智能制造公司工程师实习报告

智能制造公司工程师实习报告一、摘要

2023年6月5日至8月23日，我在一家智能制造公司担任助理工程师。核心工作包括参与智能生产线自动化改造项目，完成3条产线PLC程序调试，将设备故障率从5.2%降至1.8%。应用Python编写数据采集脚本，整合生产数据，生成日均报表，准确率达99.2%。通过优化传感器布局，将AGV路径规划效率提升23%，日均处理订单量从1200单增至1500单。提炼出基于机器学习的设备预测性维护模型，将维护成本降低15%。掌握西门子TIAPortalV15、MATLABSimulink等工具，验证了理论知识在实际工程中的转化路径。

二、实习内容及过程

2023年6月5日入职，在智能制造部门做助理工程师。主要帮着调试产线的PLC系统。6月10号到15号跟着师傅看一条包装线的程序，发现有个传感器信号不稳定，导致分拣错误率超3%。我们调整了接线方式，又优化了PID参数，错误率降到0.5%以下。6月20号开始做数据采集项目，用Python爬取MES系统里的生产日志，一天跑完8000条数据。7月1号到8号搞过一次小故障，整条线的AGV卡在巷道里，原因是激光雷达脏了。我学着自己用万用表测电压，又查了公司内部的知识库，最后用压缩空气吹干净了传感器，3小时搞定。7月15号参与了一个新项目，给产线加视觉检测模块。我负责跑实验数据，对比了两种相机，最终选的型号让产品尺寸检测精度从0.1毫米提升到0.05毫米。8月那段时间忙得脚打后脑勺，但真的把书本里的传感器原理、运动控制算法用上了。遇到个难题是仿真模型和实际设备动作有偏差，后来发现是没考虑摩擦力，重新加了个补偿参数才对。这段经历让我明白，光会理论不行，得会跟设备打交道。公司那套流程挺规范的，但有时候培训材料太老了点，建议多更新点实操案例。岗位挺对口的，就是感觉自己的数据分析能力还得练。现在想搞懂更多关于工业互联网的事，打算下学期学学边缘计算那块。

三、总结与体会

这8周，从6月5号到8月23号，感觉跟以前在学校完全不一样。以前做项目，数据错了改改就行，现在发现生产线上的0.1%误差可能就影响一天几百单。参与那个智能包装线改造，调试PLC程序花了快两周，每天盯设备运行状态到晚上10点多是常事。当看到最终设备故障率从5.2%降到1.8%时，真的觉得付出值了。用Python处理数据那段时间也头疼，但把MES系统里散乱的生产日志整理成日报，准确率99.2%，老板还特意问了方法。最大的收获是明白理论怎么落地。学校教的西门子TIAPortal，实际操作时发现得考虑更多现实条件，比如电机启动电流对电网的影响，这就是书本上没细说的。遇到AGV路径规划效率低的问题，自己查资料搞懂了Dijkstra算法，还跟师傅讨论了A的适用场景，最后把效率提了23%，日均处理订单从1200单到1500单，数据实实在在。这段经历让我对工程师这个角色有了更深的理解，责任感明显不一样了，抗压能力也强了点。感觉现在脑子转得快了，看到问题能先想怎么解决，而不是只会抱怨。未来打算接着学，想把机器学习那块补上，打算下学期就报个相关的网络班，看看能不能把设备预测性维护模型做实。行业里说的工业互联网、数字孪生听着挺酷，这次实习让我真切感受到这些技术带来的改变，知道了自己想往哪个方向钻。感觉这次实习就像把理论装进了实践里，心里踏实多了，也为以后找工作多了一份底气。

四、致谢

感谢在智能制造公司这段实习经历。这段时间跟着团队一起搞项目，确实学到不少东西。特别感谢带我的导师，当时调试那个PLC程序，好多细节都是他点醒我的，比如传感器安装角度对信号稳定性的影响，这种经验太宝贵了。也谢谢部门里帮忙的同事们，一起对着屏幕查问题到半夜，或者讨论AGV路径优化方案时