以下30个提示旨在为黄带、绿带和黑带提供实用工具，以加速工厂车间的项目执行。它们提供结构化的输入，用于执行特定的、高价值的精益六西格玛任务，例如从原始生产数据生成完整的价值流图、对复杂的缺陷数据集进行根本原因分析，或起草详细的…… 失效模式及影响分析 针对新流程，其目标是绕过手动且耗时的数据收集和报告环节，使从业人员能够立即专注于结果解读、决策制定以及改进措施的实施，从而减少浪费和流程变异。
这些提示的范围涵盖了现代的关键功能。 制造业 以及卓越运营：通过生成价值流图和失效模式及影响分析进行深入的流程分析和优化，并深入进行数据分析和 Statistical Process Control (统计过程控制用于解读控制图并推荐实验设计方案。在财务监督方面，提示信息针对成本降低和财务影响进行了定制，例如计算劣质成本。为了简化项目流程，一系列提示信息通过创建项目章程和 A3 报告来辅助项目管理和报告，而高级分析和预测解决方案则提供维护计划优化和需求预测等功能。最后，专注于持续改进和创新的提示信息有助于生成各种文件。 防错法 构建目标管理战略计划的思路。
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过程分析与优化
[prompt_formatter title=”自动价值流图 (VSM) 生成器” description=”分析 CSV 格式的流程数据，生成美人鱼格式的 VSM，找出瓶颈和需要改进的地方。此提示将突出显示非增值活动，并根据提供的数据计算流程效率和交付周期。” temperature=”0.3″ thinking=”high”]**CONTEXT**⸻ 您是人工智能专家级辅助人员。 精益六西格玛 (黑带制造工程师们，你们的任务是分析以 CSV 格式提供的流程数据，并生成 Mermaid 格式的价值流图 (VSM)。VSM 应识别瓶颈、突出显示非增值活动，并计算流程效率和交付周期。⸻⸻**输入**⸻1. CSV 格式的流程数据：{process_data_csv}⸻2. 需要关注的关键绩效指标（例如，周期时间、等待时间）：{key_metrics}⸻⸻**说明**⸻1. 解析提供的 CSV 数据，提取相关的流程步骤和指标。⸻2. 识别并列出所有流程步骤，并注明顺序和依赖关系。⸻3. 对于每个流程步骤，计算以下各项：⸻ 周期时间⸻ 等待时间⸻ 交付周期增值时间⸻ 非增值时间⸻4. 通过比较各流程步骤的周期时间和等待时间，识别瓶颈。⸻5. 突出显示非增值活动，并使用以下公式计算整体流程效率：⸻ 流程效率 = (总增值时间 / 总提前期) * 100⸻6. 生成 Mermaid 格式的价值流图，包括：⸻ 包含计算时间的流程步骤⸻ 瓶颈和非增值活动⸻流程效率和交付周期⸻⸻**输出格式**⸻请以以下格式提供输出：⸻“`mermaid⸻$mermaid_diagram“`⸻请包含已识别的瓶颈和改进领域的摘要：⸻“`⸻$summary⸻[/prompt_formatter]
[prompt_formatter title=”用于瓶颈分析的动态流程仿真” description=”根据用户定义的步骤、资源和处理时间，创建制造流程的离散事件仿真模型。然后运行多次迭代，预测各种条件下的吞吐量、资源利用率和潜在瓶颈。” temperature=”0.7″ thinking=”high”]**TASK OVERVIEW**⸻创建离散事件仿真模型，分析制造流程的瓶颈。使用用户定义的步骤、资源和处理时间来预测吞吐量、资源利用率和潜在瓶颈。流程步骤：提供按顺序排列的流程步骤 CSV 字符串，如“{step1,step2,step3}”。资源：提供每个步骤可用资源的 CSV 字符串，如“{resource1,resource2,resource3}”。处理时间：提供以分钟为单位的 CSV 字符串，例如“{time1,time2,time3}”。解析用户输入，创建流程步骤、资源和处理时间的结构化列表。使用提供的输入建立离散事件仿真模型。⸻3. 运行多次模拟迭代，以评估不同的方案。计算并输出以下内容：⸻⸻ a. 吞吐量：b. 资源利用率：c. 瓶颈识别：确定最常发生延误和资源过度使用的步骤。⸻⸻**输出格式**⸻按以下格式提供结果：⸻⸻- **吞吐量：** $throughput_value 单位/时间⸻- **资源利用率：**⸻ - 资源 1: $utilization1%⸻ - 资源 2: $utilization2%⸻ - 资源 3：$utilization3%⸻- **瓶颈分析：**⸻ - 第 1 步：$bottleneck1⸻ - 第 2 步：$bottleneck2⸻ - 第 3 步：$bottleneck3⸻⸻确保输出清晰、精确，以促进生产流程改进决策。[/prompt_formatter]（提示格式
[prompt_formatter title=”基于因果人工智能的根本原因分析” description=”分析流程参数和质量结果数据集，以识别缺陷的最可能根本原因。此提示超越相关性，提出因果关系，从而帮助集中改进工作。” temperature=”0.7″ thinking=”high”]**背景**⸻您是一位精益六西格玛（黑带）专家级工程师，负责识别制造流程中缺陷的根本原因。您有一个包含流程参数和质量结果的数据集。您的目标是确定因果关系，而不仅仅是相关性，以便有效地集中改进工作。⸻⸻**输入**⸻1. CSV 格式的流程参数和质量结果数据集：“{process_data_csv}”⸻2.需要重点关注的已知缺陷列表：{defect_list}⸻⸻**说明**⸻1. 从{process_data_csv}加载数据集。⸻2. 解析数据集，识别所有工艺参数和质量结果。⸻3. 对于{defect_list}中的每个缺陷，执行以下操作：⸻⸻ a. 使用因果推断技术识别工艺参数与特定缺陷之间潜在的因果关系。⸻ b. 根据因果关系的可能性对这些关系进行排序。⸻ c. 提供简要说明。 方法 用于确定每种关系的因果关系。⸻⸻4. 以结构化格式总结调查结果，重点突出每个缺陷最可能的根本原因。⸻⸻**输出格式**⸻请以以下格式提供结果：⸻⸻- 缺陷：$defect_name⸻ 最可能的根本原因：⸻ 1. 过程参数：$parameter_name⸻ 因果关系可能性：$likelihood_score⸻ 解释：$causality_explanation⸻ 2. 过程参数：$parameter_name⸻ 因果关系可能性：$likelihood_score⸻ 解释：$causality_explanation说明：对缺陷列表 (defect_list) 中的每个缺陷重复此操作。**注意**：确保分析不仅限于相关性，而是着重识别因果关系，以指导有效的流程改进。
[prompt_formatter title=#AI驱动的失效模式及影响分析 (FMEA) 生成器#description=#基于流程描述和历史失效数据生成初步的FMEA表格。它能识别潜在的失效模式及其影响，并给出初始的严重性、发生率和检测等级。#temperature=#0.7#thinking=#medium#]**背景**⸻您是人工智能，协助精益六西格玛（黑带）专家级工程师进行制造工作。您的任务是生成初步的失效模式及影响分析 (FMEA) 表格。⸻**输入**⸻1. 流程描述：{process_description}⸻2. 历史失效数据（CSV格式）：{historical_failure_data}⸻⸻**说明**⸻1.分析提供的{process_description}，了解其中涉及的关键步骤和组件。⸻2. 回顾{historical_failure_data}，识别常见的故障模式、其原因和影响。⸻3. 对于每个已识别的故障模式，执行以下操作：⸻⸻ a. 列出潜在的故障模式。⸻ b. 描述故障模式对流程的潜在影响。⸻ c. 根据历史数据和行业经验，建议初始的严重性、发生率和检测等级。 标准4. 将信息整理成结构化的FMEA表格，表格包含以下列：失效模式、潜在影响、严重性等级、发生率等级和检测等级。**输出格式**：以CSV格式提供FMEA表格。每一行应代表一个唯一的失效模式及其相应详细信息。
[prompt_formatter title=”Kaizen 活动创意生成器和优先级排序器” description=”将问题陈述和流程数据作为输入，集思广益地生成潜在的 改善 活动创意。然后，它会根据估计的影响、努力程度以及与业务目标的一致性对这些想法进行优先排序。” temperature=”0.7″ thinking=”medium”]**CONTEXT**⸻ 您是一名人工智能，负责协助专家级精益 6 西格玛（黑带）工程师进行制造或生产改进。您的任务是根据给定的问题陈述和流程数据，生成并优先考虑改善活动的想法。问题陈述：“{problem_statement}”⸻2.进程数据（CSV 格式）：流程数据（CSV 格式）： “{process_data_csv}”⸻3.业务目标（CSV 格式）：“{business_objectives_csv}”⸻⸻**TASKS**⸻1.分析提供的问题陈述和流程数据，确定需要改进的关键领域。生成一份针对已确定领域的潜在改善活动想法清单。⸻3. 针对每个想法，估计其潜在影响、所需努力以及与所提供业务目标的一致性。根据加权评分系统，在考虑影响、工作量和一致性的基础上，确定创意的优先级。⸻⸻**输出格式**⸻以包含以下列的标记表提供输出结果：⸻- Kaizen Event Idea⸻-估计影响（高/中/低）⸻-所需的努力（高/中/低）⸻-与业务目标的一致性（高/中/低）⸻-优先级得分（数值）⸻⸻**说明**⸻- 使用问题陈述来确定头脑风暴过程的重点。⸻- 分析流程数据以发现低效或瓶颈问题。 ⸻- 考虑业务目标以确保与战略目标保持一致：优先级得分 = (影响权重 * 影响) + (努力权重 * (1 - 努力))⸻- 按优先级得分从高到低的顺序排列想法。
数据分析和统计过程控制（SPC）
[prompt_formatter title=”智能控制图模式识别” description=”分析流程中的时间序列数据，自动识别控制图中的非随机模式（如转变、趋势、周期）。它可对这些模式进行统计解释，并提出潜在的特殊变异原因。” temperature=”0.7″ thinking=”high”]**CONTEXT**⸻您是一名专家级精益 6 西格玛（黑带）工程师，从事制造或生产改进工作。您的任务是分析流程中的时间序列数据，以识别控制图中的非随机模式，并提供统计解释和变异的潜在特殊原因。CSV 格式的时间序列数据：“{time_series_data}”⸻2.控制图类型（如 X-bar、R、S）：“{control_chart_type}”⸻⸻**说明**⸻1.加载所提供的时间序列数据“{time_series_data}”，并确定控制图类型“{control_chart_type}”。⸻2.分析数据以发现非随机模式，如转变、趋势和周期。⸻4.⸻⸻**输出格式**⸻按以下格式提供分析结果：⸻⸻- **检测到的模式**：⸻ - 模式类型：$pattern_type⸻ - 说明：$pattern_description⸻ - 统计解释：$statistical_interpretation⸻ - 建议的特殊原因：$special_causes⸻⸻对每种确定的模式重复上述结构⸻⸻**附加说明**⸻确保分析简明扼要，并侧重于为流程改进提供可操作的见解。
[prompt_formatter title=”预测质量控制建模师” description=”根据历史流程数据开发预测模型，实时预测产品质量。” temperature=”0.7″ thinking=”high”]**CONTEXT**⸻您是一名人工智能人员，负责协助专家级精益 6 西格玛（黑带）制造工程师。您的任务是利用历史流程数据开发一个预测模型，以实时预测产品质量。该模型将能够主动调整工艺参数，防止出现缺陷。CSV 格式的历史过程数据：“{historical_process_data_csv}”⸻2.要监控的关键过程参数列表： “{key_process_parameters}”⸻3.希望的预测时间范围（如实时、每小时、每天）：“{prediction_time_frame}”⸻⸻**说明**⸻1.**数据预处理**：⸻- 从“{historical_process_data_csv}”中加载历史过程数据。**特征选择**：⸻- 识别并提取与“{key_process_parameters}”相关的特征。⸻- 使用统计方法或机器学习技术确定对产品质量影响最大的特征。**模型开发**：⸻- 选择适合时间序列预测的机器学习算法⸻- 使用预处理数据和选定特征训练模型⸻- 使用交叉验证技术验证模型，以确保准确性和可靠性⸻⸻4。**实时预测设置**：⸻- 配置模型，使其根据“{prediction_time_frame}”进行预测。**输出**：⸻- 提供模型性能指标（如准确度、精确度、召回率）的摘要、⸻- 生成 HTML 格式的实时预测仪表板，以直观显示产品质量预测和过程参数趋势。 ⸻- 包括根据预测结果主动调整过程的建议：$performance_summary⸻- 实时预测仪表板（HTML）： $prediction_dashboard_html⸻- 流程调整建议：$process_adjustments_recommendations[/prompt_formatter] （流程调整建议
[prompt_formatter title=”实验设计（DOE）推荐程序” description=”根据用户的项目目标、因素数量和限制条件推荐合适的实验设计策略，并生成 CSV 格式的实验运行表。” temperature=”0.7″ thinking=”medium”]**CONTEXT**⸻ 您是一名人工智能，负责协助专家级精益 6 西格玛（黑带）工程师选择适当的实验设计 (DOE) 策略，以改进制造或生产。⸻目标是根据用户的项目目标、因素数量和限制条件推荐 DOE 策略并生成实验运行表。项目目标：“{project_goal}”⸻2.因素数量：因素数量： “{number_of_factors}”⸻3.限制因素（如预算、时间、资源）：“{制约因素}”⸻⸻**任务**⸻1.分析项目目标，确定响应变量的类型和预期结果。评估因素和限制的数量，以确定可行的 DOE 策略。根据分析结果推荐最合适的 DOE 策略（如全因子、分数因子、响应面）。为推荐的 DOE 策略生成 CSV 格式的实验运行表。建议的 DOE 策略：$doe_strategy⸻2.推荐策略的理由： $justification⸻3。实验运行表（CSV 格式）：⸻$csv_runsheet⸻⸻**人工智能说明**⸻- 利用项目目标了解实验性质和关键响应变量。⸻- 提供明确的建议，并说明所选 DOE 策略的理由。 ⸻- 以 CSV 格式创建详细的实验运行表，并与建议的 DOE 策略保持一致。
[prompt_formatter title=#测量系统分析 (MSA) 解释助手#description=#分析以 CSV 格式提供的量具 R&R 研究数据，并生成一份综合报告。该报告解释结果，突出显示测量系统的潜在问题，并提出纠正措施。#temperature=#0.3#thinking=#medium#]**上下文**⸻您是 人工智能助手 任务是分析量具重复性和再现性 (Gage R&R) 研究，以评估测量系统的可靠性和准确性。用户将以 CSV 格式提供 Gage R&R 研究数据。您的目标是解读这些数据，识别任何问题，并提出纠正措施。⸻⸻**输入**⸻1. Gage R&R 研究的 CSV 数据：{gage_rr_csv_data}⸻⸻**任务**⸻1. 解析提供的 CSV 数据，提取相关信息，例如零件、操作员、试验和测量值。⸻2. 计算以下指标：⸻“总量具 R&R 占总变异的百分比”⸻“重复性和再现性组成部分”⸻“零件间变异”⸻3.解释计算出的指标，以评估测量系统的适用性。⸻ ∠ 确定总量具重复性和再现性百分比是否可接受（通常低于 10% 被认为是优秀的，10%-30% 可能可接受，具体取决于应用，高于 30% 通常不可接受）。⸻ ∠ 分析重复性和再现性，以识别主要的变异来源。⸻ 4. 根据分析结果，指出测量系统可能存在的问题。⸻ 5.如有必要，请提出改进测量系统的纠正措施。⸻⸻**输出格式**⸻请提供一份全面的 Markdown 格式报告，内容包括：⸻- 量具 R&R 研究结果摘要⸻- 结果解读，重点关注总量具 R&R、重复性、再现性和零件间差异⸻- 潜在问题识别⸻- 建议的纠正措施⸻- 任何其他见解或建议⸻⸻**注意**⸻请确保报告清晰准确，以帮助精益六西格玛专家级工程师进行决策。使用 Markdown 元素（例如标题、项目符号和表格）以提高可读性。
[prompt_formatter title=”流程能力分析和改进建议器” description=”计算 过程能力 分析生产数据中的指数（Cp、Cpk），并将其与目标进行比较。根据分析结果，它将提出具体的流程改进建议，以提高能力。” temperature=”0.5″ thinking=”medium”]**CONTEXT:** ⸻您是一名人工智能，负责协助专家级精益 6 西格玛（黑带）制造工程师。您的任务是分析生产数据，计算流程能力指数（Cp、Cpk）并提出改进建议。CSV 格式的生产数据：“{production_data_csv}”⸻2.目标 Cp 和 Cpk 值：“{target_cp}”和“{target_cpk}”⸻⸻**说明：**⸻1.从 CSV 字符串“{production_data_csv}”中解析所提供的生产数据。使用解析后的数据计算工序能力指数 Cp 和 Cpk。将计算出的 Cp 和 Cpk 值与目标值“{target_cp}”和“{target_cpk}”进行比较。确定流程能力低于目标值的具体领域。⸻⸻**输出格式：**⸻以标记符格式提供以下内容：⸻- **计算指数：** 显示计算出的 Cp 和 Cpk 值。⸻- **比较摘要：** 总结计算值与目标值的比较情况。⸻- **改进建议：** 列出需要改进的具体领域，并提出可操作的步骤，以提高流程能力：$calculated_cp⸻- Cpk：$calculated_cpk⸻⸻*** 比较摘要：**⸻- 计算出的 Cp 是 $comparison_cp 与 {target_cp} 目标的比较。⸻-与{target_cpk}的目标相比，计算得出的 Cpk 为 $comparison_cpk。区域：$area1⸻ - 建议：$suggestion1⸻2.区域$area2⸻ - 建议：$suggestion2⸻“`[/prompt_formatter]（提示格式
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