「工場でデータは記録されているが、「集めたデータをどう使えばいいか」が分からない。現場リーダーが見るKPI（生産量・不良率・稼働率）がバラバラで、統一された管理ができていない」「「データで現場管理を強化しよう」と言っても、まずどのデータを・どの頻度で・誰が見るべきかが整理されていない」——生産データ分析・現場KPI管理は、工程から収集したデータを意味ある指標に変換して、現場の問題発見・意思決定・改善を加速します。AIを使って現場KPI設計・データ収集・分析書類を整備できます。

生産データ分析・現場KPI管理書類を整理するプロンプト

以下の情報をもとに、製造業の生産データ分析と
現場KPI管理書類を整備してください。

【生産データ管理の現状と問題】
工場の状況:
  ・工程数: 7工程（切削→研削→洗浄→熱処理→外注メッキ→組立→最終検査）
  ・記録データ: 各工程で紙の日報（生産数・不良数・停止時間）を記録

現在の問題:
  ①データが紙のまま活用されない:
    → 日報は記録されているが「週次・月次に集計して分析」は
      担当者が手でExcelに転記しており、月次レポートは翌月になってから出る
    → 問題が起きた「翌月」に「先月の問題」を分析している
  ②KPIの定義・管理水準がバラバラ:
    → 「不良率」の計算方法が工程によって違う
      （工程Aは「工程内不良÷投入数」・工程Bは「工程内不良÷完了数」）
    → 管理限界値（この値を超えたらアラート）が設定されていない
  ③現場リーダーが見る指標がない:
    → 工場全体の「本日の生産実績」を朝礼で共有しているが
      「どのラインが遅れているか・今日の計画に対して何個作れるか」
      をリアルタイムで把握する仕組みがない

出力形式:
・「製造現場KPI定義書（KPI名・計算式の統一定義・計測頻度・責任者・管理限界値の設計）」
・「工程別日次データ収集フォーマット（工程・入力項目・集計式・承認フローの統一書式）」
・「現場KPIダッシュボード設計書（日次/週次/月次で表示すべき指標・グラフ・アラート設計）」
・「生産実績分析テンプレート（工程別・品種別・日別の生産量・稼働率・不良率の分析）」
・「データ活用改善提案フォーマット（データ分析で発見した問題点・改善提案・効果試算の書式）」

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