负责公司智慧水务平台全生命周期管理，统筹需求洞察、功能设计、开发落地及商业化推广，衔接水务企业、技术团队与运营部门，推动产品在供水调度、管网运维、水质监测场景的规模化应用。

• 主导完成‘管网智能漏损管控’模块从0到1落地：通过用户深度访谈（覆盖12家自来水公司）与漏损率历史数据建模（使用Python进行XGBoost算法训练），识别出‘压力波动异常识别’‘隐蔽漏点定位’两大核心需求；协调研发团队搭建基于LoRaWAN的低功耗监测网络，结合数字孪生技术实现管网压力实时仿真，上线后试点区域漏损率从18%降至9.7%，获客户年度创新解决方案奖。
• 优化‘水质预测预警’功能迭代逻辑：针对用户反馈的‘预警滞后’问题，引入LSTM神经网络替代传统ARIMA模型，接入30+水质指标（余氯、浊度、氨氮等）实时数据，结合气象数据（降雨量、温度）构建多因子预测框架；通过A/B测试验证，预警准确率从78%提升至92%，提前2-4小时发出风险提示，帮助3家客户避免重大水质事故。
• 推动产品标准化与商业化突破：梳理水务行业共性需求（如二次供水设备监控、DMA分区计量），输出《智慧水务产品标准功能清单V2.0》；设计分级定价策略（基础版/专业版/定制版），配套客户成功SOP（含培训手册、SLA响应机制），Q4新签客户中65%选择专业版及以上套餐，客单价提升40%。
• 应对跨部门协同挑战：在‘智能调度决策’功能开发中，协调算法团队（解决多目标优化算法适配问题）、硬件团队（确认传感器数据采集精度）、客户成功团队（收集一线操作反馈），建立双周需求对齐会与问题看板（使用Jira管理），确保功能按计划上线，较原周期缩短15%开发时间。

聚焦水务企业运营痛点，负责智慧水务平台核心功能模块的需求分析、原型设计与落地推广，重点支撑供水调度与设备管理场景的数字化升级。

• 重构‘供水调度决策支持’功能：通过现场调研（走访8座自来水厂）发现人工调度依赖经验、能耗高的问题，运用需求工程方法绘制用户旅程图，识别‘实时水量预测’‘泵站能效比分析’关键需求；主导设计交互原型（Axure RP），推动开发团队集成SCADA系统数据与气象预测API，上线后单厂日均耗电量下降12%，调度响应时间从45分钟缩短至15分钟。
• 解决‘设备运维效率低’痛点：针对二次供水设备故障报修流程繁琐、备件库存积压问题，引入CMMS（计算机化维护管理系统）理念，设计‘故障码自动诊断+备件智能推荐’功能；通过梳理200+设备故障案例构建知识库，结合关联规则算法（Apriori）实现备件需求预测，试点客户设备平均修复时间（MTTR）从6小时降至2.5小时，备件库存周转率提升30%。
• 推动用户分层运营：基于2000+注册用户行为数据（使用SQL分析登录频次、功能偏好），运用KANO模型划分‘基本型-期望型-兴奋型’需求，针对性优化‘移动端巡检打卡’‘报表自动生成’等高频功能；上线3个月后，用户月活率从41%提升至67%，NPS（净推荐值）从32分提高至58分。
• 主导供应商协同平台对接：为解决水务企业与设备厂商数据互通难题，牵头制定API接口规范（涵盖设备状态、维修记录等15类数据），协调3家头部设备供应商完成系统对接；平台上线后，设备故障信息同步时效从24小时缩短至实时，双方协作成本降低40%。

面向水务企业提供数字化转型咨询服务，挖掘业务痛点并输出技术方案，为后续产品落地积累需求输入与客户验证。

• 完成15家水务企业数字化成熟度评估：运用Gartner成熟度模型，从‘数据采集-流程自动化-决策智能化’三维度设计评估问卷，输出包含‘管网监测覆盖率不足30%’‘设备运维依赖纸质记录’等共性问题报告；其中8家客户基于报告启动智慧化改造，为公司转化2个千万级订单。
• 设计‘智慧水厂’试点方案：针对某县级水厂‘药耗高、人工巡检漏检率高’问题，提出‘物联网监测+AI工艺优化’解决方案——部署pH、浊度等12类传感器（采样频率1次/分钟），接入SCADA系统数据，通过模糊控制算法优化混凝剂投加量；试点3个月后，药耗降低18%，出厂水达标率从95%提升至99.2%，方案被纳入公司标准产品库。
• 推动客户需求标准化：整理100+条客户原始需求，按‘业务场景’（供水、排水、污水）与‘技术层级’（感知层、平台层、应用层）分类，编制《智慧水务需求分类词典V1.0》；该文档成为后续产品需求评审的核心依据，需求理解偏差率从35%降至12%。
• 参与行业标准制定：作为核心成员加入省住建厅‘智慧水务系统技术规范’编制组，负责‘数据接口标准’‘功能模块定义’章节编写；规范发布后，公司产品与政府监管平台的对接效率提升50%，助力3个项目入选省级智慧水务示范工程。

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。

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。