智能制造智能制造公司智能制造工程师实习报告

智能制造智能制造公司智能制造工程师实习报告一、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智能制造工程师实习生，参与智能生产线优化项目。核心工作成果包括：通过改进PLC编程，将某型号产品装配效率从60件/小时提升至78件/小时，良品率从92%提高至96%；设计并部署了基于Python的实时数据采集脚本，日均处理设备传感器数据约1.2GB，为设备故障预测模型提供支撑。专业技能应用方面，熟练运用SolidWorks进行三维建模，完成3套自动化夹具设计，并通过有限元分析验证其结构强度；运用MATLAB搭建了2个控制系统仿真模型，优化PID参数使响应时间缩短15%。提炼出数据驱动决策与模块化编程的复用方法论，为生产线柔性化改造提供技术路径。

二、实习内容及过程

2023年7月1日到8月31日，我在一家做智能工厂解决方案的公司实习，岗位是智能制造工程师。公司主要帮客户搞自动化生产线，用工业机器人、AGV和MES系统。我的实习目的就是看看书本上的自动化知识在真实项目里怎么落地，学学怎么把理论用起来解决实际问题。

公司是做智能制造整体方案的，客户有汽车零部件厂、电子厂。我跟着一个项目组，负责一个小单元的优化。具体是帮一家做精密元件的厂子，他们的一条装配线效率卡在60件每小时，良品率也不够稳。我花了两周时间，蹲在产线上看机器跑，用Ultrasonic传感器测各工位时间，发现有个拧螺丝的工位卡脖子。那台老式六轴机器人动作慢，还老掉链子。

我琢磨着是不是编程参数调得不对，就扒了程序看。原来早期工程师写的时候没考虑负载变化，扭矩设置死板的。我根据元件重量调整了编程，还加了力控指令，让机器人更稳。7月15号到20号，我改了3版程序，最后版把效率提到78件每小时，良品率也到96%。他们测试的时候我看着数据，每个班产线都多出快200件，老板还让我喝了一杯奶茶。

过程里最头疼的是跟设备供应商扯皮。有一次部署新的视觉识别系统，摄像头总读不懂来料上的二维码，供应商说是我们产线光线太乱。我天天扛着光谱分析仪跑，从早上8点到半夜1点，最后发现是某个工位的风枪把二维码吹花了。我提议加个带LED补光灯的防护罩，供应商免费给装了。这事儿让我明白，智能制造不光是设备好就行，还得懂整个工艺流程。

我还用了Python写数据采集脚本，把PLC和MES的数据打通。之前车间主任老说要实时看设备OEE，但没人弄。我弄了个监控大屏，用Pandas库每天跑2000多条数据，算出各设备的综合效率，还画了趋势图。车间主任看了直夸，说以后生产调度有依据了。

遇到的最大困难是编程。我大学课设用的都是仿真软件，真上产线发现工业环境复杂多了。有一次调试AGV导航，激光雷达总乱报距，跟地面标定反复折腾了三天。后来才知道得用激光多普勒效应补偿反射面不平，这知识点书里没细讲。我就天天刷B站教学视频，还买了套ROS开发板自己在宿舍搭环境练。最后用C++改了导航算法，定位误差从3厘米降到1厘米以内。

技能上，我学会了用SolidWorks做自动化夹具，还把MATLAB的控制系统仿真用到实际参数调优里。以前觉得仿真就是玩玩的，现在知道能帮产线省不少试错成本。思维也转了，以前觉得自动化就是装机器，现在知道得懂工艺、懂管理。比如帮一家电子厂做AGV调度，光会编程不够，还得跟他们销售聊，知道客户仓库里物料堆放习惯，才能设计出最优路径。

公司的培训机制其实一般，就是派个师傅带你，但师傅忙起来就不管了。我后来是靠天天看他们用过的资料库，还有自己查维基百科解决难题的。岗位匹配度嘛，我觉得挺合适的，但要是能早接触点现场，可能学得更快。

公司管理上，我觉得可以搞个知识库，现在新来的实习生都得重复跑老问题。我建议把常见故障和解决方案整理成文档，配上视频教程。比如我解决的二维码识别问题，就能录个5分钟教学视频，省得师傅每次都带新人去产线。还有培训机制，不如搞个轮岗制，让我能看看MES、机器人、视觉这些不同环节，这样理解更系统。

三、总结与体会

这8周实习，感觉像是把大学三年半学的自动化、机器人、计算机知识串起来了。7月1号刚去的时候，看着产线上的AGV、工业相机、PLC，心里挺打鼓的，很多书上的理论不知道怎么往实际里套。后来跟着项目组改那个拧螺丝的机器人程序，为了把效率从60件/小时提到78件/小时，反复调试参数，跟力控指令、运动学模型较劲，真的有种把知识吃透的感觉。当看到系统稳定运行，数据达标时，那种成就感特别实在。这种把想法变成实物，再看到它改善生产效率的过程，就是实习最大的价值闭环。

这段经历直接影响了我的职业规划。以前觉得搞智能制造就是写写代码，现在明白得懂工艺、懂管理、还得懂怎么跟人打交道。我发现自己对MES系统特别感兴趣，感觉能结合数据分析做点事。实习最后那周，我主动跟导师聊了想往这个方向发展的想法，他给我推荐了几个行业大佬的公众号文章，还建议我考个PMP证书，提升项目管理的认知。这让我更清楚接下来要学什么，比如怎么学Python做更复杂的数据分析，怎么了解不同行业的供应链管理特点。实习就像给我打了一针疫苗，对职场有了具体感知，不再是空想。

看着产线上那些智能设备，我感受到行业变化真快。现在大家都说工业4.0，但很多工厂还是传统模式，MES系统用得不好，数据跑在Excel里。我做的那个数据采集脚本，其实只是把设备OEE数据可视化，但车间主任就说帮他们决策省了不少事。这说明智能制造不是光靠技术，还得会用，得跟传统管理结合。未来工厂可能更依赖数据驱动，像AI预测性维护、数字孪生这些，肯定是大趋势。我现在就在想，后续学习要不要往这个方向多投入点精力，比如多看些案例，或者找机会接触一下数字孪生的实际项目。

从学生到职场人，心态真的变了。以前做实验报告，错一点扣分就完了；现在改机器人程序，影响的是一条产线的效率，责任大太多了。8月15号那天调试AGV导航，因为一个坐标点算错，差点导致满仓货物调度混乱，吓得我连夜重新核对方案。这种压力是大学实验室给不了的。但也正是这种压力，让我学得更快，也更懂规矩。现在写代码会想得更多，考虑边界条件、异常处理，不像以前那样觉得没问题就提交了。这种责任感、抗压能力，我觉得比技术本身更宝贵。接下来在学校，我会更注重培养这种解决问题的能力，多参与一些需要团队协作、有实际压力的项目。这段实习经历，让我真切感受到，智能制造不只是冷冰冰的机器，它背后是活生生的人、实实在在的工厂，需要你用心去理解，去优化。

四、致谢

感谢在实习期间给予指导的导师，帮我理清了智能制造项目中的难点，尤其是在AGV路径规划和视觉系统标定方面的建议很有帮助。

感