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。

某头部钢铁集团全链路智慧废气管控平台搭建与落地

• 项目背景：某千万吨级钢铁集团推进超低排放改造时，面临“DCS/CEMS/气象数据分散、超标溯源慢、动态管控缺抓手”三大痛点，需构建“感知-预警-管控”一体化平台以支撑合规性与降本需求。我的核心职责是担任项目总负责人，统筹解决方案设计、技术攻坚及客户侧跨部门协同。
• 关键难题：① 多源异构数据（生产工况、废气成分、气象参数）融合率仅65%，无法还原真实排放场景；② 传统线性预测模型对烧结机、高炉等工序的废气浓度波动预测精度低，误报率达30%；③ 云端预警延迟5分钟，无法匹配“发现-处置”的分钟级管控要求。我牵头引入联邦学习框架解决数据隐私与融合问题，选定LSTM+注意力机制时序模型提升预测精度，并通过边缘计算节点将预警链路迁移至本地。
• 核心行动：① 对接客户IT、运维、生产3大部门，梳理32个数据接口，制定“时间戳对齐-异常值剔除-特征标注”统一清洗规则；② 针对钢铁全流程工艺，将生产负荷、原料成分等12个非结构化特征融入模型训练，将预测准确率从70%提升至90%以上；③ 组织15次现场迭代，调整高温区传感器防护方案，解决数据漂移问题，确保边缘节点稳定性达99.9%。
• 项目成果：平台上线后，数据融合率提升至92%，超标预警准确率达95%，推动客户年度超标排放次数从12次降至0，直接节省罚款及应急整改成本1200万元；客户凭此获评“省级绿色工厂”，项目成为钢铁行业智慧废气管控标杆案例。我个人也沉淀了大型工业企业“从需求诊断到价值落地”的全生命周期管理能力。

某地级市区域VOCs智慧监测网络构建与运营

• 项目背景：某地级市VOCs治理存在“监测盲区多、数据碎片化、溯源靠人力”问题，区域VOCs浓度长期超标15%。我的角色是项目架构师，负责监测网络规划、系统设计及后期运营体系搭建。
• 关键难题：① 传统人工选址导致监测覆盖度仅40%，无法捕捉化工园区、汽修集群的局部高值；② 数据分散在环保、园区、企业3类系统，利用率不足20%；③ 溯源依赖人工排查，单次耗时超24小时。我采用“模型模拟+实地验证”优化点位，基于GIS与CALPUFF大气扩散模型模拟100+种气象条件下的VOCs扩散路径，同时搭建LoRa+5G混合通信网络解决偏远区域数据传输问题。
• 核心行动：① 调研23个重点园区，收集产业分布、企业排污系数等数据，完成50个点位优化，覆盖度提升至85%；② 设计“企业自查-平台预警-政府督查”联动机制，开发移动端APP供企业实时查看排放数据，推动18家企业主动整改；③ 训练“热点网格+溯源算法”，融合气象、地形、企业工艺数据，将溯源时间缩短至2小时内。
• 项目成果：网络运行1年后，区域VOCs浓度较基准年下降18%，超标事件溯源率从30%提升至90%，推动12家企业完成RTO治理设施升级。项目入选“省级智慧环保示范项目”，获得环保部门书面表扬。我本人也从纯技术架构转向“技术+业务”融合，提升了跨部门协同与价值转化能力。

• 大二观察到毕业生离校时大量教材被废弃，而新生购书支出占生活费12%，便发起校园书籍教材循环计划。为解决传统二手书交易效率低的问题，我们开发微信小程序实现扫码估价、预约取件功能，并说服快递中心以成本价承接物流。
• 通过建立翻新消毒标准打消卫生顾虑，项目年流通教材1.2万册，累计为同学节省书费38万元。这段经历让我从商业小白成长为能设计闭环模式的实践者，项目不仅获省级创业金奖，更被纳入学校官方服务体系延续至今。