質(zhì)量控制制造公司質(zhì)檢實(shí)習(xí)生實(shí)習(xí)報(bào)告一、摘要

2023年7月1日至2023年8月31日，我在一家質(zhì)量控制制造公司擔(dān)任質(zhì)檢實(shí)習(xí)生。核心工作成果包括完成320件產(chǎn)品抽樣檢測，合格率98.7%，累計(jì)識(shí)別并記錄15處質(zhì)量缺陷，編寫4份詳細(xì)檢測報(bào)告，其中3份被生產(chǎn)部門采納優(yōu)化工藝流程。期間應(yīng)用了統(tǒng)計(jì)過程控制（SPC）方法，通過分析72組生產(chǎn)數(shù)據(jù)，建立缺陷率與溫度、濕度關(guān)聯(lián)模型，使返工率下降12%。提煉出可復(fù)用的缺陷分類標(biāo)準(zhǔn)化流程，涵蓋視覺檢測、尺寸測量、功能測試三個(gè)維度，將單次檢測效率提升20%。

二、實(shí)習(xí)內(nèi)容及過程

2023年7月1日到8月31日，我在一家做精密零件檢測的公司實(shí)習(xí)。他們主要生產(chǎn)汽車零部件，對(duì)尺寸公差和表面質(zhì)量要求挺嚴(yán)的。我跟著師傅做了八周，主要任務(wù)就是用三坐標(biāo)測量機(jī)和投影儀檢產(chǎn)品。

第一個(gè)挑戰(zhàn)是學(xué)習(xí)如何設(shè)置測量程序。剛開始調(diào)程序老出毛病，零件一放上去數(shù)據(jù)就亂跳。師傅讓我多看他們系統(tǒng)里的歷史數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)溫度波動(dòng)超過1攝氏度時(shí)，測量精度會(huì)下降0.02毫米。我就琢磨著在早上生產(chǎn)前先等設(shè)備溫度穩(wěn)定再開機(jī)，這招真管用，連續(xù)一周抽樣檢測的尺寸變異系數(shù)從0.015降到0.008。

第二個(gè)是區(qū)分表面劃痕和凹坑。一開始師傅給我發(fā)了200張缺陷照片讓我認(rèn)，全是0.1毫米以下的瑕疵。我天天對(duì)著電腦，把劃痕分三類：激光打標(biāo)殘留、銑削留下的、還有運(yùn)輸壓傷的。最后我編了個(gè)順口溜“亮細(xì)線是激光，毛糙邊是銑削，黑壓痕是磕碰”，三個(gè)月后質(zhì)檢部采納了我的分類法，現(xiàn)在新員工培訓(xùn)就照我這套來。

實(shí)習(xí)期間參與了A3項(xiàng)目，幫著做SPC分析。他們之前沒搞統(tǒng)計(jì)控制，我拿出口模尺寸數(shù)據(jù)做了控制圖，發(fā)現(xiàn)Cpk值長期低于1.33，我就建議調(diào)整機(jī)床的預(yù)緊力參數(shù)。生產(chǎn)科采納后，不良率從8.6%降到3.2%。雖然數(shù)據(jù)不算特別驚艷，但師傅說這種從數(shù)據(jù)里發(fā)現(xiàn)問題的能力挺難得。

公司的培訓(xùn)確實(shí)有欠缺，比如沒教我如何用Minitab做高級(jí)分析，都是靠師傅經(jīng)驗(yàn)。另外實(shí)驗(yàn)室的恒溫恒濕設(shè)備老化，有次我測零件發(fā)現(xiàn)環(huán)境溫濕度波動(dòng)超過規(guī)范要求，這直接影響測量結(jié)果。我琢磨著他們可以買套自動(dòng)溫控的氣幕罩，或者干脆在測量數(shù)據(jù)里加環(huán)境補(bǔ)償項(xiàng)。

這八周讓我明白質(zhì)量控制不是死守標(biāo)準(zhǔn)，而是要靈活用數(shù)據(jù)說話。以前覺得測量就是咔咔按按鈕，現(xiàn)在知道每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)背后都可能藏著工藝改進(jìn)的機(jī)會(huì)。這種把理論跟生產(chǎn)實(shí)際掛上鉤的感覺挺帶勁，可能以后職業(yè)規(guī)劃要往計(jì)量技術(shù)方向發(fā)展。

三、總結(jié)與體會(huì)

這八周，從2023年7月1日到8月31日，感覺像是從書本里跳進(jìn)了真實(shí)的生產(chǎn)線。開始時(shí)連三坐標(biāo)測量機(jī)的軟件都搞不定，經(jīng)常因?yàn)槌绦蛟O(shè)置不對(duì)耽誤檢測進(jìn)度，師傅說我“學(xué)生氣”重，看問題太理想化。后來跟著做SPC分析，處理過300多組尺寸數(shù)據(jù)，才慢慢理解質(zhì)量控制不是簡單合格不合格的事，而是要透過數(shù)據(jù)找問題根源。比如有一次發(fā)現(xiàn)出口模零件的尺寸漂移，通過控制圖分析定位到是機(jī)床振動(dòng)超標(biāo)導(dǎo)致的，這個(gè)經(jīng)歷讓我覺得挺有成就感，原來理論真的能解決實(shí)際問題。

實(shí)習(xí)最大的收獲是建立了“質(zhì)量是設(shè)計(jì)出來的，不是檢驗(yàn)出來的”這個(gè)認(rèn)知。以前覺得檢驗(yàn)員就是拿著卡尺比劃，現(xiàn)在明白每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)都跟工藝參數(shù)息息相關(guān)。我們那臺(tái)老舊的恒溫恒濕箱，溫度波動(dòng)最大時(shí)能到0.5攝氏度，直接影響測量精度，這讓我意識(shí)到基礎(chǔ)硬件條件對(duì)質(zhì)量管控的制約有多大。回去可能得好好研究下測量不確定度評(píng)定，順便考個(gè)注冊(cè)計(jì)量師的基礎(chǔ)班，感覺這是未來能加分的一項(xiàng)技能。

行業(yè)里現(xiàn)在挺流行智能制造，很多公司都在用機(jī)器視覺和AI做缺陷檢測，但我實(shí)習(xí)那段時(shí)間還主要是人工檢測。雖然我們那套系統(tǒng)挺老，但師傅教了我怎么用Excel交叉分析缺陷數(shù)據(jù)，后來幫生產(chǎn)科整理了A3項(xiàng)目的不良率趨勢表，最后算出調(diào)整預(yù)緊力后不良率從8.6%降到3.2%，這讓我覺得數(shù)據(jù)分析能力真挺重要的。以后要是真想進(jìn)企業(yè)，得把Python在質(zhì)量分析上的應(yīng)用練熟，至少能做些自動(dòng)化報(bào)表。

這八周最大的變化可能是我心態(tài)吧，以前做實(shí)驗(yàn)報(bào)告抄數(shù)據(jù)就覺得是對(duì)得起自己，現(xiàn)在明白每個(gè)測量值都關(guān)系到客戶用這個(gè)零件會(huì)不會(huì)出事故。有次連續(xù)加班到晚上十點(diǎn)，幫著追樣品檢測數(shù)據(jù)，第二天還要匯報(bào)結(jié)果，雖然累但覺得挺值。這種被需要的感覺，還有處理問題后的那種踏實(shí)，可能就是師傅常說的“責(zé)任心”吧?；厝サ冒褜?shí)習(xí)做的那些缺陷分類法標(biāo)準(zhǔn)化，整理成SOP，雖然簡單但這是我能留下點(diǎn)東西的感覺。