质量控制制造公司质检实习生实习报告

质量控制制造公司质检实习生实习报告一、摘要

2023年7月1日至2023年8月31日，我在一家质量控制制造公司担任质检实习生。核心工作成果包括完成320件产品抽样检测，合格率98.7%，累计识别并记录15处质量缺陷，编写4份详细检测报告，其中3份被生产部门采纳优化工艺流程。期间应用了统计过程控制（SPC）方法，通过分析72组生产数据，建立缺陷率与温度、湿度关联模型，使返工率下降12%。提炼出可复用的缺陷分类标准化流程，涵盖视觉检测、尺寸测量、功能测试三个维度，将单次检测效率提升20%。

二、实习内容及过程

2023年7月1日到8月31日，我在一家做精密零件检测的公司实习。他们主要生产汽车零部件，对尺寸公差和表面质量要求挺严的。我跟着师傅做了八周，主要任务就是用三坐标测量机和投影仪检产品。

第一个挑战是学习如何设置测量程序。刚开始调程序老出毛病，零件一放上去数据就乱跳。师傅让我多看他们系统里的历史数据，发现温度波动超过1摄氏度时，测量精度会下降0.02毫米。我就琢磨着在早上生产前先等设备温度稳定再开机，这招真管用，连续一周抽样检测的尺寸变异系数从0.015降到0.008。

第二个是区分表面划痕和凹坑。一开始师傅给我发了200张缺陷照片让我认，全是0.1毫米以下的瑕疵。我天天对着电脑，把划痕分三类：激光打标残留、铣削留下的、还有运输压伤的。最后我编了个顺口溜“亮细线是激光，毛糙边是铣削，黑压痕是磕碰”，三个月后质检部采纳了我的分类法，现在新员工培训就照我这套来。

实习期间参与了A3项目，帮着做SPC分析。他们之前没搞统计控制，我拿出口模尺寸数据做了控制图，发现Cpk值长期低于1.33，我就建议调整机床的预紧力参数。生产科采纳后，不良率从8.6%降到3.2%。虽然数据不算特别惊艳，但师傅说这种从数据里发现问题的能力挺难得。

公司的培训确实有欠缺，比如没教我如何用Minitab做高级分析，都是靠师傅经验。另外实验室的恒温恒湿设备老化，有次我测零件发现环境温湿度波动超过规范要求，这直接影响测量结果。我琢磨着他们可以买套自动温控的气幕罩，或者干脆在测量数据里加环境补偿项。

这八周让我明白质量控制不是死守标准，而是要灵活用数据说话。以前觉得测量就是咔咔按按钮，现在知道每个数据点背后都可能藏着工艺改进的机会。这种把理论跟生产实际挂上钩的感觉挺带劲，可能以后职业规划要往计量技术方向发展。

三、总结与体会

这八周，从2023年7月1日到8月31日，感觉像是从书本里跳进了真实的生产线。开始时连三坐标测量机的软件都搞不定，经常因为程序设置不对耽误检测进度，师傅说我“学生气”重，看问题太理想化。后来跟着做SPC分析，处理过300多组尺寸数据，才慢慢理解质量控制不是简单合格不合格的事，而是要透过数据找问题根源。比如有一次发现出口模零件的尺寸漂移，通过控制图分析定位到是机床振动超标导致的，这个经历让我觉得挺有成就感，原来理论真的能解决实际问题。

实习最大的收获是建立了“质量是设计出来的，不是检验出来的”这个认知。以前觉得检验员就是拿着卡尺比划，现在明白每个数据点都跟工艺参数息息相关。我们那台老旧的恒温恒湿箱，温度波动最大时能到0.5摄氏度，直接影响测量精度，这让我意识到基础硬件条件对质量管控的制约有多大。回去可能得好好研究下测量不确定度评定，顺便考个注册计量师的基础班，感觉这是未来能加分的一项技能。

行业里现在挺流行智能制造，很多公司都在用机器视觉和AI做缺陷检测，但我实习那段时间还主要是人工检测。虽然我们那套系统挺老，但师傅教了我怎么用Excel交叉分析缺陷数据，后来帮生产科整理了A3项目的不良率趋势表，最后算出调整预紧力后不良率从8.6%降到3.2%，这让我觉得数据分析能力真挺重要的。以后要是真想进企业，得把Python在质量分析上的应用练熟，至少能做些自动化报表。

这八周最大的变化可能是我心态吧，以前做实验报告抄数据就觉得是对得起自己，现在明白每个测量值都关系到客户用这个零件会不会出事故。有次连续加班到晚上十点，帮着追样品检测数据，第二天还要汇报结果，虽然累但觉得挺值。这种被需要的感觉，还有处理问题后的那种踏实，可能就是师傅常说的“责任心”吧。回去得把实习做的那些缺陷分类法标准化，整理成SOP，虽然简单但这是我能留下点东西的感觉。