PIE工程师岗位职责(通用30篇)
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1、PIE工程师岗位职责(通用30篇)PIE工程师岗位职责 篇11、负责产品工艺设计工作,以及前期工艺方案设计和工艺规范的制定;2、主导新产品的试制、生产现场布置,工艺确定、工装夹具设计改进;3、主导过程控制相关的技术文件、工艺文件和管理文件的编制、更改、控制;4、 负责新产品在NPI/IPD流程中各阶段的结构工艺评审及可制造性评估;5、 负责生产问题及小批验证中问题的分析、提报并跟踪问题直至关闭;6 、负责新材料、新技术、新工艺、新装备的工艺研究、应用和推广;7 、负责监控生产过程工艺制程能力及外部供应商体系的工艺技术认证;8 、负责生产标准工时的测量、制定、应用及改进;PIE工程师岗位职责 篇
2、21.负责生产制造工程、生产制程标准文件建立,以及相关部门运作程序文件的建立;2.负责处理生产异常问题的分析与改善,针对不良品的分析报告制订相应对策;3.负责新产品的导入、试产、量产过程中出现的问题的分析与改善;4.生产指导,现场异常问题的及时排除(遇到异常立即有临时对策);5.生产工艺的改善、产品性能及结构方面的改善、包括工艺指导书的编写等;6.产能评估,持续改善生产效率,协助生产线解决问题;7.制订标准工时,人员定额,作为厂区效率改善,成本评估之依据;8.动作研究(MOD法),改善作业方式及线平衡,提升作业效率,减少材料报废。PIE工程师岗位职责 篇31、负责生产制造工程、生产制程标准文件
3、建立,以及相关部门运作程序文件的建立;2、负责处理生产异常问题的分析与改善,针对不良品的分析报告制订相应对策;3、负责新产品的导入、试产、量产过程中出现的问题的分析与改善;4、负责产线的工装夹具设计;PIE工程师岗位职责 篇41、电子相关专业,具有电子行业工艺工程师两年以上经验,有灯具、电源行业经验者优先;2、熟悉SOP相关制程标准,对PE、IE有深刻理解及运用;3、较强的产品不良分析及处理能力;4、有工厂核查、控制质量管控经验;5、要求善于沟通,团队协作能力较强。6、与研发工程师协作,参与新产品可制性评估,并推动设计改善;7、负责工艺方案的编写、实施及监督;8、对新产品的工艺及工装设计的验证
4、,给予生产工艺技术的支持;9、作业指导书制作,生产跟踪及制程问题的现场处理;10、督促外协厂改进,要求保质保量按时完成生产;11、ECN的制定,组织加工厂的实施,产能、产品质量的持续改善。12、工装夹具设计构思,提高生产产能,质量提升,降低成本PIE工程师岗位职责 篇51.NPI/新产品导入1)与产品工程师通力合作,设计并确定新产品生产工艺;2)设计并制作治夹具,组织试产;3)整理试产问题点,编写试产总结报告。2.Process problem solving/制程异常处理1)收集不良信息,制定改善计划,确定改善措施并实施;2)找出问题的根本原因,与品质及工程一起解决来料品质及工程设计问题;3
5、)工装夹治具的优化,备品管理。3.Continuous improvement/现场改善1)负责生产工艺的优化改善;2)制程能力分析,工装夹治具设计及安装调试及优化;3)产线平衡提升,确保生产线稳定均衡生产。PIE工程师岗位职责 篇61.机电一体化、工业工程、电子、机械、自动化或相关专业大专以上学历;2.3年以上相关技术或管理工作经验,熟悉电子产品或工业控制类产品的制造系统流程和制程控制;3.精通电子产品或工业控制类产品的工艺和工序设计、工艺文件的编制、新产品生产转化、工时计算和审核、工装夹具的设计、制作、维护和管理;4.熟悉现代自动化生产线布局的规划和设计、制造失效模式分析工作经验者,优先考
6、虑;5.熟悉质量控制,了解ProE、AutoCAD电脑软件,英语水平良好;6.具备良好的沟通能力和创新能力,责任心强。PIE工程师岗位职责 篇71. 整体负责本部门各项工作的开展,工作直接对副总经理负责;2. 负责与其他部门的横向沟通,与上层领导的纵向沟通;3. 安排及协调本部门各项工作;4. 掌控本部门各项工作的开展和落实情况,并能及时地做出工作调整;5. 控制本部门的运作成本;6. 对本部门发出的各项文件、单据进行审核;7. 对本部门人员进行业绩和能力考核;8. 对本部门人员进行技能培训,或组织培训,提升部门人员的综合能力;PIE工程师岗位职责 篇81、新产品导入及相关产品设计和文件资料(
7、BOM、规格书等)的审核;2、产品作业指导书的编写和维护及产品生产标准工时评估、测定;3、生产效率提升方案的评估和实施;4、生产线异常问题处理及工艺改进;5、生产设备工具的制作和维护。PIE工程师岗位职责 篇9职责:1.参与金融大数据平台系统和算法的研发和优化;2.基于大数据金融场景,进行信用风险模型,风控模型,营销模型的创新设计;3.与业务部门沟通合作,将数据模型应用于实际业务。任职要求:1.计算机相关专业硕士及以上学历,至少7年以上相关工作经验;2.具有良好的商业敏感度和优秀的数据分析技能,能够开发创新而实际的分析方法以解决复杂的商业问题。3.熟悉机器学习的一般模型;例如分类.聚类.预测,
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