ChatGPT w zarządzaniu jakością i produkcją - pisanie promptów

Praca z AI przypomina mi komunikację na hali produkcyjnej – im jaśniej przekażemy instrukcje i wymagania, tym lepsze rezultaty otrzymamy. Po 15 latach w branży produkcyjnej zauważyłem, że największe problemy zawsze wynikały z niejasnej komunikacji. Z AI jest podobnie – to potężne narzędzie, które daje najlepsze wyniki, gdy wiemy, jak precyzyjnie formułować nasze oczekiwania. W tym artykule podzielę się sprawdzonymi technikami tworzenia promptów. Bez teorii – tylko praktyczna wiedza, którą od razu wykorzystasz w swojej pracy.

Co to jest Prompt AI?

Prompt to po prostu sposób komunikacji z AI – to jak rozmawiasz z bardzo inteligentnym, ale dość dosłownym asystentem.

Wyobraź sobie, że masz bardzo mądrego współpracownika z innej planety – musisz być precyzyjny, ale jednocześnie możesz z nim prowadzić naturalną rozmowę.

Najprostsze porównanie? To jak wpisywanie zapytania w Google, ale o wiele potężniejsze. Zamiast dostawać listę linków, dostajesz inteligentną odpowiedź dostosowaną dokładnie do tego, o co pytasz.

Jak wytłumaczyć to do analogii produkcyjnej?

Jak pisać prompty AI w branży produkcyjnej – prawie tak jak rozmawiać z operatorem.

Pisz tak jakbyś rozmawiał z kimś, kto nie rozumiem Twojej pracy. Często w codziennej pracy zdarza nam się przekazywać informacje innym np. inżynier jakości tłumaczy operatorom, dlaczego mamy takie a nie inne kryteria akceptowalności wad, technolog tłumaczy dlaczego ustawienia maszyny muszą być takie, a nie inne w trakcie obróbki skrawaniem itd. itd.

Doświadczeni inżynierowie wiedzą, że im lepiej wytłumaczą kontekst, powody, dane oraz fakty tym łatwiej druga strona przyjmie te informacje.

Powierzchowne przekazanie informacji – robimy tak, bo tak… często spotyka się z oporem lub w ogóle nie przestrzeganiem ustaleń.

Podobnie jest z modealmi LLM – musisz traktować je jak współprace z ludźmi. Bez kontekstu, dokładnych danych, czy nawet chęci otrzymania odpowiedzi w danym formacie, możesz otrzymać coś, czego się nie spodziewałeś, włącznie z halucynacjami.

Podobnie jak w kontakcie z drugim człowiekiem – JAKOŚĆ TWOJEGO KOMUNIKATU WARUNKUJE JAKOŚĆ ODPOWIEDZI.

Pamiętaj o tym.

Jak pisać prompty AI w branży produkcyjnej – 5 rodzajów podstawowych promptów i przykłady.

1. Prompt Zero-Shot

Najprostszy rodzaj przekazywania informacji do AI, często zamknięty w jednym lub dwóch zdaniach.

Możesz wykorzystać go do:

1. Tworzenie Szablonów „Stwórz szablon raportu z audytu 5S zawierający: nagłówek z datą i obszarem, 5 głównych kategorii oceny (1-5 pkt), miejsce na komentarze i plan działań korygujących”
2. Analiza Danych ”Przeanalizuj załączone poniżej reklamacje do dostawów z 1 półprocza 2024 i podaj informację nt. najbardziej krytycznych dostawów oraz produktów.”
3. Pisania instrukcji stanowiskowych “Na podstawie specyfikacji klienta wklejonej poniżej, stwórz instrukcję stanowiskową dla operatora procesu skrawania. Uwzględnij w niej kryteria procesu oraz wymagania jakościowe”
4. Tworzenie checklist „Stwórz szczegółową checklistę do analizy SMED dla procesu przezbrojenia wtryskarki.”
5. Pytania Audytowe: ”Przygotuj zestaw 8 pytań audytowych dla punktu 7.1”

2. Prompt Few-Shot

Prompt Few-Shot to rodzaj promptu, gdzie pokazujesz AI kilka przykładów tego, czego oczekujesz, zanim poprosisz o właściwe zadanie. To jak trenowanie nowego pracownika – najpierw pokazujesz mu 2-3 przykłady poprawnie wykonanego zadania, a potem prosisz o wykonanie podobnego.

Jest to świetna metoda, gdy musisz przekształcić pewnego rodzaju tekst np. informacje z maili, z innych dokumentów, z instrukcji, ze swoich notatek do ustalonych standardów dokumentów.

Przykłady Promptu z branży produkcyjnej:

Raport z Audytu:

Prompt:

"Wzór raportu z audytu: Data: 12.10.2023 Obszar: Hala montażu M1 Audytor: Jan Kowalski Ocena: 85/100

Pozytywne obserwacje: Przestrzeganie zasad zarządzania wyrobem niezgodnym na bardzo wysokim poziomie

Niezgodności:
Brak aktualnej instrukcji stanowiskowej dla operatora montażu łożysk
Pomylone oznaczenia na pojemnikach na półproduktu

Obszary do rozwoju:
Metody przekazywania informacji pomiędzy zmianami (obecnie tylko ustne przekazanie, ryzyko braku przekazania ważnych danych, zalecany zeszyt lub mail pod koniec zmiany)

Teraz napisz podobny raport na bazie załączonej checklisty z pytaniami i odpowiedziami po przeprowadzonym audycie."

Zmiana luźnych zapisków operatora w raport produkcyjny

Prompt:

"Przykład:
Notatki: "1 zmiana - zrobione 455/500, 2x stop awaria czujnika, Tomek wymienił po 1h, jakość 30 sztuk niezgodnych na 500, zgłosiliśmy do jakości, ale nikt się nie pofatygował"

Raport dzienny:
Zmiana: I
Realizacja planu: 455/500 szt (91%)
Przestoje: Awaria czujnika (2x) - łącznie 1h
Działania naprawcze: Wymiana czujnika
Status jakości: Zgodny
Operator: Tomek [nazwisko]

Jakość:
30 nok / 500 - zgłoszone, ale brak informacji zwrotnej

Przekształć te notatki w taki sam raport: "2 zm - plan 600 zrobili 580, nowy operator wolniej działa, 1x wymiana narzędzia 30min, 16 sztuk niezgodnych"

Konwersja maili od klientów na standardowe zgłoszenia reklamacyjne

Prompt:

"Wzór przekształcenia: Mail: "Dzień dobry, w ostatniej dostawie o numerze 7881 z 15.10 znaleźliśmy sporo problemów z spawami na produkcie o numerze L12310 (ponad 200 sztuk na 1 tys w dostawie), proszę o pilny kontakt. Artur Mydlarz, Quality Engineer Accrofab Ltd "

Wzór formularza jak tabela w excelu, gdzie kolejne kolumny to kolejnyme informacje. (gdy brakuje informacji w mailu wpisz “brak informacji”, abym wiedział, ze muszę o nie dopytać)

Formularz reklamacji:
Data zgłoszenia:
Data dostawy: 15.10
Klient: Accrofab LTD.
Numer produktu: L12310
Numer dostawy: 7881
Opis niezgodności: Wady spawów
Priorytet: Wysoki (gdy ponad 3% wyrobów niezgodnych w dostawie)
Status: Nowe
Wymagana data odpowiedzi: 24h

Przekształć ten mail do wzoru reklamacji, aby można go było łatwo wkleić do Rejestru w Excelu: "Witam, dostawę nr 4455 z wyrobem ALK39-08 otrzymaliśmy dziś rano, przy kontroli wejściowej wykryto rysy na powierzchni pomalowanej na 20% wyrobów. Oczekujemy natychmiastowych działań i odpowiedzi jeszcze dziś. Pozdrawiam Adam Nowak, BlachBaz S.A."

3. Chain of Thought

Chain of Thought to prompt, który wymusza na AI pokazanie pełnego toku rozumowania, każdego kolejnego kroku analizy i procesu dochodzenia do końcowych wniosków lub rozwiązań.

Prompt

[CONTEXT] Jestem inżynierem jakości w firmie produkującej części samochodowe. Analizujemy problem z nadmiernym zużyciem narzędzi skrawających.
[ROLE] Działaj jako ekspert w obróbce skrawaniem z 15-letnim doświadczeniem.
[EXPECTATIONS] Potrzebuję szczegółowej analizy z:

3-5 potencjalnych przyczyn
Konkretnych rozwiązań dla każdej przyczyny
Szacowanych kosztów i czasu wdrożenia

[SPECIFICS]
Materiał: stal 42CrMo4 (40 HRC)
Narzędzie: wiertło węglikowe VHM z powłoką TiAlN, śr. 12mm
Obecne parametry: v=150m/min, f=0.2mm/obr
Żywotność narzędzia: 50 sztuk (powinno być 200)
Chłodziwo: emulsja 5%
Głębokość wiercenia: 45mm

[TASK] Przygotuj analizę w formie tabeli z kolumnami: Przyczyna | Rozwiązanie | Koszt | Czas wdrożenia | Priorytet

4. Role Play

Prompt Role-Play to metoda, w której nadajemy AI konkretną rolę eksperta z precyzyjnie określonymi kompetencjami i doświadczeniem. To jak przydzielenie konkretnego specjalisty do zadania – AI będzie odpowiadać z perspektywy tej roli, wykorzystując typowy dla niej język, podejście i metodologię.

Z punktu widzenia branży produkcyjnej, tego typu prompty dobrze stosować przy rozpoczynaniu nowych projektów, gdy brakuje ogólnych informacji. W ten sposób zaczynamu budowanie wiedzy w danym zakresie. Następnie wdrożenie poszczególnych kroków danego planu, będzie od nas wymagało dalszej dyskusji z ChatGPT czy Claude i przykazywaniu precyzyjnych informacji, aby uzyskać dobre rezultaty.

Przykład BHP’owca

Jesteś specjalistą BHP specjalizującym się w bezpieczeństwie procesowym i maszynowym. Masz uprawnienia do odbiorów technicznych i certyfikacji CE. Przygotuj plan kompleksowego audytu bezpieczeństwa nowej linii zgodnie z aktualnymi wymaganiami prawnymi.

Przykład wdrożenia TPM w firmie

Jesteś kierownikiem UR z 15-letnim stażem, ekspertem w zakresie TPM i predyktywnego utrzymania ruchu. Wdrożyłeś skuteczne systemy prewencji w 3 dużych zakładach.

Przygotuj plan wdrożenia systemu TPM w firmie.

Inżynier Automatyk

Jesteś inżynierem automatykiem specjalizującym się w robotach KUKA i systemach wizyjnych. Masz doświadczenie w programowaniu i optymalizacji zrobotyzowanych stanowisk spawalniczych.

Przygotuj systematyczny plan analizy i optymalizacji procesu spawania robotem.

Specjalista ds. Systemu ISO 27001

Jesteś doświadczonym specjalistą systemu ISO 27001 i ISO 9001. Nasza firma posiada ISO 9001, ale szukujemy się do wdrożenia ISO 27001. Napisz jakie dodatkowe wymagania musimy spełnić po za ISO 9001 aby uzyskać certyfikację 27001?

Jak pisać prompty w branży produkcyjnej już wiesz, a jak je czytać?

Na koniec tego wpisu chciałbym zwrócić szczególną uwagę, że musimy weryfikować co podaje nam AI. Osoba komunikująca się z AI musi posiadać przynajmniej podstawową wiedzę z danego zakresu. Nie jest możliwe, aby nagle pracownik, który na codzień zajmuje się planowaniem produkcji, nagel zaczął wykonywać obowiązki BHP, bo ChatGPT mu w tym pomoże. Taki sposób rozwoju organizacji i kompetencji w firmie będzie prowadził na manowce…

Współpraca z AI ma służyć rozwoju specjalistów, poprawy ich efektywności pracy oraz skracaniu czasu na wykonywanie powtarzalnych, czy nie dających wartości czynności.

I ten cel powinien być nadrzędny gdy wdrażamy AI.

60 zaawansowanych zastosowań ChatGPT w Jakości i Produkcji

Jeżeli temat Cię zainteersował koniecznie sprawdź nasze szkolenie on-line gdzie prezentujemy szczegółowe zastosowanie ChatGPT w jakości i produkcji.

Znajdziesz je tutaj

Podsumowanie

AI w branży produkcyjnej działa podobnie jak komunikacja między ludźmi – jakość odpowiedzi zależy od jakości przekazanych informacji. Tak jak doświadczony inżynier wie, że musi dokładnie wytłumaczyć operatorowi kontekst i wymagania, tak samo precyzyjnie należy komunikować się z AI.

Wpis przedstawia 4 podstawowe typy promptów:

1. Zero-Shot – najprostsze, jednozdaniowe zapytania
2. Few-Shot – gdzie pokazujemy AI przykład tego, czego oczekujemy (świetne do standaryzacji dokumentów)
3. Chain of Thought – wymuszające pokazanie pełnego toku rozumowania
4. Role-Play – gdzie AI wciela się w rolę konkretnego eksperta

Kluczowy wniosek: AI ma być narzędziem wspierającym specjalistów i poprawiającym ich efektywność, a nie zastępować wiedzę ekspercką. Osoba korzystająca z AI musi posiadać podstawową wiedzę z danego zakresu, by móc weryfikować otrzymane odpowiedzi.

‍