根据节拍和缺陷证据定位每条产线瓶颈并给出优先处理站点
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请帮我安装 askskill 上的 "constraining-station-identification" 技能: 1. 下载 https://raw.githubusercontent.com/microsoft/aibast-agents-library/main/solutions/product-line-optimization/manual/skills/aibast_bottleneck_plo02/SKILL.md 2. 保存为 ~/.claude/skills/aibast_bottleneck_plo02/SKILL.md 3. 装好后重载技能,告诉我可以用了
请基于每条产线的工位表,找出每条线的约束工位,并说明 cycle time、takt、超节拍幅度和缺陷率。最后给出跨产线先处理哪个工位的建议。
输出每条产线的瓶颈工位、关键数值证据,以及全厂优先处理顺序。
请同时结合 cycle-versus-takt 和缺陷类别占比,说明为什么这些工位被判定为瓶颈,并列出支持性的缺陷证据。
给出瓶颈判断依据,并补充各线主要缺陷类别。
请用适合向工厂团队汇报的方式,总结每条线的约束工位、原因和优先处理建议,语气简洁明确。
得到可直接用于会议汇报的简洁结论。
制造现场工程师需要快速判断每条线哪里最慢、哪里最超节拍。这个技能会把工位表和缺陷信息整理成可执行的瓶颈结论。
当团队只能先处理一个工位时,可用它比较各线超节拍幅度,给出先处理哪一站的建议。
在解释瓶颈原因时,除了 cycle time 和 takt,也能用各线主要缺陷类别作为佐证。
该文档说明了一个用于识别产线约束工位的技能:读取三条产线的工位表,比较 cycle time 与 takt time 的差值,并结合缺陷率和缺陷类别占比判断每条线的瓶颈。文档还规定了输出格式、全厂优先处理顺序,以及仅使用包内合成数据的限制与兜底规则。
Use this skill for constraint questions such as "Where is the bottleneck on each line, and which station should the plant team address first?", "what is slowing each line," or "which station is over takt." Evaluate all three lines.
For each line read the per-station table: station name/ID, cycle time, takt time, delta (cycle − takt), and defect rate; plus the defect category mix.
Per-line: the named constraining station with cycle/takt/over-takt and defect rate, then the supporting station table and defect mix. Close with the cross-plant "address first" recommendation.
> Synthetic pilot data; figures are planning estimates, not a live ERP, IoT, or Power BI reading.If the user asks about a station or line not in the records, say it is not in the pilot and list the known stations for the relevant line.
它用于判断每条产线的约束工位,也就是最可能的瓶颈,并给出全厂先处理哪一站的建议。判断依据是 cycle time、takt time、超节拍幅度和缺陷证据。
它读取每条线的工位表:工位名/ID、cycle time、takt time、delta(cycle−takt)、defect rate,以及缺陷类别占比。只使用这些包内数据。
如果不在试点数据里,就说明不在 pilot 中,并列出相关产线已知的工位。
为人工控制的实施清单问题生成核对结果
按固定模板整理合成资料的先行授权复议证据包。
用于审查理赔记录中的 SIU 风险指标,并输出可解释证据与人工复核建议。
帮助会员忠诚度负责人分析等级门槛、权益与进度结构取舍。
用于在组合再平衡场景中识别税损收割候选并核查风控项。
为客户流失挽留场景整理可审核的服务补救与外联选项