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供应商来料质量专项分析

数据分析 更新于 2026.08.29

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请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md,安装 @engicool/supplier-iqc-analysis。

技能介绍

要解决的问题

供应商来料质量数据常散落在多个 Sheet 中,字段口径不一,批次、不良类型、检验项目和供应商信息又容易断链。SQE 做专项分析时,手工清洗、算合格率、排不良 TOP、跨供应商对标和形成可发送供应商的量化结论,成本高且结果难以复核。

工作方式

该技能围绕 IQC 检验表、供应商台账和来料不良记录展开,采用“先结构、再需求、后分析”的流程:

  • 结构分析:调用 scripts/analyze.py --action analyze_structure 输出 Sheet 列表、字段分布与关联建议,先确认数据是否可分析。
  • 需求确认:判断是单供应商、多供应商还是物料维度,确认不良字段、检验项目字段和字段映射。
  • 指标分析:执行 --action analyze,计算批次合格率、不良 PPM、不良类型 TOP、供应商横向排名和趋势。
  • 报告生成:调用 scripts/generate_report.py 输出 Markdown 和 HTML 双格式报告,便于内部评审或发送供应商。

适用边界

该技能只处理供应商来料质量专项分析,不覆盖现场不良、车间制程、客户投诉、SPC、质量成本、月报或 8D 等模块。若数据缺少供应商字段,必须补字段映射后再分析;结论要求量化、可举证,避免泛泛判断。

使用场景

  • 处理单供应商 IQC 检验表,计算批次合格率、不良 PPM 并输出不良 TOP5 报告。
  • 对比多个供应商的来料台账,完成横向排名、风险评级和 HTML 对标报告。
  • 整合含 IQC 检验表和不良记录表的 Excel,按批次号关联后生成完整质量报告。
  • 对带时间维度的来料不良记录,做月度或季度趋势分析并输出量化结论。

适合人员

  • 负责供应商来料质量评审的 SQE,需要快速形成可发供应商的量化改善依据。
  • 管理多供应商来料台账的质量工程师,需要横向排名和 A/B/C 风险评级。
  • 处理多 Sheet IQC 数据的检验分析人员,需要先确认字段映射再生成报告。
  • 向管理层汇报来料质量问题的质量主管,需要趋势分析和双格式报告支撑结论。