马大吉
集装箱装柜技能
马大吉根据货物包装尺寸,通过科学合理的装柜模拟算法,最大化利用集装箱空间和长度,提供最优装柜方案(最少集装箱数量)。支持20GP/40GP/40HQ/40FR四种箱型自动匹配,输出装柜清单和5类可视化图表(俯视图、综合仪表盘、箱型对比雷达图、空间利用率热力图、装柜优化对比图)。严格实现9条装柜规则:排式填充、先大后小、超限转40FR、重量优先、利用率大于95%等。
名片识别
马大吉基于AI图像识别,自动识别名片照片中的关键信息(姓名、公司、职务、电话、邮箱、地址等),横向表格输出,支持批量处理多张名片。v2新增:自动Excel导出+格式校验+智能去重合并+行业智能标签+置信度标注
8D报告分析
马大吉基于8D方法论的结构化问题分析与报告生成技能,涵盖D0-D8全流程、5Why根因分析、鱼骨图分析及纠正措施制定,适用于质量问题分析、客户投诉处理和团队导向问题解决场景。
入厂物流5M1E诊断
马大吉基于5M1E(人/设备/物料/方法/测量/环境)框架,对入厂物流场景进行结构化诊断分析并生成改善建议,同时可生成面向不同受众的培训课件大纲和考核内容。
客户之声VOC
马大吉基于VOC(Voice of Customer,客户之声)方法论,帮助用户搜集、分析客户反馈数据,将客户声音转化为有效见解和行动方案。当用户提到VOC、客户之声、客户反馈、客户体验、客户满意度、VOC分析、客户声音等意图时使用此技能
时间测量MTM
马大吉基于MTM(Methods-Time Measurement,方法时间测量法)方法论,帮助用户通过基本动作分析设定作业时间标准、识别低效动作、优化作业方法,并自动生成MTM分析表和改善对比可视化图表。支持10种基本动作要素分解、TMU查表计算、宽裕率设定,输出专业4面板图表(分析明细表+动作类型饼图+TMU贡献条形图+改善前后对比)。当用户提到MTM、时间测量、方法时间衡量、作业时间标准、TMU、动作分析、时间研究、作业测定等意图时使用此技能。
突破改善周
马大吉基于突破改善周(Kaizen Event/Kaizen Blitz)方法论,帮助用户通过集中式改善活动实现运营绩效快速突破,包含价值流规划、课题选择、标准三阶段流程(准备-集中改善-跟进)和跨职能团队协作。当用户提到突破改善周、改善周、Kaizen Event、Kaizen Blitz、集中改善、快速改善活动、改善突击、精益周等意图时使用此技能
合理化建议
马大吉基于合理化建议/改善提案方法论,帮助用户建立规范化的员工改善提案制度,鼓励员工参与企业管理,通过下情上达的方式运用集体智慧。当用户提到合理化建议、改善提案、提案制度、建议制度、员工提案、改善建议、Kaizen提案、创造性思考制度等意图时使用此技能
方针管理
马大吉基于方针管理(Hoshin Kanri)方法论,帮助用户将企业高层战略目标层层分解并贯穿到日常运营管理中,通过方针矩阵(X-Matrix)和Catchball协商机制实现上下对齐、左右协同。当用户提到方针管理、Hoshin Kanri、战略部署、方针展开、目标分解、年度方针、X矩阵、catchball等意图时使用此技能
15字目标
马大吉基于15字总要求(明确目标、突出重点、掌握方法、注重实效、讲求质量、提高素质)方法论,帮助用户系统化推进工作,从目标设定到素质提升六个维度全面保障工作效率和质量。当用户提到15字目标、15字总要求、明确目标突出重点、工作六要素、工作方法论、工作质量提升等意图时使用此技能
5W2H分析法
马大吉基于5W2H分析法,帮助用户从7个维度系统化分析问题、制定方案、明确任务,确保无遗漏地覆盖目标、原因、责任人、时间、地点、方法和量化标准。当用户提到5W2H、5W2H分析、七何分析法、Why What Who When Where How、问题分析框架、任务分解等意图时使用此技能
群策群力头脑风暴
马大吉基于群策群力头脑风暴法,帮助用户组织集体创意思考会议,快速大量寻求解决问题构想。当用户提到头脑风暴、群策群力、脑力激荡、集思广益、创意会议、BS法、自由思考法、团队创意等意图时使用此技能
A3报告
马大吉基于A3报告方法论,帮助用户将问题的源头、分析、纠正和执行计划浓缩在一张A3纸上,系统化解决问题并可视化呈现。当用户提到A3报告、A3思维、A3问题解决、一页纸报告、精益A3、A3改善报告等意图时使用此技能
优先矩阵
马大吉基于优先矩阵(Priority Matrix)方法论,帮助用户从实施难度和业务影响两个维度对问题或举措进行优先排序,确定优先解决、中长期计划、长期计划等不同层级的改善策略。v3升级:自动生成专业可视化优先矩阵图(matplotlib四象限+气泡标注)。当用户提到优先矩阵、优先级排序、优先改善、四象限排序、难度影响矩阵、改善优先级、问题优先排序等意图时使用此技能
鱼骨图
马大吉基于鱼骨图(因果图/石川图/Ishikawa Diagram)方法论,帮助用户系统地识别和分析导致特定问题的所有可能原因,通过6M1E(人机料法环测量管理)框架层层分解根因。v3升级:自动生成专业可视化鱼骨图(matplotlib主骨+分支+标签)。当用户提到鱼骨图、因果图、石川图、Ishikawa、根因分析、原因分析、5M1E分析、6M分析、因果分析等意图时使用此技能
甘特图
马大吉生成甘特图Gantt Chart,通过条状图展示项目任务、进度和时间关系,支持任务分解、工时估算、进度跟踪和责任人分配。v3升级:自动生成专业可视化甘特图(matplotlib任务条+里程碑标记+进度百分比+责任人分配)。当用户提到甘特图、横道图、条状图、项目进度图、任务排期、项目计划图等意图时使用此技能。
目视化管理
马大吉基于目视化管理方法论,帮助用户设计现场视觉管理系统,通过形象直观的色彩、标识、看板等视觉感知信息组织现场活动,减少浪费、提高安全性和工作效率。提供物流仓储目视化5S标准与实施方案。
防呆法
马大吉基于防呆法Poka-Yoke方法论,帮助用户设计防错装置和流程,使操作不会发生错误或将错误机会降至最低。涵盖预防型与检测型防错,提供物流场景防错设计案例,如扫码防错、工装定位、颜色区分等实用方案。
PDCA循环改善
马大吉基于PDCA(Plan-Do-Check-Act)戴明环方法论,帮助用户系统化推进改善项目、管理闭环工作流程。v3.0.0新增Python可视化脚本:四阶段环形进度图+5M1E根因分析柱状图+改善前后指标对比图+螺旋上升轨迹图+综合仪表盘。覆盖课题选定、5M1E根因分析、5W1H对策展开、执行监控、效果检查、标准化固化全流程,含物流场景专项应用。
FMEA失效模式分析
马大吉基于FMEA(失效模式与影响分析)方法论,帮助用户在产品设计和过程设计阶段系统识别潜在失效模式、评估风险并采取预防措施,并自动生成FMEA分析表和RPN风险矩阵可视化图表。支持DFMEA/PFMEA双类型、RPN风险优先数计算(S×O×D)、风险着色(红/橙/绿三级),输出专业4面板图表(分析明细表+RPN排序条形图+S-O风险矩阵散点图+改善前后对比)。当用户提到FMEA、失效模式、故障模式、风险评估、预防措施、DFMEA、PFMEA、RPN等意图时使用此技能。
ECRS分析法
马大吉基于工业工程ECRS分析法(取消Eliminate、合并Combine、重排Rearrange、简化Simplify),帮助用户对生产工序和业务流程进行系统优化,减少不必要工序,提高生产效率。适用于物流作业优化、仓储流程简化等场景。
价值流分析
马大吉基于精益生产价值流分析(VSM)方法论,帮助用户绘制价值流图、分析物料流与信息流、识别增值与非增值活动、设计未来状态图并制定改善计划。v3升级:自动生成专业可视化图表(matplotlib工序流程图+时间线+指标汇总+现状未来对比)。当用户提到价值流分析、价值流图、VSM、Value Stream Mapping、流程分析、物料流信息流、节拍时间、前置期分析、精益流程优化等意图时使用此技能。
八大浪费识别
马大吉基于精益生产八大浪费理论,帮助用户识别、分析和消除生产及物流过程中的各类浪费(等待/搬运/不良/动作/加工/库存/管理/制造过多),v3新增:自动生成雷达图+因果关联图+改善前后对比可视化图表
改善地图
马大吉基于精益改善地图工具,帮助用户绘制业务流程的价值与浪费可视化地图,识别增值活动与非增值浪费,制定针对性改善方案。适用于物流仓储、生产线等场景的流程优化与浪费消除,支持入厂物流全流程诊断与改善路径规划。