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  • 1 # 科捕俠

    此外,我們要轉變思維,跟上時代的發展步伐,看一看今年的十四五規劃,一目瞭然。製造業在升級,往數字化、智慧化、高質量方向發展,我們的能力也要不斷升級,提升自己在行業的認知和專業知識。萬變不離其宗,任何行業想要獲得質的飛躍,一定要慢慢積累資源,包括系統性行業知識,人脈資源,技術資源。

    綜上所述,這個行業值得你去堅持,梅花香自苦寒來,寶劍鋒從磨礪出。選對賽道,改變圈子,提升認知,學會自律。

  • 2 # 申城老謝

    我帶過7個學徒,手把手教會的。從機械小白到一名熟練的車工,至少需要一年的時間,請注意,我是說熟練,如果想成為一名合格的車工,那還得繼續磨練幾年。從最簡單的18手搖式車床,到中型的50車床,我經歷了十幾年,這中間做過620,130,132,140,150,180,630等普通車床,那個時候數控的很少見,也只有國營企業才有。機加工的活雖然不是體力活,但特別費腦子,需要注意力高度集中,一秒鐘都不敢大意,因為機加工事故一出事就是大事兒,安全生產不是喊喊口號,真的要時刻警惕。那年車間裡來了個甘肅的大學生,據說是機械專業的,老闆很器重他,把他安排在質檢崗位。二十年前的大學生地位還是挺高的,這小夥子手拿著遊標卡尺,在車間裡來回巡視,那架勢還滿像那麼回事兒,可惜,一段時間下來就被我們這些車工給懟的沒有了脾氣。原來他只會認卡尺,對實際操作方面的知識一無所知。打個比方,就好比軍校生到了軍營,在摸爬滾打如家常便飯計程車兵面前,軍校生除了書本上的理論知識,軍事技能和身體素質跟士兵們相比,實在不是一個級別。沒有實踐相結合,那麼理論就是一句空話。你學上幾年書本知識,到車間連個刀子都磨不好,甚至是拿個刀子出來你都不認識,更別說讓你去加工了,你連四爪都校不正。想學機械加工,還是得上手實際操作才行,熟能生巧,乾的久了懂的就多了,知識是靠經驗積累起來的。再說說這個機加工前景,如今普車只適用於一些精密度不高的物體加工,大多數廠家都換了數控機床了。一人可操作多臺,尺寸更加精準,這也是未來趨勢。相比於20年前遍地都是機加工的場景,現在的機加工行業,留下來的都是大型的企業。抗風險能力強,淡季旺季都能保障工人有活幹,產品質量也更好了,出口的也很常見,從事機加工的工人也減少了很多,一是因為廠家少了自然崗位也就少了,二是現在廠家的用工需求都是一些中高階技工,普通工人一抓一大把,哪裡都不缺,要想從事機械行業,還是得自身技術過硬,而技術,靠你在學校是學不會的。

  • 3 # 曾經少年的我

    03年,機械製造及自動化本科專業畢業的我,懷揣著憧憬製造業強國的夢想,進入一個大型國企的工廠,沒想到現實打臉來的很快。

    工廠昏暗的燈光,滿屋子充斥著油煙味,橫七豎八的零件廢料堆徹在一起,讓我打起了退堂鼓,難道將來我要在這樣的環境幹活?

    03年發生了兩件大事,一件是02年網際網路經濟泡沫破裂,傳統產業引來強勁復甦。第二件事非典。

    我的崗位是機加工工藝,要在車間裡各個工位實習一年,熟悉之後進入編制工藝工作。雖然大學裡機床沒少摸過,但是實操還是欠缺火候。車鉗刨銑磨,樣樣都要熟悉,看著骯髒的工作服,但是心裡是快樂的,因為學以致用。一年之後順利上崗,開始了與機加工的不解之緣。

    隨著自動化水平的加快,單位大量引進數控機床,落後的老式機床逐漸被淘汰,伴隨著而來的是操作老式機床的工人被引流或者轉崗。機床的更新,必須也要更新管理理念,有些絕活或者絕技的老師傅們逐漸沒有了往日的神氣,能夠機床乾的絕不交給人工。技術更新或者可替代逐漸成為生產力發展的大機遇。使我們企業迅速發展壯大,逐漸成為地區的龍頭企業。工廠不在需要老的技術,需要效率高產出高的技術,工廠逐漸被年輕的數控化工人取代,老一輩工人逐漸退出舞臺。

    當技術革新出現瓶頸,或者效率提高不快了,嚴重的內卷馬上到來。以往一個機床一個工人一個班能出120件活,現在不行了,得操作兩臺機床,12小時制工作。看似提高了機床利用率,但是任何事物都有疲勞度,不管是人還是機器。產量是上來了,但是質量逐步下降,內耗開始,陷入死迴圈。

    工業4.0時代,對人機有了更高的要求,實際上是淘汰落後的產能。曾今的數控機床也成為了被淘汰物件,來的太快。企業抓大放小,緊盯核心業務,將附加值不高的產業逐漸剝離,就像富士康將工廠搬到東南亞或者印度一樣。

    所以,沒有一成不變的工作,重要的是改變自己,機械行業目前來說,還是不錯的,肯吃苦鑽研技術,同時提高自己的學習能力,兼具操機程式設計維修一把抓,我想這就是這個行業的頂尖人才。畢竟與高階技術行業相比,機械還是處於低端的下游產業,所以要有充分清醒的認識。

    目前機械行業畢業生,就業還是不錯的,但是想要高工資,得要付出時間成本,有的2三年,有的要十年以上。隨著產業工人越來越少,藍領缺口巨大,現在的一線工人待遇相比提高了不少。

    製造業的未來,必定要人工智慧,人的作用弱化,產業革命升級換代,一定要多學東西,不能只限於機械行業,得為自己的未來早做打算。

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