智能制造企業(yè)生產(chǎn)實習報告一、摘要

2023年7月10日至8月25日，我在一家智能制造企業(yè)擔任生產(chǎn)助理實習生。核心工作成果包括參與自動化產(chǎn)線優(yōu)化項目，通過數(shù)據(jù)分析將設備故障率從3.2%降低至1.8%，累計完成生產(chǎn)報表編制120份，準確率達99.5%。專業(yè)技能應用主要體現(xiàn)在運用SolidWorks進行設備三維建模，協(xié)助完成3套工裝夾具設計，并通過ERP系統(tǒng)優(yōu)化物料追溯流程，使庫存周轉效率提升15%。提煉出的可復用方法論為：基于MES數(shù)據(jù)建立設備維護預警模型，結合精益生產(chǎn)原理實施快速換模，將單次換模時間縮短20分鐘。

二、實習內容及過程

實習目的主要是把學校學的智能制造理論知識跟實際生產(chǎn)掛上鉤，了解自動化產(chǎn)線是怎么運作的，看看自己未來想干的方向對不對路。

實習單位是做汽車零部件智能生產(chǎn)的，大概有六條自動化產(chǎn)線，用的是MES系統(tǒng)管理生產(chǎn)訂單，設備主要是德國進口的，機器人占比挺高，AGV穿梭運輸物料，整個車間挺安靜但節(jié)奏快。

我在產(chǎn)線技術部做實習助理，跟著師傅學了差不多兩周基礎操作，之后主要參與設備維護優(yōu)化項目。具體是分析設備運行數(shù)據(jù)，找出故障高發(fā)的三臺注塑機，它們老是出個堵模或者溫控異常的小毛病，影響生產(chǎn)效率。

我每天早上先看前一天的MES報表，統(tǒng)計設備OEE（綜合設備效率），發(fā)現(xiàn)這三臺機器的可用率比其他機器低12%，具體表現(xiàn)為停機時間多，主要是小故障反復處理。師傅教我用他們的設備管理系統(tǒng)（DCS）導出更詳細的數(shù)據(jù)，是每五分鐘記錄一次的，我拿這些數(shù)據(jù)畫了趨勢圖，發(fā)現(xiàn)溫控異常時伴隨著壓力波動，但不是線性關系。

我們分析可能是傳感器精度問題，或者冷卻系統(tǒng)流量不夠。我跟著師傅去現(xiàn)場，用萬用表測了傳感器信號，正常，又看了冷卻泵的運行曲線，流量是夠的，但管道有輕微堵塞。我們沒直接動手改，寫了個維護建議單，讓維護部檢查管道。兩周后反饋說管道清理了一下，那三臺機器的故障率確實降了，從每天平均要停機半小時，降到十分鐘以內，可用率提升了8%。

我還參與了工裝夾具的設計小項目，是配合另一個部門做新產(chǎn)品的。他們需要一個能同時裝四個零件的夾具，要求精度到0.02毫米。我用了學校學的SolidWorks軟件，根據(jù)產(chǎn)品圖紙畫了三維模型，做了有限元分析（FEA），檢查了夾具在夾緊力500牛時的變形，確保變形量小于0.01毫米。提交后他們反饋說基本符合要求，最后加工出來后測試也通過了。

這期間最大的挑戰(zhàn)是剛開始看不懂那些生產(chǎn)數(shù)據(jù)，MES系統(tǒng)導出來的報表看著眼花繚亂，不知道哪個指標有啥意義。后來我就厚著臉皮天天問師傅，他也會給我講，比如OEE是怎么算的，可用率、性能率、合格率這三塊具體指啥，還有怎么從數(shù)據(jù)里找異常點。他說看數(shù)據(jù)得先看趨勢，再找異常值，最后結合實際情況分析原因。這讓我明白理論結合實際有多重要，光會軟件畫圖沒用，得知道生產(chǎn)是怎么回事。

實習成果就是那個工裝夾具設計通過使用，還有那三臺注塑機故障率降低這個數(shù)據(jù)，雖然不大，但挺有實感的。最大的收獲是學會了怎么用數(shù)據(jù)分析解決實際問題，還有那個看數(shù)據(jù)的思路，挺有用的。

遇到的問題主要是單位對新員工的培訓有點跟不上，就是給個操作手冊讓你看，沒人系統(tǒng)地講講整個生產(chǎn)流程，特別是MES系統(tǒng)怎么跟ERP系統(tǒng)、設備系統(tǒng)聯(lián)動，我花了挺長時間才大概搞明白。還有就是我的崗位主要是做支持性的，跟產(chǎn)線操作工人交流不多，不太清楚他們實際操作中遇到的具體問題。

建議他們可以搞個新員工輪崗計劃，或者每周搞個一小時的技術分享會，講講系統(tǒng)怎么用，或者生產(chǎn)中常見問題怎么解決。我也可以提個建議，就是實習生可以多跟產(chǎn)線工人聊聊天，了解實際操作細節(jié)，這樣學得更快，設計的東西也更實用。

三、總結與體會

這八周，從2023年7月10日到8月25日，在智能制造企業(yè)的實習像把理論知識和現(xiàn)實場景搭了座橋。剛開始面對產(chǎn)線上的MES系統(tǒng)數(shù)據(jù)，說實話有點懵，特別是那些實時刷新的OEE指標，感覺眼花繚亂，不知道從哪兒下手。但跟著師傅慢慢學，從怎么看報表里的可用率、性能率、合格率這三塊構成，到怎么用DCS系統(tǒng)導出更細的設備運行數(shù)據(jù)，畫趨勢圖找異常點，整個過程大概花了兩周時間適應。最終能參與優(yōu)化那三臺注塑機的維護方案，看著故障率從3.2%降到了1.8%，雖然只是個小項目，但成就感挺強的。這讓我真切感受到，學那些專業(yè)軟件、理論模型，最終是為了解決實際問題，而不是為了考試得高分。

這次經(jīng)歷讓我對自己的職業(yè)規(guī)劃更清晰了。我原本對智能制造挺感興趣的，但實習前更多是概念層面，不知道具體工作節(jié)奏和技術細節(jié)。現(xiàn)在明白了，想做這個方向的工程師，光懂自動化、機器人、MES這些還不夠，還得懂生產(chǎn)流程，會看數(shù)據(jù)，能跟不同部門的人溝通協(xié)調。比如我做的那個工裝夾具設計，光會SolidWorks畫圖不行，還得了解材料特性、加工工藝，甚至要考慮成本。這讓我意識到，后續(xù)學習不能再偏理論了，得往實踐方向發(fā)展。我打算下學期就多參加一些工廠的開放日，或者找相關的項目做做，爭取明年考個工業(yè)機器人操作維護證書，把技能再深化點。

實習也讓我看到了這個行業(yè)的一些趨勢。感覺現(xiàn)在智能制造越來越強調數(shù)據(jù)驅動，MES、ERP、PLM這些系統(tǒng)越來越集成化，但數(shù)據(jù)的價值怎么挖掘，怎么用算法優(yōu)化生產(chǎn)，還是有很多空間。我接觸的那個項目，就是通過分析設備歷史運行數(shù)據(jù)，找出小毛病發(fā)生的規(guī)律，然后提前維護。師傅跟我說，現(xiàn)在行業(yè)里更追求精細化運營，比如通過AI分析視頻監(jiān)控，預測設備故障，或者用數(shù)字孿生技術模擬產(chǎn)線優(yōu)化。這讓我覺得，以后想在這個領域混好，光會操作還不夠，還得懂點數(shù)據(jù)分析、人工智能這些新東西。學校里學的課程里好像還沒怎么接觸這些，這得抓緊補上了。

最深的體會是心態(tài)上的變化。以前在學校，做項目或者考試，完不成任務或者考不好，頂多是影響個成績。但實習里，你做的方案直接用到生產(chǎn)線上，如果出問題了，那可能就是影響產(chǎn)量，甚至造成經(jīng)濟損失。這種感覺挺不一樣的，讓你做事更謹慎，也更要有責任心。比如分析數(shù)據(jù)時，多看一眼，多問一句，可能就能發(fā)現(xiàn)別人沒注意的問題。這八周讓我抗壓能力也練出來了，以前遇到難題可能就容易煩躁，現(xiàn)在會先冷靜分析，實在不行就多請教，或者換種思路試試。這種從學生到半個職場人的轉變，挺寶貴的?？傊@段經(jīng)歷沒白費，對我未來的學習和工作都有很大啟發(fā)。

四、致謝

感謝在實習期間給予指導的導師，他分享的實際操作經(jīng)驗讓我受益匪淺，特別是在設備數(shù)據(jù)分析方面的點撥，幫助我打開了思路。

感謝一起工作的同事，他們耐心解答我的問題，比如關于MES系統(tǒng)具體模塊的