汽车配件公司质量检测实习生报告

汽车配件公司质量检测实习生报告一、摘要2023年7月10日至2023年8月28日，我在一家汽车配件公司担任质量检测实习生。期间，负责对进厂原材料和成品进行尺寸精度、表面缺陷及性能稳定性检测，累计完成检测任务325项，合格率98.7%。运用GD&T公差标注分析法识别并修正了12件不合格品，将返工率降低5.2%。通过SPC统计分析工具监控生产过程变异，使Cpk值提升至1.35。掌握并实践了六西格玛核心工具在质量改进中的应用，包括FMEA风险矩阵评估、控制计划制定及根本原因分析流程。这些经验验证了课堂所学的统计过程控制理论在工业环境中的有效性，为后续专业深化提供了实践依据。二、实习内容及过程2023年7月10日入职，我被分配到质量检测部，主要任务是熟悉零件尺寸精度和表面质量检测流程。刚开始一周，跟着师傅学习如何使用三坐标测量机（CMM）和影像测量仪，处理过一批缸体类零件的GD&T公差标注分析，发现有个别零件的平行度超差，偏差值达0.15mm，超出图纸0.08mm的公差带。师傅教我用Minitab做SPC控制图，我尝试分析加工过程中的数据波动，发现振动频率是导致尺寸变异的关键因素。第2周开始独立检测活塞环，要求椭圆度控制在0.02mm内。有次检测到一批零件椭圆度均值突然从0.01mm跳到0.03mm，我怀疑是磨床参数设置错误。通过对比生产日志和设备校准记录，确认是刀具磨损超标，及时反馈给技术部，避免了批量报废。这段经历让我明白控制计划的重要性，后来参与制定了活塞环的SPC监控方案，把Cpk从1.2提升到1.35。第5周遇到个棘手问题，一批齿轮副的齿面磨损数据不符合正态分布，直方图呈现双峰。我重新检查了采样过程，发现是不同批次混料导致。解决方法是增加首件检验频次，并在取样箱贴标签区分。这个案例让我意识到FMEA风险评估不只是纸上谈兵，必须结合实际生产场景。实习后期参与过供应商来料检验，用AOI设备检测电子传感器线路板，发现2%的样品存在虚焊，通过AOI算法参数调整，准确率从92%提高到97%。不过也发现公司部分检验标准还停留在目视检查阶段，比如轴承保持架的裂纹检测，完全依赖人工，效率低且主观性强。有次操作CMM时，程序突然报错，零件坐标数据乱码。我翻出学校实验课笔记，重新校准了Z轴传感器，原来上次维护时没拧紧。师傅说年轻人不能光靠手册，要多观察设备运行状态，这点我确实做得不够。实习最后一周整理检测数据，发现某批次气门弹簧的疲劳试验数据离散度偏大，超出控制线1.5σ，怀疑是热处理炉温控精度不足。技术部后来确认是温度曲线设置问题，调整后合格率回升到99.2%。这段经历让我觉得质量工作就像侦探，要能从蛛丝马迹里找到根本原因。三、总结与体会2023年8月28日结束实习时，我算真正明白质量检测不只是拿数据，是拿结果说话。这8周，从最初连GD&T基准选择都搞混，到后来能独立用Minitab分析齿轮副的异常波动，成长挺快的。记得第6周那会儿，一批轴承座硬度值超出控制线，我连夜查了热处理工艺记录，发现是淬火温度曲线有偏差0.3℃，最后通过调整保温时间解决了问题。这事儿让我觉得，质量人得有股较真劲儿，数据不会骗人，但人得先相信数据。实习最大的收获是，学校教的统计过程控制理论真不是纸上谈兵。比如SPC控制图，之前觉得控制限设得好不好都行，现在知道K值选择直接影响判异灵敏度。我整理的活塞环检测数据集，后来被技术部用作新员工培训案例，这让我挺意外，也更有信心了。虽然最后几周发现公司部分检验标准还停留在目视检查阶段，效率提不上来，但我也提了改进建议，比如用机器视觉替代部分轴承保持架表面缺陷检测，师傅说有道理，只是预算问题。对我职业规划的影响挺直接的。以前觉得做质量就是个检验员，现在觉得质量工程师得懂设备、懂工艺、还得懂数据分析。下学期打算报个六西格玛绿带认证，把实习时学的FMEA风险矩阵和控制计划方法学深。看到行业里都在提智能制造、数字孪生，我琢磨着，以后得往这个方向努力，光会传统检测肯定跟不上。最重要的是心态变了。以前做实验报告，数据对就完事，现在明白数据背后是责任。比如第3周检测气门弹簧时，我发现有个别样品疲劳试验数据超出临界值，虽然当时已批量出货，但我还是坚持要求追回并分析原因，最后发现是供应商来料混料。师傅夸我考虑周全，其实我就是觉得，质量检测的岗位，得对每一件出厂的零件负责。这种责任感，比考90分更有意义。下回再碰上这种事，我肯定还是这么干。四、致谢感谢公司给我这次实习机会，让我接触到了真实的质量检测工作环境。感谢我的导师，教会我很多实用的检测技巧和分析方法，比如如何用Minitab处理齿轮副的异常数据，还有