11月1日，18级材料类全英创新班一行7位同学抵达坐落在广州科学城的广州博依特智能信息科技有限公司（简称博依特科技）。同学们怀着对高新技术企业的期待，以及对互联网技术如何为传统制造业赋能的好奇，开展了为期三周的毕业实习之旅。

博依特科技由华南理工大学院士科研团队创办，致力于用工业互联网和人工智能技术提升传统流程型制造业的生产效率，并降低生产成本。本次毕业实习围绕“传统制造业数字化转型”和“大数据建模应用场景”两个核心内容，旨在让同学们充分理解传统行业与互联网行业的交叉融合。

博依特科技公司

1. 了解数字化转型

    实习最开始的培训课上，博依特科技交付运营中心负责人严斌给同学们讲解了传统制造业，如造纸、水泥、玻璃、陶瓷等的数字化转型应用与实践、陷入的困境以及企业转型的需要，然后说明工业互联网的趋势，以及企业数字化转型的方案及部分实践成果。

严工给同学们介绍企业数字化转型

    接着严工给同学们介绍了陶瓷行业生产工艺流程和生产工序，还有为了提升精益能效所使用的生产数据化运营平台（POI-CLOUD）的功能价值。

陶瓷企业生产工艺流程

    最后，同学们分成了水泥、玻璃和陶瓷三个组，搜集并汇报了这三个行业存在的问题，在这个过程中，同学们基本了解了传统制造业以及传统制造业数字化转型升级的价值。

2. 数字上云实践

    培训课结束后是科技感满满的数字上云实操环节。博依特科技交付运营中心高级自动化工程师黄文斌首先给同学们介绍了数据采集的基础知识，包括数据采集业务系统架构和数据采集的基本流程。接下来是动手实操的环节，同学们掌握了智能电表的配置和数据采集软件的操作，数据采集上云配置步骤和操作，以及数据化运营平台数字工厂配置操作。从智能电表的数据采集管中窥豹，同学们了解到了企业如何进行数据采集并上传到云端，最后如何以画板的形式进行可视化展示。

同学们进行智能电表的数据采集实操

3. 参观东鹏陶瓷工厂

    实习第二周，严工和黄工带领同学们参观了东鹏陶瓷清远工厂。

陶瓷企业工厂实景图

4. 大数据建模及应用场景

同学们在博依特科技还学习了数据建模常见的方法和流程，以及了解最佳实践模型在流程行业中的应用。博依特科技工业AI组算法工程师黄涛和算法工程师胡松给同学们介绍了大数据建模所使用的python语言工具、常见的数据清洗方法、基本机器学习算法（回归、预测、分类）和特征筛选方法。

胡工给同学们讲解模型的评估指标

    黄涛和胡松还分享了博依特科技在流程行业的建模案例，展示大数据建模算法在应用中可以帮助流程制造行业达到降本、增效和提质的目的。在这个数字建模的学习中，同学们对企业的数字化转型有了更加深刻地理解，也掌握了数据建模的基本方法。

5. 实习答辩之小组展示

    最后一天下午，各个小组分别围绕水泥、玻璃和陶瓷行业的数字化转型进行讨探并做小组展示。同学们为了完成这次展示，搜集了相关行业的信息，并进行总结归纳和理解。在展示之前，严工和同学们多次讨论，不断优化展示的内容。

水泥小组进行汇报

    水泥小组围绕水泥企业数字化转型进行讨论，分享了水泥行业的痛点，提出数据化生产的策略，在管理方面实行精益管理，最后提出水泥智能化改造方法。

玻璃小组进行汇报

     玻璃小组以浮法玻璃工艺的概述与数字化转型需求为主题，介绍了浮法玻璃及其烧窑管理和质量检测，最后分析了浮法玻璃行业的情况。

陶瓷小组进行汇报

     陶瓷小组围绕陶瓷企业数字化转型升级与成本缩减进行介绍，分享了上料环节优化、分级优化和能耗优化三个方面。

严工对小组展示进行点评

洪博对小组展示进行总结

    最后，博依特科技VP洪蒙纳和严工对同学们的展示进行评价，殷盼超老师对此次博依特科技的毕业实习进行了总结。

    经过这一次到博依特科技的毕业实习，同学们接触到了一个全新的领域，充分利用在学校里培养的发现问题和解决问题的能力，圆满地完成了此次实习之行。他们不仅学习到了水泥、玻璃和陶瓷的生产工艺流程和关键设备、传统行业数字化转型的方案和大数据建模及应用场景，还对制造业行业有了更深入的了解，相信这次实习经历一定会对同学们未来的科研和就业产生深远的影响。