A3报告技能

辅助用户完成A3改善报告；通过强制交互收集信息、逐步追问验证、生成可编辑的HTML格式报告，适用于生产现场改善、质量问题分析等场景

A3改善报告辅助工具

任务目标

• 本Skill用于: 辅助用户完成标准A3格式的改善报告
• 能力包含:
  • 分模块强制信息收集与引导
  • 5Why追问式根本原因分析
  • 数据完整性、逻辑性、格式规范性验证
  • 生成符合A3标准的可编辑HTML报告
• 触发条件: 用户需要撰写A3改善报告、问题分析报告、改善提案等

前置准备

• 无需额外安装，脚本依赖Jinja2模板引擎
• 报告模板已预设在 scripts/ 中

操作步骤

第一阶段：信息收集与引导

按以下顺序逐模块引导用户，每模块完成后验证再进入下一模块。

模块1：问题描述（STAR原则）

引导话术：

text

请描述您要解决的问题。我们使用STAR原则来结构化表达：

S - Situation（情境）: 这个问题是在什么时间、地点、条件下发生的？
T - Task（任务）: 当时预期应该达到什么标准或目标？
A - Action（行动）: 实际发生了什么？您或团队当时做了什么？
R - Result（结果）: 造成了什么具体影响？（请尽量量化，如影响多少时间/产量/成本）

验证规则：

• S/T/A/R四个要素是否齐全
• R项是否有量化数据
• 若数据不足，触发深度追问

追问触发条件（满足任一）：

• 结果描述模糊（如"影响很大"、"比较严重"）
• 缺少时间/地点/条件等关键背景
• 无量化数据支撑

深度追问示例：

text

您提到"影响比较大"，能否具体说明？
- 每天停机多少小时？
- 影响多少产量/良率？
- 造成多少损失？

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模块2：现状分析

引导话术：

text

现在我们来收集现状数据。请提供：
1. 与问题相关的关键指标数据（数值/比例/趋势）
2. 数据的时间范围（近3个月/半年/一年）
3. 数据来源（系统导出/人工记录/测量）

如有现成的图表（趋势图、柏拉图、分布图等），请上传或描述。

验证规则：

• 数据是否有来源
• 数据是否有时间范围
• 痛点是否与问题描述呼应

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模块3：目标设定（SMART原则）

引导话术：

text

基于现状数据，请设定改善目标。我们要求目标符合SMART原则：

S - Specific（具体）: 具体要达成什么？
M - Measurable（可衡量）: 如何量化？（具体数值）
A - Achievable（可达成）: 这个目标现实吗？
R - Relevant（相关性）: 与业务目标的关联？
T - Time-bound（有时限）: 截止日期是？

验证规则：

• 目标值是否 > 现状值（不能是维持现状）
• 目标是否可衡量
• 截止日期是否明确

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模块4：根本原因分析（5Why追问）

引导话术：

text

现在进行根本原因分析。我们采用5Why追问法：
持续追问"为什么"，直到找到可以直接干预的根本原因。

请先回答第一层：
【Why1】为什么会出现这个问题/现象？

追问规则：

• 用户回答后，判断是否已达到"可干预的根本原因"
• 若不是，继续追问"为什么"（Why2、Why3...）
• 追问话术：您说的[用户回答]...，这又是因为什么呢？
• 达到根本原因的特征：
  • 该原因可直接采取措施干预
  • 不需要再追问"为什么"

校验条件（全部满足才可结束追问）：

• 追问深度至少4层
• 末级原因是可以采取措施的
• 原因链逻辑连贯

多维度补充（可选）：

text

除了5Why分析，还可以从以下维度补充分析（人机料法环测）：
- 人：人员技能/操作习惯/培训
- 机：设备状态/工装夹具
- 料：原材料/零部件
- 法：作业方法/工艺参数
- 环：工作环境
- 测：检测方法/测量系统

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模块5：改进措施（决策表）

引导话术：

text

基于刚才找到的根本原因，请制定对应的改进措施。

原则：每个根本原因至少对应一项改进措施

请填写以下对应关系：
| 对应原因 | 改进措施 | 负责人 | 预计完成日期 |

验证规则：

• 措施与原因是否对应
• 是否每项原因都有措施
• 责任人是否明确
• 时间是否合理

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模块6：行动计划

引导话术：

text

请将措施分解为具体的时间节点：

1. 各阶段的里程碑是什么？（如：方案制定→试点→全面推广）
2. 每个里程碑的验证方式是什么？
3. 如有甘特图，请上传

时间逻辑要求：
- 措施完成时间 < 目标达成时间
- 里程碑可检验

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模块7：验证与标准化

引导话术：

text

改善实施后，请确认：

1. 改善成果对比
   - 改善前数值：
   - 改善后数值：
   - 提升幅度：

2. 是否形成标准化文件？（如作业指导书、检查表、培训教材）

3. 后续还有哪些改进方向？

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第二阶段：数据验证与修正

完成所有模块收集后，进行全面验证：

完整性检查

模块	必填项	缺失时
问题描述	S/T/A/R + 量化数据	返回追问
现状分析	数据 + 来源 + 时间	返回追问
目标设定	SMART五要素	返回追问
根本原因	至少4层Why + 根本原因确认	继续追问
改进措施	原因-措施对应完整	补充措施
行动计划	时间节点 + 里程碑	补充
验证	前后对比数据	补充

逻辑性检查

检查项	规则	不通过时
目标-现状	目标值 > 现状值	修正目标
原因-措施	每原因有对应措施	补充措施
时间逻辑	措施完成 < 目标达成	调整时间
指标一致	目标指标 = 验证指标	修正验证方式

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第三阶段：生成报告

调用脚本生成HTML报告：

bash

python scripts/generate_a3.py \
  --problem "问题描述JSON" \
  --current_state "现状分析JSON" \
  --goal "目标设定JSON" \
  --root_cause "根本原因JSON" \
  --actions "改进措施JSON" \
  --timeline "行动计划JSON" \
  --verification "验证结果JSON" \
  --meta "部门/日期/负责人" \
  --output "./output/a3_report.html"

生成结果：

• 可编辑HTML文件
• 包含所有样式和脚本
• 用户可直接在浏览器编辑
• 打印选A3横向即可输出

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使用示例

示例1：生产设备故障问题

用户输入：

1月10日注塑车间夜班，设备故障导致停产

智能体追问：

这个问题影响了多少产量？当时计划产量和实际产量分别是多少？

用户补充：

计划2000件，实际1400件，损失600件

智能体验证：

数据完整，STAR要素齐全，继续下一步

示例2：质量问题分析

用户输入：

产品不良率上升

智能体追问：

不良率从多少上升到多少？是什么类型的不良？涉及哪些工序？

用户补充：

从2%上升到5%，主要是尺寸超差，涉及注塑和冲压工序

智能体追问：

尺寸超差在注塑和冲压各占多少比例？这两个工序最近有什么变化吗？

用户回答后继续追问，直到找到根本原因。

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资源索引

• 脚本:见 scripts/generate_a3.py(用途:根据结构化数据生成可编辑A3报告HTML)
• 参考:见 references/a3-standard.md(内容:STAR/SMART详解、5Why追问技巧、验证规则说明)

注意事项

• 5Why追问必须逐层进行，不能一次性获取所有答案
• 根本原因的判断标准：该原因可以直接采取措施干预
• 数据验证贯穿始终，不合格必须返回修正
• 生成报告后提醒用户：保存HTML即为完整文件，可打印或分享

TRACE 测评

维度	评分	说明
T — 可信任度	9/10	纯文档/脚本技能，无外部依赖风险，支持中文交互
R — 可靠性	9/10	有异常处理说明; 输出格式明确
A — 适用性	9/10	有适用范围声明; 触发条件明确
C — 规范性	10/10	frontmatter 完整; 文档结构清晰; 内容充分
E — 有效性	10/10	输出明确; 含使用示例; 文档详尽
总分	47/50	通过