はじめに
これらのオートメーションは、TulipのAIエージェント機能を示し、欠陥管理のユースケースを紹介しています。
私たちは2つのTulipオートメーションを構築しました：
- 1つは、欠陥テーブルから欠陥記録を要約し、毎日Eメールを作成するものです、
- もう1つは、新しい欠陥レコードが作成されたときにトリガーされ、Material Review Boardアプリケーションで人間のエンジニアが行うような分類を試みます。カテゴリーに従って欠陥の処分を変更し、Eメールを送信することができる。オートメーションがカテゴリーを明確に判断できない場合は、MRBアプリで確認するようスーパーバイザーにメッセージを送信します。
MRBアプリで、異なるタイプの不良を作成し、テーブルに保存して、オートメーションがそれらをどのように処理するかを確認することができる。
セットアップ
どちらのオートメーションも新しいPrompt AIアクションを使用します。Summarizationオートメーションは、欠陥テーブルからデータを読み込むためにTulip Table APIも使用します。この場合、まずTulip apikeyを生成し（詳細はこちら）、それをTulip Tableコネクタに追加する必要があります。
{height="" width=""}.
{height="" width=""} オートメーションは指定したユーザーにメール通知を送信するため、すべてのメールアクションで認証済みメールアドレスを持つTulipユーザーを追加する必要があります。
欠陥の要約
この自動化は毎朝トリガーされ、Tulip Table API経由でテーブルから欠陥レコードを取得し、LLMにデータを送信して、過去24時間の欠陥に関するレポートを生成します。
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メールメッセージの例
カテゴライズ（スクラップ、そのまま使用、手直し、質問）
新しい欠陥が欠陥テーブルに追加されると、オートメーションはその欠陥を「リワーク」、「スクラップ」、「そのまま使用」、または「質問」（人間オペレータ用）に分類します。それに応じてステータスが変更され、メールが送信されます。
カテゴライズのプロンプトは次のとおりである。その欠陥がどのカテゴリーに最も当てはまるか、一言で返してほしい。返せる値は以下の通りです：[Rework'、'Use-as-is'、'Scrap'、'Question']。ルール組み立てに問題がある不良品は、手直しに出すことができます。不揃いなエッジもリワークに送ることができます。傷のような小さな問題のある不良品は、そのまま使用することができる。部品が曲がっている、割れているなど、大きな問題がある不良品はスクラップとなる。明確な判断ができない場合は、'Question'を使用することができます。以下は欠陥記録データです："
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電子メールメッセージの例