智能制造企业自动化实习生实习报告

智能制造企业自动化实习生实习报告一、摘要2023年7月10日至2023年9月5日，我在一家智能制造企业担任自动化实习生。核心工作成果包括参与三条自动化产线的调试与优化，将AGV运输效率提升15%，日均处理订单量从800件增至920件，通过改进PLC程序使设备故障率降低20%。专业技能应用方面，运用西门子TIAPortal平台完成12个工控程序开发，结合SCADA系统实现生产数据实时监控，数据采集频率达到5秒/次。提炼出的可复用方法论包括基于统计过程控制(SPC)的设备维护模型，以及利用机器视觉算法优化产品缺陷检测准确率至99.2%。这些成果直接支撑了企业年度自动化升级目标的30%达成。二、实习内容及过程1.实习目的希望通过实践了解智能制造中自动化技术的实际应用，掌握产线调试和优化的基本流程，提升解决实际工程问题的能力。2.实习单位简介我在的这家企业主要生产电子元器件，工厂里有三条自动化产线，涵盖了从物料搬运到装配的完整流程，用的是主流的AGV、机器人手臂和视觉检测系统。3.实习内容与过程第12周主要熟悉环境，跟着师傅看设备手册，学习西门子PLC的编程逻辑。第35周参与一条产线的调试，具体是调整AGV的路径规划算法。当时产线因为订单波动经常堵车，我尝试用MATLAB建模分析，发现通过动态调整充电节点和任务分配比例能改善效率。动手改了程序后，测试数据显示运输时间从平均3.2分钟缩短到2.8分钟，峰值时段的订单积压从120件降到90件。第68周负责装配工位的机器人抓取力矩优化，那会儿有个工位老是掉件，师傅说可能是力控参数设得太保守。我拿了几组零件做碰撞测试，最后把抓取压力从15N调到22N，不良率从0.8%降到0.3%。整个过程用了SCADA系统监控数据，采样间隔是5秒，所有变更都做了前后对比验证。4.遇到的挑战有个坎是调试视觉检测时遇到的问题。设备老是把两种相似型号的零件识别错，准确率只有92%。花了两天时间才找到原因光线波动影响。最后在相机镜头加装了偏振片，又调整了算法里特征提取的阈值，最终稳定在99.2%。学到了硬件和软件联调得结合现场环境。5.实习成果与收获成果具体点说：产线效率提升15%，不良率下降0.5个百分点，写了5份调试报告。收获是知道怎么用SPC方法预测设备故障率了，以前光看书没概念，现在能看波形图判断电机是不是该保养了。还认识了几个师傅，他们教我现场看问题要看“人机料法环”，比课本上套利模型实用。6.问题与建议建议是培训能更系统点。比如PLC编程课可以多讲讲安全回路的设计，我们组差点把变频器参数设成最大值。另外岗位匹配度上，我学的机器人视觉那部分用得不多，感觉可以跟IT部门轮岗一下。三、总结与体会1.实习价值闭环这8周像把书上学到的离散数学、自动控制原理给具象化了。7月15号第一次接触产线时还懵，看着师傅们操作HMI界面都觉得炫。到8月2号独立调试那条AGV线时，突然发现学过的路径规划算法真能直接用上，把理论转化成每天提升15%的效率，这感觉很踏实。最爽的是9月1号把机器人视觉不良率从0.8%降到0.3%后，班长特意找我握手，那一刻觉得这几个月没白费。2.职业规划联结原以为想进制造企业搞自动化，结果发现现场80%的活儿都跟数据打交道。这次用SCADA系统调参的经历让我想补齐工业大数据这块短板，打算下学期考个蓝桥杯的工业组证书。之前觉得设备工程师就得会拧螺丝，现在看懂了SPC分析后觉得，能从波形图里预判故障的工程师才是真本事，这就是我想干的事。3.行业趋势展望去车间看到那个智能仓储系统，通过RFID和5G实时追踪物料，比我们实验室模拟环境先进多了。9月5号离职时，IT部门在搞MES系统升级，师傅说明年会全面推广数字孪生技术，现在就开始琢磨怎么用Python对接这些数据，感觉这行业挺有奔头的。4.心态转变以前写毕业设计遇到bug就烦躁，现在在产线上改程序，设备停线一分钟就扣全组的KPI，抗压能力直接拉满。记得8月18号半夜处理机器人死锁，折腾到凌晨两点才重启成功，第二天醒来眼睛都是红的，但那种解决问题的成就感是真强。现在回头看，比考试得90分还高兴。5.未来行动把实习期间写的12个工控程序备份到网盘了，打算下学期用这些案例做毕设。另外那个掉件问题的测试数据还在U盘里，想试试用机器学习再优化下抓取参数，如果成功说不定能拿个创新奖。师傅说现在企业招人特别喜欢有项目经历的，看来这8周没白熬。四、致谢1.感谢智能制造企业给我这次实习机会，让我把书本知识用在实际产线上。2.特别感谢带我的导师，那个AGV路径优化