智能制造工程师实习报告

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，我在智能制造部门担任实习工程师，负责自动化产线调试与数据分析。通过参与3条产线的智能改造项目，累计完成28项传感器参数优化，使产线良品率从82%提升至91%；运用MATLAB对2000组生产数据进行建模，建立预测性维护模型，将设备故障率降低15%。在项目中应用了PLC编程、工业机器人路径规划及机器视觉检测技术，并总结出“分阶段迭代调试法”以提升系统集成效率，该方法在后续测试中验证了其可复用性，调试周期缩短20%。

二、实习内容及过程

实习目的主要是了解智能制造的实际运作，把学校学的自动化控制、机器视觉那些知识用上，看看产线智能化改造是啥样。

实习单位是做汽车零部件智能制造的，有挺多自动化产线和机器人单元，搞的是数字化工厂那一块。我被分到工艺优化小组，跟着师傅学产线调试和数据分析。

实习内容挺实在的。7月5号开始接触第一条产线，是做装配的，有6个工位的机器人协作。当时产线良品率老不稳定，在85%上下晃，师傅让我帮忙看传感器数据。我发现其中一个工位的视觉检测系统读数漂移挺严重，调整了好几次参数都没用。后来我琢磨着用LabVIEW做了个数据采集程序，连续采集了300组图像数据，发现是光源亮度不稳定导致的。把光源换成恒流稳压的LED，再调教一下算法阈值，良品率立马到了88%，后面稳定在90%左右。

接着8月10号转去第二条产线，是焊接单元，用的是激光焊接机器人。这条线的问题是热影响区控制不好，有时候工件边缘熔化过度。师傅让我试试优化机器人运动轨迹。我用了ROS平台做仿真，把原有速度曲线改成S型加减速，还调整了激光功率脉冲宽度，跑了500多组仿真数据找最优解。实际部署后，废品率从3%降到了1.2%，能量利用率也提高了17%。

遇到的最大困难是刚开始对现场设备不熟，有一次调试气缸动作顺序，光看手册搞了两天没弄明白，后来跟设备供应商的技术人员聊了聊，才知道要参考设备手册里那个“运动时序图”，这下豁然开朗。还学会了用Fluent软件模拟焊接时的热场分布，对理解工艺参数影响挺直观的。

实习成果就是那两个产线的优化数据，还有写了个关于视觉检测系统改进的报告，师傅看了说比学校毕设深度多了。最大的收获是知道怎么把理论落地，比如PID参数整定不能死套公式，得根据实时数据调整。思维上最大的转变是认识到智能制造真不是光靠算法就行，机械结构、电气控制、工艺流程都得懂。

职业规划上更明确了，想往工业自动化方向发展，以后得多学PLC编程和机器人编程这些硬技能。

实习单位的问题主要是管理有点乱，项目文档管理没做好，好几次找资料要翻旧硬盘。建议他们搞个统一的文档系统，像Confluence那种，分工合作写维护。还有培训机制可以改进，刚来的时候连车间安全规范都没系统教，差点差点出事。岗位匹配度上，我觉得可以给我接触更多设备维护的机会，我现在还是偏设计优化这块多些。

三、总结与体会

这8周实习，像是从书本里跳进了真实世界。7月1号刚去的时候，面对着满眼的传感器和PLC模块，心里挺打鼓的，很多在学校做仿真实验时没碰到过的问题，在车间里都得自己琢磨。后来跟着师傅们一起处理那个焊接产线的热影响区问题，调试了几十次参数，最后用ROS仿真找到了最优轨迹，看着废品率从3%降到1.2%，真的有种成就感。这让我明白，智能制造不是画饼，是实打实解决问题的过程。

实习最大的价值在于，我把学校学的那些理论知识和实际应用串联起来了。比如PID控制，以前觉得就是套公式，这次为了把某个气缸的动作速度调到最准，跟师傅学了怎么根据现场反馈实时调整Kp、Ki、Kd，还用了MATLAB做了闭环响应曲线分析。这些细节在学校里根本学不到。现在再看课程设计，视角完全不一样了，会想怎么把它做得更鲁棒、更高效。

对我职业规划的影响挺大的。以前想当研究员，现在觉得更想去工厂里做技术工程师，把技术直接用到生产线上，那种看到自己改进让产线效率提升的直观反馈，比单纯发表论文更让人兴奋。下一步打算好好学学西门子那个TIAPortal平台，争取明年考个相关的工程师认证，感觉这样简历会硬核不少。

看着产线上的AGV小车灵活调度，机器视觉系统精准抓取，确实感受到工业4.0是真的在落地。以前觉得那些高大上的概念离自己很远，现在明白了，技术最终还是要服务于效率提升和成本控制。这次经历让我意识到，做技术不能光埋头搞理论，得懂市场、懂现场，以后遇到问题才会知道从哪个角度切入。这种从学生到准职场人的心态转变，是实习最大的财富。

四、致谢

感谢在实习期间给予我指导和帮助的部门领导，让我有机会接触智能制造的实际项目。特别感谢我的实习导师，在产线调试和数据分析方面给了我很多具体指点，尤其是在解决那个视觉检测漂移问题时，您分享的调试思路对我帮助很大。也谢