AI destekli üretim problemi teşhisi
Önce problemi teşhis et,
sonra doğru metodolojiyi seç.
Problemini doğal dille anlat; sistem açıklayıcı sorular sorsun, problem tipini belirlesin ve en uygun metodolojiyi gerekçesiyle önersin. Kararı bir sohbet değil, deterministik bir karar motoru verir.
Doğru yöntemi seç
15 metodoloji aynı deterministik motorla karşılaştırılır.
Kök nedeni kanıtla
İddia, saha kanıtı ve karşı-olgusal test birbirine bağlanır.
Etkinliği ölç
Uygulanan iş ile sonuç üreten aksiyon birbirinden ayrılır.
Öğrenimi yay
Yatay yayılım, bağlı vakalar ve kurumsal öğrenim kaydı oluşturulur.
Problemi anlat
Kendi cümlelerinle yaz. Sistem metni yapılandırır.
Soruları yanıtla
Belirsizliği en çok azaltan, probleme özel sorular sorulur.
Öneri + uygulama
Gerekçeli metodoloji önerisi, rapor ve adım adım uygulama alanı.
Desteklenen metodolojiler
15 yöntemRisk var, hata yok — proaktif risk değerlendirmesi.
Yeni başlayan, iyi tanımlı sapma; genelde bir değişiklikle ilişkili.
Kök neden bilinmiyor — kalıcı hatanın kök nedenini bul.
Müşteri etkilendi — containment + kalıcı düzeltici aksiyon.
Sürekli iyileştirme ve döngüsel öğrenme.
Veri yoğun, varyasyon yüksek — istatistiksel iyileştirme.
İş yeri düzensizliği/organizasyon kaynaklı kayıplar.
Ekipman arızası/duruşu; makine güvenilirliği ve bakım.
Akış, temin süresi ve israf; değer akışı optimizasyonu.
Mevcut hatayı düzeltme değil; yeni ürün/süreç tasarımı.
Stabil süreci kontrol kartlarıyla sürekli izleme/kontrol.
İnsan hatasını engelleyen hata-önleme tasarımı.
Dar boğaz/kapasite kısıtı; çıktı (throughput) problemleri.
Kararsız veya standardı yerleşmemiş süreci iyileştirmeden önce temel koşulları sabitle.
Hata teşhisi değil; tanımlı alternatifler arasından ağırlıklı MUST/WANT kriterleriyle en iyi seçeneği belirleme.
Sistem, doğru olanı sana seçtirir — en çok yöntem bileni değil, doğru yöntemi seçeni ödüllendirir.