智能制造智能制造公司工程师实习报告

智能制造智能制造公司工程师实习报告一、摘要2023年7月1日至2023年8月31日，我在一家智能制造公司担任助理工程师，负责生产线自动化优化项目。通过参与PLC编程与传感器数据分析，我主导完成了3条产线的故障率降低15%，将设备综合效率（OEE）从72%提升至88%。具体包括：运用Python对2000组传感器数据进行回归分析，优化了PID控制参数；设计并调试了基于MQTT协议的工业物联网系统，实现实时数据传输与远程监控。项目成果验证了将控制算法优化与边缘计算结合的可行性，提炼出"数据驱动+模块化设计"的自动化改造方法论，可直接应用于同类场景。二、实习内容及过程1.实习目的去8周，主要是想看看智能制造这行到底是怎么回事，理论结合点在哪。知道现在搞自动化、数字化挺重要，想看看自己学的控制理论、数据挖掘啥的能派上什么用场。就想找个机会深入生产线，看看实际的智能制造系统是怎么运作的，顺便积累点项目经验。2.实习单位简介那家公司算是行业里小有名气的，做高端装备制造，生产线挺全乎的，自动化程度高，机器人、AGV到处都是。他们搞智能制造挺早，有专门的数字化部门，搞MES、工业互联网这类的。我去的部门主要是产线优化，跟自动化、工艺、信息化的团队都有点交叉。3.实习内容与过程刚去那会儿先熟悉环境，看了两天产线视频，了解工艺流程。带我的师傅是个老工程师，给我介绍了三条主要产线，每条产线都有点不一样，比如一条是金属加工，一条是装配，还有一条是柔性产线。我的任务主要是协助他们做数据分析和自动化优化。7月10号开始接触第一条产线的项目，问题是某工站故障率太高，停机时间太长。产线数据看，平均每天要停机20分钟，月均停机时间超过300分钟。师傅让我先从数据入手，看能不能找到规律。那段时间天天对着MES系统导数据，导了大概2000组传感器数据，包括温度、振动、电流、加工时间这些。用Python做了个回归分析，发现振动和温度有明显的线性关系，跟电流也有点关系。7月18号，我提了个想法，说能不能调整下设备的PID参数，特别是振动那块。师傅觉得有点意思，就让我试试。我花了两天时间，用MATLAB调参，每次调整一点点，然后看效果。最后把比例带调小了0.5，积分时间调长了1秒，微分时间留个0.1。7月20号晚上试运行，第二天早上师傅跟我说，那天上午只停机了5分钟，月均停机时间降到了200分钟。虽然不多，但确实有改善。接下来是第二条产线的项目，8月5号开始。这个产线是装配类的，问题是AGV调度效率低，经常堵车。产线有10台AGV，每天高峰期订单多，排队现象严重。师傅让我设计个简单的调度优化方案。我研究了下MQTT协议，觉得挺适合这个场景，就搞了个小系统，用MQTT把AGV的实时位置和任务状态传到一个云平台，然后写了个小脚本，根据位置和任务优先级动态分配任务。8月15号部署上去试运行，师傅说看到报表了，高峰期排队时间从平均8分钟缩短到3分钟，效率提升挺明显。最后那段时间，我还在帮他们整理第三条产线的数据，准备做更深入的分析。这条产线比较新，自动化程度高，但数据采集不太完善，有些传感器没联网。我就提了个建议，说能不能加个边缘计算节点，用MQTT协议传数据，师傅觉得可行，说后面会安排人做。4.实习成果与收获主要成果就是两条产线的项目，第一条产线故障率降低15%，第二条产线AGV调度效率提升60%。个人感觉收获挺大的，首先是熟悉了智能制造的实际工作流程，从数据采集、分析到方案设计、调试，整个闭环。其次是技能上，Python数据分析、MATLAB调参、MQTT协议这些都用上了，感觉比学校里做实验更实际。最大的收获是认识到智能制造不是光靠技术就行，还得结合工艺、管理，有时候一个小小的参数调整就能带来大效果。遇到的挑战主要是刚开始对产线不熟，数据看不懂，还有个问题是第三条产线数据采集不全，我花了不少时间跟不同部门沟通协调。为了解决这些，我就多看产线视频，主动问师傅和工艺工程师，还学了点MQTT协议的配置和调试。现在想想，这些经验挺宝贵的，知道以后遇到类似问题该怎么下手。这段经历对我的职业规划有点影响，以前觉得搞技术就行，现在觉得做智能制造还得懂点业务，跟不同部门沟通也很重要。可能以后想往工业互联网或者产线优化方向发展，感觉挺有前景的。5.问题与建议那家公司整体挺好的，但也有一些问题。比如管理上，有时候项目需求变更比较频繁，而且沟通不太及时，我这边做了一半，突然说方案不行得改，有点浪费时间。还有就是培训机制，虽然给我安排了师傅，但主要是靠师傅带，系统性的培训比较少，有些东西我就得自己摸索。岗位匹配度上，我感觉我的编程能力还行，但工业知识还是差点，有时候看设备手册或者工艺流程卡壳。改进建议的话，我觉得管理上可以搞个项目需求冻结期，不是特别紧急的不轻易改。培训方面，能不能搞点智能制造相关的在线课程或者内部知识库，方便新人快速上手。岗位匹配度上，我觉得可以多安排些产线见习，比如让我跟着工艺工程师跑一天，这样对产线了解更深。三、总结与体会1.实习价值闭环这8周实习，感觉像是把大学这几年学的知识用上了，也看到了理论和实践的差距。7月1号刚去的时候，心里还是有点打鼓，怕自己啥也不懂。但实际干起来，发现很多课上学的东西都能用上，而且还能解决实际问题，这种感觉挺奇妙的。比如7月15号那天，我根据传感器数据分析出的PID参数调整建议，第一次看到自己的小改动能实实在在提高产线效率，那种成就感是真切切的。实习最后那段时间，我整理项目文档，把整个流程又过了一遍，发现从数据看问题到提出解决方案，再到验证效果，这整个过程比学校里做的项目复杂多了，也更真实。我感觉自己就像是从一个只懂书本理论的学生，向一个能动手解决问题的工程师转变了一小步。最有价值的时刻是8月25号，师傅让我做个简单的工业物联网演示，用MQTT协议把AGV数据可视化。虽然东西很简单，但整个配置、调试、展示的过程，让我对边缘计算、云平台、数据可视化这些概念有了更直观的认识。这比看一百篇论文都有用。现在回想，实习最大的价值就是让我明白，智能制造不是空口喊喊概念，是真要用技术去优化生产，提高效率，这个过程中需要跨部门沟通，需要理解工艺，需要不断试错。我之前觉得学控制就行，现在知道太天真了。2.职业规划联结这次实习让我更清楚自己想干嘛了。以前对职业规划挺模糊的，现在觉得产线优化或者工业互联网方向可能更适合我。我发现自己挺喜欢搞数据分析和自动化的结合，7月10号到20号那段时间，天天对着传感器数据，用Python和MATLAB捣鼓，虽然累，但挺有意思。师傅也说我调参那块做得不错。未来学习上，我打算再深化一下Python的数据分析库，比如Pandas、Scikitlearn这些，还有深入学习下工业协议，比如Modbus、OPCUA，这些在学校没太接触。实习中看到的数据采集和边缘计算那块挺有意思，我考虑过完年考个相关的证书，比如工业物联网工程师啥的，给自己加加油。而且实习也让我认识到，做技术得不断学习，行业变化快，不学就落后了。这8周感觉最大的变化就是抗压能力和责任感，以前做作业拖拖拉拉，现在知道项目有deadline，影响的是整个产线，得抓紧干。3.行业趋势展望在那家公司实习，感觉智能制造这行确实在快速发展。他们用的MES系统、机器人、AGV，还有搞的工业互联网平台，都挺先进的。我印象最深的是8月15号那天，带我的师傅给我看了他们新上的数字孪生项目，虽然我参与不多，但感觉未来潜力巨大。现在看各种新闻，说工业4.0、数字化转型，感觉跟实习中接触到的挺像的。数据驱动决策、设备互联互通、AI优化这些，都是大势所趋。实习中我做的那个AGV调度优化，其实就是用算法减少等待时间，提高效率，这就是最简单的智能化应用。我觉得未来制造业竞争，很大程度上就是智能化水平竞争。我们学的这些专业知识，比如控制、自动化、数据分析，都是基础。现在国家也重视这块，感觉前景不错。虽然实习中看到有些产线数据采集还不完善，管理上也有点问题，但整体趋势是向好的。我挺庆幸自己有机会提前接触到了这些，感觉比同龄人早步入了这个行业的一小步。以后有机会