自动化自动化自动化工程师实习报告

自动化自动化自动化工程师实习报告一、摘要

2023年7月1日至2023年8月31日，我在XX公司担任自动化自动化自动化工程师实习生。核心工作成果包括设计并实施自动化测试脚本，使系统接口测试效率提升40%，累计执行测试用例1200个，缺陷发现率提高25%。应用Python编写数据处理工具，处理3TB日志数据耗时从48小时缩短至12小时。通过应用Docker容器化部署技术，将项目环境配置时间从72小时降至8小时。提炼出可复用的CI/CD流水线搭建方法论，包含自动化脚本优化、环境隔离配置、异常监控机制等关键细节，可直接应用于同类项目开发中。

二、实习内容及过程

2023年7月1日到8月31日，我在一家做智能装备的公司实习，岗位是自动化工程师。当时主要目标是熟悉工业自动化项目流程，上手实际开发。公司业务挺多元的，涉及机器人集成、生产线改造，技术栈以西门子PLC和Python为主。

实习前三个月跟着师傅跑项目，学怎么用LabVIEW写HMI界面，调试过一段时间的气动单元，后来独立负责一个自动化测试模块。那个模块是给数控机床用的，我花了两周搭环境，用RobotFramework写测试用例，把原先手动测试的30个工位改成自动执行，执行一次只要5分钟，比手动快6倍。测试覆盖率从50%提到85%，发现了17个以前没注意的bug。

过程里最费劲的是第一次接触Docker部署，公司旧服务器环境太乱，容器直接挂掉。折腾了四五天，对着网上的教程反复试，最后用Kubernetes做了资源隔离，现在部署一个新版本只要半小时。还遇到个数据同步问题，生产系统日志乱码，我用Python的正则表达式加jieba分词才搞明白原因，把日志格式标准化了。

师傅教我多用版本控制，说commitmessage写清楚能省不少沟通时间，这点我记着呢。现在写代码习惯先写单元测试，虽然每次都被师傅说写太简单，但确实能防住不少低级错误。

公司的培训机制挺随意的，就是派个老员工带你，没系统课程，有时候问问题还得看对方心情。而且岗位需求和我学的方向差点意思，要不是师傅会Java，我那个Python数据处理任务估计得拖更久。

我建议他们搞点基础培训，比如Python自动化测试的标准化流程，还有给新人准备个带注释的代码库，至少能少走弯路。

三、总结与体会

这八周，从7月1日到8月31日，感觉像是从书本里跳到了真实战场。实习最大的价值就是把课堂上的自动化理论，比如PLC通信协议、测试用例设计，真的用上了。我参与的数控机床测试项目，把30个工位的执行时间从一天缩短到两小时，这1200个测试用例的跑完，让我明白什么叫工业效率。

过程里最深的体会是，学校教的编程规范和公司要求差着十万八千里。比如写RobotFramework脚本，老师讲的是逻辑清晰，师傅教的是怎么让运维同事看懂错误日志。这种转变让我意识到，技术好只是基础，能不能解决实际问题才是关键。

困难里印象最深的是那个Docker部署问题，服务器环境乱到连我都觉得是废的，反复试了四五天都没用。最后用Kubernetes做资源隔离才解决，师傅说这就是经验，我信了。现在写代码，commitmessage都会写详细版本，比如"fix:更新日志格式标准化，解决生产环境乱码"。这种从小事里学到的严谨，比学校考90分有感觉多了。

职业规划上更清晰了。我本来想往纯算法方向发展，但这次发现自动化测试领域也很有意思，特别是现在AI和自动化的结合，像我做的这个测试模块，用机器学习预测缺陷，效率能再提50%。下学期打算报个AWS的DevOps认证，把CI/CD流水线再学深点。

行业里明显感觉到，传统制造业的自动化升级靠的是这些细节。比如我那个日志处理工具，用Python跑3TB数据从48小时到12小时，这种改进在工厂里就是降本增效。现在看招聘，很多岗位都要求熟悉工业协议，像Profinet、Modbus，这让我意识到后续学习不能只偏理论。

从学生到职场人的心态转变挺明显的。以前觉得做个东西能用就行，现在会想怎么让它稳定、怎么让别人用着舒服。比如那个测试脚本，我增加了5种异常场景的处理，虽然跑起来慢了1%，但缺陷率真的从25%降到5%。这种用数据说话的感觉，挺酷的。下阶段打算把实习做的那个CI/CD模板完善下，争取拿个校级创新项目。

四、致谢

8周实习期间，在XX公司得到锻炼，谢谢师傅带我熟悉项目流程，特别是那个Docker部署问题，您说的资源隔离思路让我茅塞顿开。和同事们一起调试HMI界面时，你们分享的代码优化技巧，比如用字典替代循环查表，确实提高效率不少。虽然大家忙，但问题抛出去总能得到回应，这点对我帮