纺织工程纺智纺织纺织工程师实习报告

纺织工程纺智纺织纺织工程师实习报告一、摘要2023年7月1日至2023年8月31日，我在纺织工程领域从事纺智纺织工程师实习工作。在为期8周的实习中，我负责自动化生产线优化项目，通过数据采集与分析，将生产线效率从基础85%提升至92%，具体表现为每日产量从1200件增加至1350件。核心工作成果包括建立基于机器视觉的缺陷检测模型，准确率达96%，减少人工质检成本30%。专业技能方面，应用MATLAB进行工艺参数模拟，验证新配方的色牢度提升12%；运用AutoCAD绘制生产线改造图纸，完成3套优化方案。提炼出的可复用方法论为：结合传感器数据与生产日志，建立多变量线性回归模型进行效率预测，该模型在后续测试中误差小于5%。二、实习内容及过程1实习目的去2023年7月1日到8月31日那段时间实习，主要是想把书本上学到的纺织工程知识，跟实际的生产线运作搭上关系。想看看自动化控制、工艺优化这些在实际工作里是啥样，顺便提升解决实际问题的能力。2实习单位简介我实习的单位是家专注于纺织智能化改造的企业。他们主要搞生产线自动化升级，产品包括喷气织机群控系统、智能染色管理平台这些。厂子不大，但技术团队挺拼，天天琢磨怎么用传感器和算法提升效率。3实习内容与过程我跟着设备部的小组长干，主要任务是参与条形织机自动换梭系统的优化。7月10号开始接触现有系统，发现老版本软件在梭子轨迹规划上有点问题，导致换梭时偶尔会卡顿。我每天早上8点到车间，先看前一天的运行数据报表，里面记录了每台织机的换梭时间、成功率这些。有个具体案例是7月15号调试3号机，它换了5次梭子就有1次掉梭。我拿Excel把每次失败的时间点都标出来，发现都集中在上午10点到11点。后来查设备日志，原来是因为那时车间湿度超标，导致磁吸开关响应迟钝。我们调整了开关的灵敏度参数，又加了个实时监测湿度的模块，重新校准后这台机的成功率达到99.2%。4实习成果与收获8周里总共参与了3个项目的优化。第一个是建立色牢度预测模型，我把实验室测的100组数据（包括染料浓度、温度、时间、pH值这些）导入MATLAB，用多项式回归跑出来个方程，预测准确率能到86%。第二个是改进了自动分条机的张力控制，以前分条时布头容易变形，调整了张力传感器的采样频率和PID参数后，废品率从0.8%降到0.3%。最让我有感触的是学会用FMEA分析法排查故障。8月20号一台剑杆织机突然跳停，我按流程画了个失效模式分析表，发现是纬纱张力反馈单元的电位器老化。本来想直接换新，组长提醒我查了生产记录，发现这批布都是涤纶材质，可能跟原料有关。最后我们改了张力曲线参数，没换零件就解决了。5问题与建议这次实习也让我看到一些问题。比如单位内部知识共享做得不够，新来的实习生要摸好几天才能上手。8月25号我调试一个新项目，因为找不到前同事留下的测试文档，白白耽误了2天。建议他们搞个内部知识库，用标签分类，最好加个版本管理功能。还有培训机制有点太赶了。7月刚来的时候，只给我发了3页设备说明书，就让我去现场。我连PLC的I/O点都没完全搞懂，差点把传感器接错。要是能安排个带我的师傅，每周固定交流两次，效果肯定更好。6职业规划启发这次经历让我更坚定了走智能制造这条路的决心。以前觉得理论跟实践隔得远，现在发现只要肯钻，很多算法都能落地。比如那个色牢度预测模型，要是能继续优化，或许真能帮工厂省下不少试错成本。以后想往工控方向发展，得多补补PLC编程和工业网络这些课。虽然现在只会些基础操作，但感觉路还长，得一步步来。三、总结与体会1实习价值闭环这8周的经历像把拼图最后补全了。7月15号第一次参与3号机换梭优化时，我盯着屏幕上的失败率曲线急得不行，那会儿真觉得理论派不出场。后来我们调整了磁吸开关的回差参数，成功率达99.2%，看到数据的那一刻，突然觉得那些公式和模型不是纸上谈兵。从收集数据、分析缺陷模式到验证改进效果，完整走了一遍工艺优化的流程，才明白老师课上讲的“传感器标定对控制精度影响”是啥意思。现在回头看，每天整理的100+条设备日志，每条记录都成了我理解智能制造的注脚。2职业规划联结实习最大的收获是找到了兴趣点。8月28号调试自动分条机张力系统时，我发现涤纶布的弹性模量数据比棉纱复杂多了，这让我想起学校做的《新型纤维材料性能研究》课题。回去就得把课程设计里那些实验数据再翻出来，看看能不能结合工厂的张力曲线做个更全面的模型。还有那个FMEA分析表，本来觉得是形式主义，后来在解决织机跳停问题时才意识到它的价值。下学期申请毕业设计，我打算跟导师争取个智能化纺织生产线优化方向的题目，现在就开始恶补PLC编程和工业以太网这些知识。9月1号刚返校，我就把实习期间整理的设备故障案例整理成笔记，打算拿它做考研复习的素材。3行业趋势展望车间里那套基于机器视觉的喷头堵塞检测系统让我印象深刻。8月15号调试时，我亲眼看到算法把0.3mm的碎片识别出来，比人工巡检提前了至少2小时发现隐患。现在行业新闻天天说“数字孪生”“边缘计算”，以前觉得太空泛，现在才懂这些技术怎么在纺织厂落地。9月10号有个纺织智能化技术展，我打算去转转，看看今年又出了哪些新的传感器方案。带我的组长说现在招人特别看重“懂工艺又懂数据”的复合型人才，这让我意识到得赶紧补齐短板。下学期打算报个工业数据分析师的线上课，至少先把Python的数据处理部分啃下来。10月1号假期回来，我打算把实习时写的色牢度预测代码再优化一下，争取能拿去参加学院的数据竞赛。四、致谢感谢纺智纺织提供这次实习机会，让我能把课堂上学到的自动化控制、工艺优化知识，用到实际的智能化生产线项目中。8月31号离开的时候，设备部的组长还跟我说，以后有纺织智能化的题目可以找他们交流，这句话让我挺暖和的。特别感谢带我的李工，7月10号我第一次去车间懵懵懂懂的时候，他带着我查了3号机3个月的历史故障记录，那个过程中他给我讲了很多传感器选型的小技巧。8月25号我差点把张力反馈单元的接线搞反，幸亏他及时发现。虽然他话不多，但每个问题都切中要害。也要谢谢实验室的张老师，实习前他给我推荐了《智能制造导论》那本书，里面关于工业互联网的章节，后来