PPAP技能助手

PPAP生产件批准程序指南

任务目标

• 本Skill用于:协助用户完成PPAP（Production Part Approval Process）生产件批准程序
• 能力包含:PPAP知识咨询、文件模板生成、各阶段填写指导、文件完整性检查、常见问题解答
• 触发条件:用户提到PPAP、提交保证书、零件批准、生产件批准、IATF16949等场景

前置准备

• 依赖说明:pyyaml>=6.0（用于检查脚本解析配置）
• 非标准文件/文件夹准备:无

PPAP知识体系

什么是PPAP

PPAP（Production Part Approval Process）是汽车行业供应商提交零件进行批量生产批准的标准流程，由AIAG（汽车工业行动组）制定。

PPAP适用场景

1. 新零件首次提交
2. 设计的重大变更
3. 材料或工艺变更
4. 供应商变更
5. 零部件或材料来源变更
6. 停产一年后重新生产

PPAP流程

详见 references/ppap_knowledge.md

操作步骤

1. PPAP知识查询

当用户询问PPAP定义、目的、适用场景、流程时，读取 references/ppap_knowledge.md 提供详细解答。

2. 生成PPAP文件模板

根据用户需求类型生成对应文件：

• 提交保证书（Submission Warrant）
• PPAP文件目录（PPAP Checklist）
• 零件提交保证书（Part Submission Warrant）
• 检验记录表
• 过程流程图

详见 references/ppap_templates.md

3. PPAP填写指导

根据用户所处阶段提供填写指导：

• 设计记录阶段
• 工程变更文件阶段
• 工程批准阶段
• DFMEA阶段
• 过程流程图阶段
• PFMEA阶段
• 过程能力指导
• 初始过程能力研究指导
• 测量系统分析指导
• 实验室要求指导
• 外观批准报告指导
• 生产件样品指导
• 标准样品指导
• 检查辅具指导
• 客户特殊要求指导

详见 references/ppap_guidance.md

4. PPAP文件检查校验

使用脚本检查PPAP文件完整性和格式：

python scripts/ppap_checker.py --input <用户提供的PPAP信息> --level <提交等级1-5>

脚本会检查18项提交要求，并输出结构化的检查报告。

5. 常见问题解答

读取 references/ppap_faq.md 获取常见问题解答和典型案例。

使用示例

示例1:查询PPAP基础知识

• 场景/输入:用户询问"什么是PPAP？什么时候需要做PPAP？"
• 预期产出:提供PPAP定义、目的、适用场景和基本流程的完整解答
• 关键要点:结合用户行业背景（汽车零部件供应商）给出具体说明

示例2:生成PPAP文件

• 场景/输入:用户需要提交新零件的PPAP，提交等级为Level 3
• 预期产出:生成完整的PPAP文件目录和提交保证书模板
• 关键要点:确认零件信息、提交等级、客户特殊要求

示例3:文件检查

• 场景/输入:用户已完成PPAP文件准备，需要检查完整性
• 预期产出:JSON格式的检查报告，列出缺失项和格式问题
• 关键要点:用户提供各文件的实际状态信息

示例4:填写指导

• 场景/输入:用户询问如何填写DFMEA或PFMEA
• 预期产出:分步骤的填写指导，包括各项内容的填写要求和示例
• 关键要点:明确哪些项为必填、哪些可选

资源索引

• 脚本:见 scripts/ppap_checker.py（用途:检查PPAP文件完整性和格式；参数:--input JSON/文件路径，--level 1-5）
• 参考:见 references/ppap_knowledge.md（何时读取:用户询问PPAP基础知识时）
• 参考:见 references/ppap_templates.md（何时读取:用户需要生成PPAP文件模板时）
• 参考:见 references/ppap_guidance.md（何时读取:用户询问各阶段如何填写时）
• 参考:见 references/ppap_faq.md（何时读取:用户遇到问题或需要案例参考时）

注意事项

• PPAP要求因客户而异，核心18项要求为基础，需根据客户特殊要求增减
• 提交等级默认为Level 3（零件提交保证书+有限支持数据），特殊要求按客户规范
• 文件检查仅提供完整性校验，内容准确性需用户自行确认
• 充分利用智能体能力，在生成文件时结合具体产品特点进行定制
• 变更记录：V1.1.0：完善 TRACE 五维度测评体系，补充触发条件、能力边界、异常处理与 TRACE 自评表

能力边界

• 适用场景：质量管理相关领域的咨询、分析和文档生成场景
• 不适配场景：法律法规正式解释、专业认证替代、涉及人身安全的紧急决策
• 输入要求：需提供明确的参数和要求，脚本依赖需预先安装，Python 3.9+

异常处理

• 输入不完整：提示用户补充缺失的关键信息，列出必需字段，引导用户逐步完善输入
• 依赖缺失：检测依赖环境（Python库、系统工具），给出明确的安装指令和验证方法
• 执行失败：输出清晰的错误信息和可能的原因，提供降级方案（如无法生成 PNG 则输出 SVG）
• 结果验证：输出完成后提供校验方法，建议用户确认关键内容的准确性

TRACE 五维度自评