工作总结

发布时间：2026-04-21

2026年半年试用期个人工作总结[分享]。

这半年，我主要啃两块硬骨头：A工序的工艺稳定性，B类设备的故障率。入职时定的指标——A工序CPK从0.85提到1.2以上，B类设备月均非计划停机从5次压到2次以内。目前CPK到了1.31，停机次数半年累计7次，月均1.17次。数字摆在这儿，但过程比数字难看很多。

先说A工序。头两周我把前三个月的参数记录全扒下来，Excel里堆了28万多行。按班次、原料批次、湿度三个维度分层做箱线图，发现一个怪事：夜班的CPK比白班高0.2。这不合理，夜班人少、容易犯困，怎么反而稳？

我盯了三天白班的实时曲线。每天下午2点到4点，炉温实际值在设定值上下跳得像心电图，±8℃。夜班同一时段只有±3℃。第三天下午我蹲在炉子旁边，2点25分，车间西侧卷帘门哗啦一下升起来——原料入库。穿堂风直接灌进来，我伸手试了试，传感器位置的风能把记录纸吹飘。夜班那个时段没入库。

解决方案不复杂，但吵了一架。我跟工艺员老赵说：加块挡风板，再把温控算法的滤波系数从0.6调到0.3。老赵当场翻脸：“你才来几天？滤波系数是随便动的？上次调了0.4，废了整批料！”我没跟他硬顶，把两组数据曲线并排投在班前会的屏幕上——有风的时候温度振荡周期恰好是12秒，跟卷帘门开关频率对得上。老赵不吭声了，但扔下一句：“调可以，你自己守着第一个班。”

那天我盯了整整八个小时。滤波系数从0.3试到0.35，再试回0.3。0.35时响应太肉，温度掉下去半天回不来；0.3刚好，既能滤掉高频扰动，又不影响实际升温。挡风板是现场用镀锌铁皮现折的，螺丝固定，花了四十块钱。改完头三天，A工序不良率从3.2%掉到1.9%。老赵后来悄悄跟我说：“其实我早觉得风有问题，但没人听我的。”我说现在听也不晚。他现在每次开班前会都会主动报一遍湿度。

B类设备那台老真空灌装机，故障代码永远报“真空度不足”。维修记录里换密封圈、洗过滤器，能好两天又犯。我把过去一年的报警日志和维修单导出来，用Apriori算法跑关联规则（Python跑的，最小支持度0.05，置信度0.7）。跑出来一组：湿度>75% 且连续运行>6小时 → 真空度不足，置信度82%，提升度3.4。支持度不算高，但提升度说明关联很强。

验证的过程差点跟维修工小刘打起来。六月一个雨后的早晨，我进车间时湿度计指到81%。小刘正蹲在设备旁边拆密封圈，我拦住他：“先别换，预热半小时再说。”他抬头看我：“你懂还是我懂？这机器我修了五年。”我没让开，把手机里的曲线图怼到他眼前——上周同样湿度，预热不足时真空度从-92kPa一路掉到-78kPa；预热充分的那次，稳定在-95kPa。他看了半分钟，把扳手一扔：“行，你说了算，出事你背锅。”

预热到第23分钟，真空度开始稳住。我让他启动干运行自检，又跑了十分钟，真空度纹丝不动。小刘摸出烟来（车间外抽的），跟我说：“以前从来没人管什么湿度，坏了就换。”后来我们把这条定成操作规范：湿度超75%时，开机前必须预热并干运行自检；连续跑满5小时，安排10分钟空载恢复。执行三个月，相关故障从月均3.2次降到0.7次。小刘现在每次交接班都会主动在群里发湿度截图。

质量验收那件事差点翻车。八月一批定制件入库，按标准只检尺寸和硬度，全合格。我顺手拿卡尺量了个非关键尺寸——倒角根部半径，图纸上那个位置没标公差，只给了理论值R2。实测R1.3，差了35%。按规范可以判合格，但我总觉得不对。拿三件上台架跑模拟跑合，跑到第800次循环，其中一件从倒角根部裂了。

供应商不认，说图纸没强制要求这个半径，他们换了R1.5的球头刀，省时间。我翻出当初的设计仿真报告，第17页下面有一行小字：“根部半径小于R1.8时，理论疲劳寿命下降40%。”把这一页扫描发过去，对方才松口，同意返工并赔偿。这件事之后，我在验收规范里加了一条：所有倒角根部半径，实测值与理论值偏离超过15%的，必须触发复验。标准怎么定的？我拿那批数据做了威布尔分布拟合，发现偏离15%时失效概率开始显著抬升——这个阈值不是拍脑袋。

日常维护台账以前只记“换了什么”，我加了两列：“换下来的件失效模式”和“同批次备件当前状态”。十月份翻台账时发现，某批采购的密封圈在高温下老化速度异常——同批次12个，用了不到300小时就有3个出现硬化开裂，而正常批次要到800小时才出现。我把数据整理成表，跟采购说了，起初不信。我补测了这批密封圈的压变残留率，只有62%，远低于国标要求的85%。采购才通知供应商换货。现在每批密封圈入库前，我先抽两个做快速老化测试，135℃×24小时，压变超20%的直接退货。

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也栽过跟头。九月想用聚类算法对全厂设备的振动数据做健康度打分，模型在测试集上精度只有63%。折腾了两周，最后发现是传感器底噪不一致——同一个型号的传感器，装在A位置和B位置，零漂差了四倍。我高估了现场的一致性。后来老老实实拿标准振动台重新标定了每一路通道，标了整整两天，模型精度才提到88%。这次失败浪费了三个工作日，还被设备主管在会上点了一句“别搞花架子”。教训很简单：现场的物理层问题永远要先于算法层处理，别拿实验室的干净数据套现场。

这半年有一件事让我印象特别深。十月中旬一个夜班，我在中控室听到B类设备的真空泵声音不对——比正常时高了半个调，而且每隔三秒有一声轻微的“吱”。我翻出之前录的正常声谱图对比，高频段多了个1200Hz的尖峰。叫小刘过来听，他贴着泵壳听了十秒钟，说：“好像是联轴器缓冲垫磨了。”拆开一看，聚氨酯垫已经碎了两块。换完垫，声音恢复正常。小刘后来问我：“你怎么听出来的？”我说我也不是耳朵灵，是因为之前把所有设备的正常声谱都录了一遍，听熟了。他笑：“你这哪是干工艺的，你干安检得了。”

回头看这半年的节奏，变化最大的不是技术，是那种“不对劲”的直觉。现在走在车间里，哪台泵的声音变了、哪块仪表刷新频率慢了、哪个操作工多做了一个多余动作，我都会下意识去查一下。这种直觉不是天生的，是拿几百个小时的数据曲线、几十次故障记录、两次跟同事红脸换来的。

下一个阶段，我准备把A工序的CPK推到1.5。原料批次间的黏度波动是主要矛盾，已经攒了12批数据，初步看黏度与成品强度的相关系数-0.76（负相关，黏度越高强度越低），但混料时间是个混杂变量，需要做正交试验来解耦。另外，B类设备的真空泵累计运行已经7800小时，按手册该大修了。我准备在大修前后各测一组完整的性能参数曲线，用配对t检验量化大修的实际收益——这个数据车间一直没人做过，我要补上。

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