统筹智慧水务平台全生命周期管理，聚焦水厂运营智能化与管网健康诊断场景，联动客户需求、算法研发与工程落地，推动产品从0.5代向标准化SaaS平台升级，支撑公司在华东区域市场份额提升至28%。

• 主导‘区域级智慧水务中枢平台’2.0版本迭代，针对12家合作水厂的‘多源数据孤岛’痛点，运用数据中台架构思维，设计‘SCADA+水质传感器+GIS地理信息’融合方案，通过Flink实时计算框架打通OT与IT系统，实现设备状态、水质参数、管网压力的毫秒级同步；上线后平台数据完整率从78%提升至95%，水厂异常响应时效从45分钟压缩至26分钟，成为年度标杆案例写入公司白皮书。
• 基于KANO模型与客户深度访谈，识别‘管网漏损智能诊断’为核心需求，牵头构建‘压力波动-流量平衡-声波传感’三维分析模型，引入XGBoost算法优化漏点定位精度；联合第三方检测机构验证，漏损率预测准确率从75%提升至92%，助力某县级水司年减少漏失水量52万吨，直接降本超300万元，该功能模块复用率达80%。
• 统筹跨部门敏捷项目组（研发/算法/运营），运用Jira+Confluence建立需求分级管理机制，将‘移动端巡检作业指导’功能拆解为17个子任务，设置双周迭代里程碑；面对现场运维人员‘操作复杂’的反馈，创新性加入AR扫码绑定设备功能，通过Unity3D开发轻量化交互界面，功能上线后客户培训周期从7天缩短至1天，用户活跃度提升40%，支撑产品续约率从85%提升至93%。
• 主导竞品深度分析（覆盖10家头部厂商），输出《智慧水务产品差异化能力报告》，识别‘智能加药决策’场景缺口；联合高校环境学院开发‘水质-工艺-药剂’关联模型，嵌入动态优化算法，实现混凝剂投加量精准控制；试点水厂药耗降低18%，该功能作为年度新品核心卖点，推动签约3个千万级项目。

负责中小水厂智慧化改造产品线落地，聚焦‘降本增效’核心目标，推动产品从定制化项目向标准化模块转型，支撑公司在县域水务市场份额突破15%。

• 主导某西部县级水务公司‘全流程智慧监控’项目，通过用户旅程图梳理出‘设备离线率高、水质超标预警滞后’两大痛点；采用LoRaWAN低功耗广域网解决偏远站点数据传输问题，结合边缘计算网关实现设备状态本地预处理；系统上线后设备在线率从80%提升至98%，水质超标预警时间从2小时提前至40分钟，项目获省级‘智慧水利示范工程’称号。
• 针对‘水质预测模型泛化能力弱’问题，牵头重构底层算法框架，引入LSTM长短期记忆网络融合气象、季节、用水量等多维度特征；经3个月历史数据训练，氨氮超标预测准确率从82%提升至95%，成功预警某水厂夏季藻类爆发事件，避免环保处罚及停水危机，客户出具专项感谢函。
• 推动产品标准化建设，梳理12类通用需求场景，编制《智慧水务产品功能SOP手册》，建立‘需求分级评审’机制（P0-P3级）；实施后需求交付周期从12周缩短至9周，支撑团队同时推进5个区域项目，年度人效提升35%。
• 设计‘客户成功’配套体系，开发‘操作指南视频库+月度线上培训+驻场陪跑’组合方案；针对运维人员数字化能力薄弱问题，制作15个场景化操作短视频（总时长超2小时），客户自主排查故障比例从30%提升至65%，服务成本下降20%，该模式被推广至全公司。

协助智慧水务产品经理完成需求调研、原型设计与测试验证，深度参与首个工业园区智慧水务项目落地，完成从0到1的产品验证。

• 参与某化工园区‘厂站网一体化’智慧水务项目，运用Visio绘制包含12个节点的水务业务流程图，梳理生产、管网、排放3大环节共107项需求；输出3版PRD文档（含功能列表、交互说明、数据字典），支撑开发团队完成‘设备监控大屏’‘水质日报自动生成’等基础模块，项目验收时客户满意度达91分。
• 协助搭建‘水务数据驾驶舱’，基于Tableau配置15项关键指标（如进水量、能耗、排放达标率），设计钻取、筛选、预警功能；上线后园区管委会决策会议准备时间从2天缩短至2小时，该看板被纳入公司标准化组件库，复用至后续5个项目。
• 全程跟进测试阶段，运用Postman编写30+条API测试用例，重点验证‘SCADA数据-平台展示’同步逻辑；发现并推动修复‘雨天流量数据跳变’‘报警信息重复推送’等15个bug，系统上线后故障率从12%降至2.5%，获开发团队‘最佳协作奖’。
• 主导用户反馈收集，设计NPS问卷（含20项体验问题）并回收200+份有效样本；输出《用户体验优化清单》，其中‘报警阈值自定义’‘历史数据导出格式’等16条建议被采纳至V1.2版本，推动产品易用性评分从7.8分提升至8.9分。

长三角某国家级经开区‘双碳+环保’多源数据融合智慧治理平台研发与规模化落地

• 项目背景：国家级经开区聚集120+家制造企业，存在环保数据分散（覆盖IoT传感器、企业ERP/MES、第三方监测机构等3类18小类数据源）、碳核算标准不统一、政府-企业-第三方机构协同低效等痛点，需一套整合‘监测-核算-治理-监管’的全链路智慧平台，支撑园区‘十四五’末碳排放强度下降18%、重点企业废水/废气达标率100%的目标。我作为项目总负责人，统筹需求调研、技术方案设计及跨团队落地。
• 关键难题与技术：①多源异构数据融合——企业私有协议（如霍尼韦尔BACnet、西门子Profinet）与园区公共协议不兼容，数据一致性差；②分行业碳核算精度——园区涵盖化工、机械制造、电子信息3大行业，传统IPCC方法难以适配企业个性化工艺；③实时预警响应——需解决高维环境数据下的异常检测延迟问题。技术上选用MQTT+OPC UA混合协议网关实现设备层接入，用Docker+K8s构建微服务架构保障扩展性，碳核算模型融合IPCC Tier 2方法与企业工艺参数，引入LSTM算法修正能耗/排放预测偏差。
• 核心行动与创新：①带队完成12家标杆企业深度调研，梳理‘设备-车间-企业-园区’4层数据映射关系，设计‘清洗-对齐-标注’三层数据治理体系，解决数据孤岛问题；②针对不同行业定制碳核算子模型——如化工企业增加VOCs逸散因子修正，机械企业关联设备负载率与碳排放强度，将核算误差从82%压降至95%以内；③创新‘阈值+无监督学习’双模式预警机制，用Isolation Forest识别异常排放特征，AutoEncoder捕捉隐性故障，预警响应时间从2小时缩短至15分钟。
• 成果与价值：平台最终接入830+台智能设备、15家第三方机构数据，实现‘企业端实时自诊断、园区端全局可视化、政府端精准监管’。试点3个月内，园区企业平均碳排放强度下降12%，重点企业超标排放事件减少75%，政府监管人力投入降低40%；项目为公司带来320万元营收，形成的‘工业园区多源数据融合碳核算标准’被纳入省级环保行业协会参考草案，我个人也因方案创新性获园区‘绿色发展突出贡献奖’。

华南某化工园区‘AIoT+机理模型’工业废水智能监测与风险预警系统开发

• 项目背景：园区内18家化工企业长期面临‘监测点稀疏导致超标排放发现滞后’‘传统COD/氨氮传感器易受水质波动干扰’等问题，2020年曾因未及时预警导致1起轻微水污染事件，面临50万元罚款及声誉损失。我作为系统架构师，负责从传感器选型到算法优化的全技术链路设计，目标是将预警准确率提升至90%以上，减少人工巡检频次50%。
• 关键难题与技术：①传感器漂移校准——园区废水含高浓度盐分与有机物，pH、COD传感器易出现测量偏差，传统定期人工校准效率低；②小样本异常检测——化工废水成分复杂，历史超标样本仅200+条，难以训练精准的机器学习模型；③多指标联动分析——需关联COD、氨氮、总磷等6项指标的变化趋势，识别隐性风险。
• 核心行动与创新：①搭建‘实验室模拟+现场校准’体系——用园区真实废水样本训练传感器漂移预测模型，结合边缘计算设备实现每小时自动校准，将传感器误差率从15%降至3%以内；②采用迁移学习解决小样本问题——以某大型化工企业的10万条历史数据为基础，迁移至园区企业场景，结合Isolation Forest与AutoEncoder构建‘特征空间异常检测’模型；③设计‘指标关联度矩阵’——通过Pearson相关系数分析6项水质指标的联动关系，识别‘COD上升+总磷骤降’等隐性风险组合，提升预警精准度。
• 成果与价值：系统上线后，园区企业超标排放预警准确率从75%提升至92%，2022年全年未发生重大水污染事件，为企业节省环保处罚及停产损失约580万元；系统被推广至华南5个省份的23家化工园区，带动公司智慧水务业务收入增长35%。我个人主导的‘化工废水传感器动态校准方法’申请了2项实用新型专利，成为公司该领域的技术壁垒。

• 因痛心于年轻人对历史的疏离，我在B站创立「古人脱口秀」栏目，用职场梗解构历史事件（如《雍正皇帝的KPI保卫战》）。通过设计「颠覆认知-史料佐证-现代共鸣」三幕剧本模板，单期视频最高收获1.7万条弹幕互动。
• 两年间栏目播放量突破180万，作品被多地中学选为教学素材。这段经历磨砺出将学术内容转化为大众语言的能力，也让我理解到真实用户反馈才是创作者的指南针。