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工艺工程师
工艺工程师
发布于 1 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公工艺工程
工艺工程
5S管理
Mes
Pfmea
Qc七大手法
Spc
二维/三维设计软件
工艺设计
工装夹具设计
控制计划
值不值得投
薪资怎么样
1.4万
比工艺工程中位数高
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
17 个在招 · 其中工艺工程 5 个
市场机会
选择适中
宁波 · 工艺工程 · 50 个在招
职位详情
关于这个职位
该岗位负责新产品与新产线的工艺方案设计与导入，编制工艺流程图、PFMEA、控制计划、作业指导书等文件并推动工艺流程标准化
同时需深入生产现场巡检、监控关键工艺参数，快速响应并解决技术与质量问题，主导工艺优化、效率提升与成本控制，并参与MES等数字化系统的产线对接
属于制造端兼具设计与现场支持属性的工程岗位
最低要求
教育背景：本科及以上学历，机械/电气相关相关专业优先
工作经验：要求3-5年工作经验，五年以上汽车零部件行业或自动化优先
专业技能：
a. 软件技能：需要熟练使用主流二维三维设计软件，熟悉电脑配置等相关知识，了解各种常用的通讯方式，了解或熟悉Python或C++编程语言优先
b. 质量工具：掌握 5S 管理、SPC 等质量工具，掌握 FMEA、QC 七大手法等常见质量分析工具
c. 其他技能：具备工装夹具设计、出图及调试整改验证经验
能编制作业指导书，具备现场问题处理、现场培训能力等
个人素质：
a. 责任心强，工作严谨细致，注重质量和安全
b. 具备良好的团队合作精神和沟通能力
工作职责
工艺设计与管理：负责新产品、新项目的工艺方案设计、评审与导入，确保工艺的可行性与先进性
文件编制与标准化：编制和维护工艺流程图、PFMEA、控制计划、作业指导书等工艺文件，实现工艺流程标准化
新产线/设备导入：参与新产线规划、新设备引入和验收工作，提供工艺技术支持，确保顺利投产
生产现场支持：负责日常生产巡检、关键工艺参数监控与维护，确保生产过程稳定受控
问题快速响应：对生产现场出现的各类技术、质量问题进行快速响应、分析根源并提出有效的纠正与预防措施
持续改进：主导或参与工艺优化、效率提升和成本控制项目，持续降低不良率，提高生产效率
质量改进：运用质量工具分析和解决长期存在的质量难题，推动质量体系的持续改进
数字化系统支持：参与MES（制造执行系统）产线级的技术对接、流程搭建与优化工作，提升生产数字化水平
优先资格
机械/电气相关专业优先
五年以上汽车零部件行业或自动化经验优先
了解或熟悉Python或C++编程语言优先
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 职责覆盖工艺设计、质量工具、设备导入与数字化系统，技能面广，能积累完整的制造工程能力矩阵
- 汽车零部件行业工艺体系成熟，掌握 PFMEA、控制计划等方法后可迁移到多数制造行业
- 工作成果（不良率下降、效率提升）易量化，便于在后续求职中形成可讲述的业绩案例
- 同时面对设计文件、现场问题、质量改进与 MES 对接多条线，对时间管理与跨部门协调能力要求高
- 工艺岗成果往往依赖产线与团队配合，短期个人成就感有限，需要耐心推动长期改进
- 适合有汽车零部件或自动化制造背景、愿意扎根生产现场、喜欢用数据与方法解决实际问题的工程型人才
缺点 / 挑战
- 岗位处于机器人与自动化业务方向，工艺与产线从 0 到 1 导入的经验对后续职业发展价值较高
- 需长期在生产现场工作，需处理突发异常与多线并行的问题响应，节奏与压力不容忽视
角色解读
- 纵向可沿工艺工程师 → 高级工艺工程师 → 工艺/制造技术经理路径发展，逐步承担产线与团队管理职责
- 横向可向 NPI 项目管理、制造质量、自动化与智能制造（MES/数字化产线）等方向延伸
- 随着机器人与自动化产品迭代，具备编程与数据分析能力的工艺人员更容易转向智能制造复合型岗位
- 负责新产品与新产线的工艺方案设计、评审与导入，把研发图纸转化为可稳定量产的制造流程与工艺参数
- 编制并维护工艺流程图、PFMEA、控制计划、作业指导书等标准文件，推动工艺流程标准化、可复制
- 常驻生产现场巡检并监控关键工艺参数，对异常和长期质量难题做根因分析，输出纠正与预防措施
- 主导工艺优化、效率提升与降本改进项目，并参与 MES 产线级对接与流程搭建，推动生产数字化
- 熟练使用主流二维/三维设计软件，具备工装夹具设计、出图与调试整改的实际动手能力
- 掌握 FMEA、SPC、5S、QC 七大手法等质量工具，能够用量化数据定位并解决制程问题
- 熟悉新产品/新设备导入流程与产线验证方法，能独立编制作业指导书并开展现场培训
- 良好的跨部门沟通能力，能对接研发、质量、生产、设备与 IT（MES）多方推动问题闭环
申请策略
- 简历与面试中强调对机器人/自动化产品的兴趣，贴合用人部门的新业务方向
- 提前了解公司在汽车电子与机器人业务的布局，面试时表达对产线从研发到量产全流程的理解
- 突出具体产品/产线的工艺导入经历，写明负责的工序、导入周期与投产结果
- 量化改进成果，如不良率下降幅度、良率提升、节拍缩短或成本节约金额，用数据体现价值
- 列出编制过的工艺文件（PFMEA、控制计划、作业指导书）及使用过的质量工具（SPC、QC 七大手法、5S）
- 补充工装夹具设计案例与二维/三维软件名称，以及 MES 或数字化产线对接经验
- 系统复习 AIAG 五大工具（尤其是 PFMEA 新版逻辑与 MSA），能讲清结构与评分依据
- 熟悉 MES 基本架构与产线数据采集逻辑，了解常见工业通讯协议（如 OPC UA、Modbus）
面试指南
- 采用 STAR 结构：先交代产品/产线背景与目标，再说明你承担的职责与具体动作，最后用不良率、良率、节拍、成本等数据收尾
- 问题解决类问题按「现象描述 → 数据确认 → 鱼骨图/5Why 找根因 → 临时对策 → 长期对策 → 效果验证与标准化」的闭环回答
- 涉及跨部门协作时，强调你如何拉齐研发、质量、生产与设备方的目标与节点，体现推动力
- 讲一个你主导过的新产品工艺导入项目，从方案设计到量产你具体做了什么？
- 现场出现批量不良时，你的排查思路和处理流程是什么？请举例说明
- 你是如何编制和更新 PFMEA 与作业指导书的？如何保证产线真正执行？
- 在工艺优化或降本项目里，你如何平衡成本、效率与质量？
- 你是否接触过 MES？在产线级对接与流程搭建中你承担了什么角色？
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