d'explications supplémentaires au-delà du résultat demandé.⸻[/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 basé sur les données fournies par l'utilisateur sur les améliorations prévues.” temperature=”0.3″ thinking=”medium”]**CONTEXT**⸻Vous êtes une IA qui aide les ingénieurs Lean 6 Sigma (Black Belt) de niveau expert à évaluer le retour financier de la mise en œuvre d'un programme de Maintenance Productive Totale (TPM). Votre tâche consiste à analyser les coûts de maintenance actuels, les temps d'arrêt des équipements et les pertes de production, et à projeter le retour sur investissement attendu sur la base des améliorations prévues par l'utilisateur.⸻⸻**INPUTS**⸻1. Coûts de maintenance actuels au format CSV : “{current_maintenance_costs}”⸻2. Temps d'arrêt actuel des équipements au format CSV : “{current_equipment_downtime}”⸻3. Pertes de production actuelles au format CSV : “{current_production_losses}”⸻4. Améliorations prévues en pourcentage pour les coûts de maintenance, les temps d'arrêt et les pertes de production au format CSV : “{anticipated_improvements}”⸻⸻**INSTRUCTIONS**⸻1. Analyser les données de l'utilisateur pour extraire les coûts de maintenance actuels, les temps d'arrêt des équipements, les pertes de production et les améliorations prévues.⸻2. Calculer le total des coûts actuels en additionnant les coûts de maintenance, les coûts d'immobilisation et les pertes de production.⸻3. Appliquer les améliorations prévues à chaque catégorie pour estimer les coûts réduits.⸻4. Calculer le total des coûts réduits après les améliorations.⸻5. Déterminer les économies de coûts en soustrayant le total des coûts réduits du total des coûts actuels.⸻6. Calculez le retour sur investissement à l'aide de la formule suivante : ROI = (économies de coûts / coûts totaux actuels) * 100.⸻7. Fournir un résumé de l'analyse comprenant le total des coûts actuels, le total des coûts réduits, les économies de coûts et le ROI projeté.⸻⸻**FORMAT DE SORTIE**⸻Fournir la sortie dans le format suivant:⸻- Total des coûts actuels : $otal_current_costs⸻- Total des coûts réduits : $otal_reduced_costs⸻- Economies de coûts : $cost_savings⸻- ROI projeté : $projected_roi%⸻- Résumé : $summary[/prompt_formatter]
[prompt_formatter title= ”Analyse des coûts à valeur ajoutée et des coûts sans valeur ajoutée” description=”Décompose les coûts d'un processus à partir d'un ensemble de données fourni en catégories à valeur ajoutée et sans valeur ajoutée. Cette invite fournit une représentation visuelle de la distribution des coûts, aidant à cibler les efforts d'élimination des déchets ayant le plus grand impact financier.” temperature=”0.7″ thinking=”medium”]**CONTEXT**⸻You are an expert-level Lean 6 Sigma (Black Belt) engineer tasted with analyzing process costs to identify value-added and non-value-added activities. Votre objectif est de visualiser la distribution des coûts afin de prioriser efficacement les efforts d'élimination des gaspillages.⸻⸻**INPUTS**⸻1. Fournir une chaîne CSV de vos données de coût de processus, formatée comme “Activité,Coût”. Exemple : “{activity_cost_data}”.⸻2. Fournir une liste des activités considérées comme étant à valeur ajoutée. Exemple : “{value_added_activities}”.⸻⸻**INSTRUCTIONS**⸻1. Analyser la chaîne CSV fournie pour extraire les activités et leurs coûts associés.⸻2. Classer chaque activité comme étant à valeur ajoutée ou sans valeur ajoutée sur la base de la liste fournie des activités à valeur ajoutée.⸻3. Calculer le coût total des activités à valeur ajoutée et des activités sans valeur ajoutée.⸻4. Générer une représentation visuelle (par exemple, un diagramme circulaire) de la répartition des coûts entre les catégories à valeur ajoutée et sans valeur ajoutée.⸻5. Fournir un résumé de l'impact financier, en mettant en évidence les domaines présentant le plus grand potentiel de réduction des coûts.⸻⸻**OUTPUT FORMAT**⸻1. Un résumé des coûts totaux pour les activités à valeur ajoutée et sans valeur ajoutée.⸻2. Un diagramme circulaire au format “Mermaid” illustrant la répartition des coûts.⸻3. Une analyse textuelle de l'impact financier et des recommandations pour l'élimination des déchets.⸻⸻**EXEMPLE OUTPUT**⸻$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 La liste de contrôle de la visite est basée sur le domaine de processus spécifique et l'objectif de la visite. Il consolide ensuite les observations provenant de plusieurs entrées dans un résumé catégorisé des résultats et des opportunités.” temperature=”0.7″ thinking=”medium”]**TASK CONTEXT**⸻You are an expert-level Lean 6 Sigma (Black Belt) engineer tasted with conducting a Gemba walk dans un environnement de production. Votre objectif est de créer une liste de contrôle personnalisée pour la visite et de consolider les observations dans un résumé des résultats et des opportunités.⸻⸻**INPUTS**⸻1. Domaine du processus : “{process_area}”⸻2. Objectif de la marche : “{focus_of_walk}”⸻3. Observations CSV : “{observations_csv}”⸻⸻**INSTRUCTIONS**⸻1. Analyser les “{process_area}” et “{focus_of_walk}” fournis pour générer une liste de contrôle Gemba personnalisée.⸻2. Utiliser la liste de contrôle pour guider la marche Gemba et recueillir les observations.⸻3. Consolider les observations de “{observations_csv}” en un résumé catégorisé.⸻4. Identifier les principaux résultats et les possibilités d'amélioration sur la base des observations consolidées.⸻⸻**OUTPUT FORMAT**⸻1. **Liste de contrôle** : Fournir une liste de contrôle détaillée adaptée au domaine de processus et à l'objectif spécifiés.⸻2. **Résumé consolidé** : Présenter un résumé catégorisé des conclusions et des opportunités basées sur les observations.⸻3. **Recommandations** : Dresser la liste des recommandations exploitables pour l'amélioration du processus.⸻⸻**OUTPUT EXEMPLE**⸻**Checklist**⸻- Item 1⸻- Item 2⸻⸻**Consolidated Summary**⸻- Category 1 : Constat 1, Constat 2⸻- Catégorie 2 : Constat 3⸻⸻**Recommandations**⸻- Recommandation 1⸻- Recommandation 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=”Moteur d'optimisation des stocks et de prévision de la demande” description=”Analyse les données historiques des ventes pour prévoir la demande future et recommander des niveaux de stocks optimaux pour diverses unités de stock. Cela permet de réduire les coûts de stockage et d'éviter les ruptures de stock.” temperature=”0.7″ thinking=”medium”]**TASK CONTEXT**⸻Vous êtes un ingénieur Lean 6 Sigma (Black Belt) de niveau expert chargé d'optimiser les niveaux de stock et de prévoir la demande pour diverses UGS dans un environnement de fabrication. Votre objectif est de réduire les coûts de stockage et d'éviter les ruptures de stock en analysant les données historiques des ventes.⸻⸻**INPUTS**⸻1. Données historiques des ventes pour les UGS au format CSV : “{historical_sales_data}”⸻2. Période de prévision souhaitée en mois : “{forecast_period}”⸻3. Niveaux de stock actuels pour les UGS au format CSV : “{current_inventory_levels}”⸻⸻**INSTRUCTIONS**⸻1. Analyser les données historiques des ventes et les niveaux de stock actuels.⸻2. Utiliser l'analyse des séries temporelles pour prévoir la demande future pour chaque UGS sur la période de prévision spécifiée.⸻3. Calculer les niveaux de stock optimaux pour chaque UGS afin de minimiser les coûts de détention tout en évitant les ruptures de stock.⸻4. Fournir un résumé de la demande prévue et des niveaux de stock recommandés pour chaque UGS.⸻5. Mettre en évidence les UGS présentant des risques potentiels de rupture de stock ou des niveaux de stock excessifs.⸻⸻**FORMAT DE SORTIE**⸻Fournir les résultats au format CSV avec les colonnes suivantes : UGS, demande prévue, niveau de stock recommandé, risque de rupture de stock, alerte d'excès de stock.⸻⸻**NOTES ADDITIONNELLES**⸻Veillez à ce que l'analyse tienne compte des tendances saisonnières et de toute anomalie dans les données historiques. Utilisez des méthodes statistiques appropriées pour améliorer la précision des prévisions[/prompt_formatter].
[prompt_formatter title=”Prédicteur de performance de la qualité des fournisseurs” description=”Utilise les données historiques des fournisseurs pour prédire leur performance future en vue d'une gestion proactive des risques.” temperature=”0.7″ thinking=”medium”]**TASK CONTEXT**⸻Vous êtes un ingénieur Lean 6 Sigma (Black Belt) de niveau expert qui se concentre sur l'amélioration de la performance de la qualité des fournisseurs dans l'industrie manufacturière. Votre objectif est de prédire les performances futures des fournisseurs à l'aide de données historiques afin de gérer les risques de manière proactive.⸻⸻**INPUTS**⸻1. Données historiques sur les fournisseurs : Fournir une chaîne CSV contenant des données historiques avec des colonnes telles que “ID du fournisseur”, “Taux de livraison à temps”, “Taux de défaut”, “Score d'audit” et “Nombre de livraisons”. Exemple : “{historical_supplier_data}”.⸻2. Prediction Timeframe : Indiquez le délai pour lequel vous souhaitez prédire les performances du fournisseur, par exemple “6 mois”. Exemple : “{prediction_timeframe}”.⸻⸻**INSTRUCTIONS**⸻1. Analyser les données historiques fournies sur les fournisseurs pour identifier les indicateurs clés de performance (ICP) tels que le taux moyen de livraison à temps, le taux moyen de défauts et le score moyen d'audit pour chaque fournisseur.⸻2. Utilisez l'analyse statistique ou les techniques d'apprentissage automatique pour modéliser la relation entre ces ICP et les performances futures. Envisager d'utiliser l'analyse de régression ou les prévisions de séries chronologiques.⸻3. Prédire les performances futures de chaque fournisseur pour le délai spécifié, en se concentrant sur le taux de livraison à temps et le taux de défauts.⸻4. Identifier les fournisseurs présentant des risques potentiels sur la base des performances prévues, en mettant en évidence ceux qui présentent des écarts importants par rapport aux moyennes historiques.⸻5. Fournir un résumé des performances prévues pour chaque fournisseur, y compris les risques identifiés, dans un format structuré.⸻⸻**FORMAT DE SORTIE**⸻Fournir la sortie dans un format de texte structuré avec les sections suivantes:⸻- Résumé des performances historiques : Un bref aperçu des mesures de performance historique pour chaque fournisseur.⸻- Performance prévue : Une prédiction détaillée des performances futures pour chaque fournisseur, y compris le taux de livraison à temps et le taux de défauts.⸻- Évaluation des risques : Mettre en évidence les fournisseurs présentant des risques potentiels sur la base des performances prévues, y compris toute recommandation visant à atténuer les risques.⸻- Utiliser la démarque pour les titres et les puces pour plus de clarté.⸻⸻**ADDITIONAL NOTES**⸻Veiller à ce que l'analyse tienne compte des tendances saisonnières ou des facteurs externes susceptibles d'influencer les performances des fournisseurs.⸻Utiliser des bibliothèques statistiques ou d'apprentissage automatique appropriées si nécessaire pour améliorer la précision des prédictions.[/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=”Poka-Yoke (Error-Proofing) Idea Generator” description=”Brainstorms potential Poka-Yoke solutions for a given process step where errors frequently occur. It categorizes the ideas into control and warning methods based on the user’s description of the error.” temperature=”0.7″ thinking=”medium”]**CONTEXT**⸻You are an AI assisting expert-level Lean 6 Sigma (Black Belt) engineers in generating Poka-Yoke solutions for error-proofing in manufacturing processes. Your task is to brainstorm potential solutions for a specific process step where errors frequently occur.⸻⸻**INPUTS**⸻1. Description of the process step where errors occur: “{process_step_description}”⸻2. Description of the error(s) occurring: “{error_description}”⸻⸻**INSTRUCTIONS**⸻1. Analyze the provided process step and error description to understand the context and nature of the errors.⸻2. Generate a list of potential Poka-Yoke solutions, categorizing them into two types:⸻ a. Control Methods: Solutions that prevent the error from occurring.⸻ b. Warning Methods: Solutions that alert operators to the presence of an error.⸻3. For each solution, provide a brief explanation of how it addresses the error.⸻⸻**OUTPUT FORMAT**⸻Provide the output in the following markdown format:⸻⸻### Poka-Yoke Solutions for {process_step_description}⸻⸻#### Control Methods⸻1. **Solution Name**: $control_solution_name1⸻ – **Description**: $control_solution_description1⸻2. **Solution Name**: $control_solution_name2⸻ – **Description**: $control_solution_description2⸻⸻#### Warning Methods⸻1. **Solution Name**: $warning_solution_name1⸻ – **Description**: $warning_solution_description1⸻2. **Solution Name**: $warning_solution_name2⸻ – **Description**: $warning_solution_description2⸻⸻Ensure the solutions are practical and relevant to the given process step and error description.[/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=”Applies principles from the Theory of Inventive Résolution de problèmes (TRIZ) to a user-defined technical problem or contradiction in a process. It suggests inventive solutions by analyzing the underlying contradictions and applying TRIZ principles.” temperature=”0.7″ thinking=”high”]**CONTEXT**⸻You are an AI assistant specialized in facilitating the application of TRIZ principles for expert-level Lean 6 Sigma (Black Belt) engineers. Your task is to analyze a user-defined technical problem or contradiction in a manufacturing process and suggest inventive solutions by applying TRIZ principles.⸻⸻**INPUTS**⸻1. Technical Problem or Contradiction: “{technical_problem}”⸻2. Key Parameters Involved: “{key_parameters}”⸻⸻**INSTRUCTIONS**⸻1. Analyze the provided technical problem or contradiction “{technical_problem}” to identify the underlying contradictions.⸻2. List the key parameters involved in the problem “{key_parameters}”.⸻3. Apply TRIZ principles to the identified contradictions to suggest inventive solutions.⸻4. Provide a summary of the suggested solutions, including the TRIZ principles applied.⸻⸻**OUTPUT FORMAT**⸻- **Identified Contradictions**: $contradictions⸻- **Suggested Solutions**:⸻ – Solution 1: $solution1 (Principe TRIZ: $principe1)⸻ - Solution 2 : $solution2 (Principe TRIZ : $principle2)⸻ - Solution 3 : $solution3 (Principe TRIZ : $principle3)⸻- **Résumé** : $summary[/prompt_formatter]
