负责公司智慧水务平台全生命周期管理，聚焦供水管网智能运维、二次供水监控两大核心场景，统筹需求挖掘、功能设计、技术落地及商业化验证，衔接研发、算法、客户成功团队，推动产品从0.5迭代至2.0版本，支撑水务企业降本增效与数字化转型。

• 主导完成供水管网漏损控制模块设计，基于数字孪生技术构建管网压力-流量动态仿真模型，结合历史漏点数据训练XGBoost预测算法，上线后试点区域漏损率从18.7%降至12.3%，年节约水量超50万吨；同步设计‘压力阈值自适应调整’功能，通过实时监测设备状态动态优化供水压力，减少爆管事件37%。
• 牵头搭建二次供水设备健康管理系统，深度对接12家水务企业SCADA系统，解决多协议数据兼容问题（支持Modbus、MQTT、OPC UA等6类协议），开发设备故障特征库（涵盖泵机振动、电机温度等18项指标），实现故障预警准确率91%，客户故障响应时间从4小时缩短至45分钟。
• 面对‘业务部门需求零散’的痛点，设计‘用户旅程地图+KANO模型’双维度需求评估机制，组织15场一线水务运维人员访谈，梳理出‘巡检路线智能规划’‘水质异常快速定位’等8项高价值需求；推动上线‘运维任务一键派发’功能，任务完成及时率提升至95%，获3家头部水务集团年度创新产品奖。
• 主导产品商业化验证，联合市场团队制定‘基础功能订阅+增值服务按效果收费’模式，针对中小水司推出轻量化SaaS版本（年费2-5万元），首年覆盖127家客户，ARR（年度经常性收入）突破800万元，客户续费率达79%。

聚焦水务行业大数据应用需求，负责客户需求调研、技术方案设计及项目落地，推动AI+IoT技术在水质监测、排水防涝等场景的规模化应用，支撑公司水务板块营收年增长40%。

• 为某省会城市排水管理中心定制‘内涝预警解决方案’，整合气象数据（降水预报、风速）、管网数据（液位、流速）及地表高程数据，搭建LSTM神经网络预测模型，提前2小时预警易涝点准确率达88%，助力客户减少因内涝导致的交通拥堵时长50%；项目获‘省级智慧环保优秀案例’称号。
• 针对客户‘多源数据孤岛’问题，设计‘数据中台+指标体系’架构，统一接入23类水务设备（流量计、水质分析仪等）的8000+数据点，制定‘数据清洗-标准化-标签化’处理流程，数据可用率从65%提升至92%，支撑后续3个分析模块快速开发。
• 主导编写《智慧水务大数据应用白皮书》，梳理‘水源地保护-供水管网-排水管网’全链条12个核心场景，定义‘水质达标率’‘设备能效比’等28项关键指标，成为公司水务产品标准化输出的纲领性文档，推动3个区域分公司复用该框架完成本地化方案设计。

负责水务企业运营数据清洗、分析与可视化，挖掘数据价值支撑业务决策，为后续产品化落地积累场景认知与技术基础。

• 搭建‘城市供水管网运行指标体系’，涵盖压力合格率、设备完好率等15项核心指标，开发Power BI动态看板，实现‘区域-管网-设备’三级数据穿透，帮助客户快速定位运行薄弱环节，试点区域运维成本下降22%。
• 设计‘管网异常检测模型’，基于孤立森林算法分析历史流量、压力数据，识别出9类异常模式（如夜间低流量偷排、阀门误关等），模型F1分数达0.87，年辅助发现异常事件43起，较人工巡检效率提升6倍。
• 推动数据驱动的‘错峰供水策略优化’，通过分析用户用水时段分布（结合智能水表数据）与水厂制水成本，提出‘高峰时段提升出厂压力、低谷时段降低能耗’的调整方案，试点水厂吨水能耗下降15%，获客户年度技术创新奖。

支教时发现乡村小学因缺乏实验器材，科学课多停留在课本讲解。返校后联合实验室开发出百元级科学实验背包，内含20个基础实验器材。为确保可持续运营，设计配套视频课程与城乡结对系统，并培训132名大学生担任远程助教。项目覆盖9省47所学校后，学生科学兴趣评分提升35%。这段经历教会我用产品思维解决社会问题，当看到孩子们用自制望远镜发现土星光环时，我理解了教育的真谛是点燃可能性。

工业园区多源数据融合的碳污协同智慧管控平台研发与应用

• 项目背景源于双碳目标下工业园区‘碳-污’数据割裂、管控粗放的痛点——园区内15家重点企业存在在线监测数据、生产ERP、能耗系统异构，碳排核算依赖人工填报，异常排放预警滞后等问题。核心目标是构建‘数据通、模型准、管控智’的平台，实现园区碳污排放精准核算、动态预警与协同优化。我在项目中主导技术架构设计、核心模块研发及园区侧落地推进。
• 项目面临两大关键难题：一是多源工业数据（涵盖DCS、PLC、MES等12类系统）的协议适配与实时融合，传统ETL工具无法处理高并发、低延迟的工业数据流；二是碳排核算模型适配性差，不同行业（化工、机械、电子）企业的工艺差异导致静态模型误差超25%。技术上，我引入边缘计算网关实现协议解析（Modbus、OPC UA、MQTT等），构建‘实时数据湖+离线数仓’的融合架构；针对核算模型，采用LSTM神经网络结合企业工艺参数的随机森林算法，动态修正排放因子。
• 我的核心行动包括：1）牵头设计‘端-边-云’三层技术架构，开发12种工业协议的自适应解析模块，将数据接入延迟从15分钟压缩至秒级；2）联合园区管委会与15家企业采集3年工艺数据，训练碳排核算模型，通过交叉验证将核算精度从75%提升至92%；3）推动平台与企业现有系统对接，制定‘数据共享-风险共担’的合作机制，解决企业数据安全顾虑。
• 项目成果显著：平台上线后，园区碳排核算效率提升80%，异常排放预警响应时间从4小时缩短至15分钟，助力园区实现年度碳强度下降8%、挥发性有机物（VOCs）排放量减少12%。平台成为省级‘智慧园区碳污协同’标杆项目，带动公司获得园区后续2000万元的二期扩容订单。我个人主导了技术攻关与产品化落地，形成了‘工业数据融合+动态碳排核算’的核心方法论。

县域农村生活污水智能运维平台开发与规模化应用

• 项目背景是县域农村生活污水治理的‘最后一公里’难题——县域20个乡镇150座分散式污水站点，存在运维人员不足、故障响应慢、水质达标率波动大等问题。核心目标是搭建智能运维平台，实现站点状态远程监控、故障自动诊断与精准运维调度。我在项目中负责系统架构设计、核心功能开发及县域试点落地。
• 项目难点在于：一是站点分布散（最远站点距县城50公里），传统4G通信成本高且易中断；二是运维决策依赖人工经验，故障排查准确率仅60%。技术上，我选择LoRa低功耗广域网（覆盖半径10公里）与4G互补的通信方案，解决偏远站点数据传输问题；基于历史运维数据（涵盖堵塞、泵机故障、药剂耗尽等10类常见问题），构建规则引擎驱动的故障诊断模型。
• 我的核心行动包括：1）调研150座站点的地理环境与设备类型，优化LoRa基站布局，确保98%的站点数据传输稳定性达99.9%；2）梳理3年运维工单数据，提炼200条故障特征规则，开发‘故障-原因-解决方案’的自动匹配模块；3）设计运维人员APP端，实现‘预警推送-路径规划-处置反馈’的闭环管理，降低人工巡检频次。
• 项目成果：平台覆盖150座站点后，运维响应时间从2天缩短至4小时，故障排查准确率提升至85%，年度运维成本降低30%（从180万元降至126万元），站点出水水质达标率从78%提升至91%。项目成为市级‘农村污水智慧运维’示范工程，推动公司中标周边3个县域的同类项目，我个人也积累了农村环保场景下的低功耗通信与轻量化模型设计经验。