负责公司智慧水务平台全生命周期管理，联动研发、水务客户、运营团队，聚焦“降漏损、提效率、强决策”核心目标，推动产品从需求洞察到商业化落地，支撑水务企业数字化转型

• 主导某地级市智慧水务平台V3.0迭代，面对客户“实时数据看不懂、决策响应慢”的痛点，先用用户旅程地图梳理出“监测-预警-处置”3大核心场景，再通过KANO模型筛选出“管网压力实时预警”“漏损点精准定位”等5项高价值需求；协同研发团队用边缘计算框架（Eclipse Kura）解决IoT数据延迟问题，将数据从采集到展示的时间从30秒压缩至5秒内；最终平台上线后，客户管网漏损率从18%降至15.3%，调度决策时间缩短40%，该版本成为公司年度标杆产品，带动3个地市客户的复购
• 针对农村分散式污水治理“监测难、运维散”的场景，调研12个试点村的污水点分布和运维痛点，用利益相关者分析模型对齐村集体、运维公司、环保部门的需求，设计“轻量化无线监测终端+移动端运维小程序”组合方案——终端采用低功耗LoRa通信，解决偏远地区供电问题，小程序集成“故障上报-派单-验收”全流程，覆盖83%的散点式污水点；项目落地后，运维响应时间从2天缩短至4小时内，村集体运维成本下降25%
• 搭建智慧水务产品KPI体系，结合平衡计分卡（BSC）从“客户价值、内部流程、财务表现、学习成长”4个维度设计指标：客户侧跟踪“活跃功能模块数”“漏损率下降幅度”，内部侧监控“故障处理时效”“需求迭代周期”，财务侧关联“客单价提升率”“复购率”；通过这套体系，产品迭代方向从“功能堆砌”转向“价值交付”，2023年Q4产品营收同比增长18%，客户续费率提升至89%
• 攻克“多源数据融合”技术难点，面对客户现有SCADA系统、水质监测仪、气象数据等异构数据无法打通的问题，引入数据中台思路，用Apache Kafka做实时数据管道，结合Flink进行数据清洗和关联，将11类水务数据整合成“一张图”展示；支撑了“水质异常溯源”功能的落地，预警准确率从85%提升至92%，帮助某污水厂避免了3次因进水超标导致的工艺崩溃

深耕水务客户运营场景，挖掘数字化需求，输出定制化解决方案，推动项目落地并验证价值

• 核心参与某地级市第三污水厂数字化改造项目，面对“曝气环节能耗占比高（达45%）、人工调节误差大”的问题，用流程挖掘工具（Celonis）分析历史运行数据，识别出“溶解氧浓度波动导致风机频繁启停”的冗余点；联合算法团队开发“基于进水负荷的AI曝气优化模型”，将曝气能耗从0.28kWh/吨水降至0.22kWh/吨水，年节约电费约120万元，该项目成为公司“工业节能”类标杆案例
• 梳理10家水务客户的共性痛点，输出《智慧水务运营需求白皮书》，涵盖“水质在线监测准确性不足”“设备故障预警滞后”“运维工单流转低效”等5大模块21项需求；白皮书成为公司产品规划的核心输入，直接推动“智能水质传感器校准功能”“设备健康度评估模型”等3个核心功能的开发，上线后客户对“监测准确性”的满意度从72%提升至88%
• 为客户定制开发“水务运维助手”移动端APP，整合“设备状态实时查看”“工单抢单/派单”“运维知识库”三大功能，针对一线运维人员“文化水平参差不齐”的问题，采用“语音指令+图文指引”交互设计；APP上线后，运维人员人均日处理工单量从8单增加至10.8单，工单录入错误率从15%降至3%

协助项目经理完成水务项目需求调研、方案设计及落地跟进，积累水务行业基础认知和项目管理经验

• 参与某县城供水管网普查项目，负责120公里管网的基础数据采集与建模——用GIS地理信息系统（ArcGIS）录入管网的材质、口径、铺设时间等信息，结合探地雷达检测出23处隐性泄漏点；形成的“管网数字孪生基础库”为后续智慧管网改造提供了精准的数据底座，项目验收时被客户评价为“最完整的水网数据资产”
• 整理项目实施中收集的150+条客户需求反馈，输出《供水管网运维核心需求报告》，重点指出“泄漏快速检测”“管网压力异常预警”“老旧管材生命周期管理”三大需求；其中“泄漏快速检测”功能后来被纳入公司智慧水务平台的首期开发清单，上线后帮助客户减少了约18%的自来水损耗
• 协助项目经理用甘特图跟踪项目进度，建立“每周风险排查+跨部门例会”机制，解决了“地下管线资料不全”“施工影响交通”等6项关键问题；项目最终提前10天交付，验收率100%，为公司节省约5%的项目成本

某国家级化工园区工业废气精准管控智慧系统构建

• 园区内12家化工企业涉及挥发性有机物（VOCs）、硫化物等多类污染物，原有监测系统存在数据碎片化（10余类传感器格式异构）、超标预警误报率高（约28%）、污染溯源依赖人工（平均耗时4小时）等痛点，目标是搭建“监测-预警-溯源-管控”闭环的精准管理系统，助力园区完成“双碳”考核与异味投诉压降。
• 项目核心难点在于两点：一是多源异构数据的实时融合——红外光谱、PID、电化学等设备输出的时序数据存在时间戳偏差、单位不统一问题，传统ETL工具无法满足秒级处理需求；二是动态工况下的溯源准确性——化工生产中反应釜温度、物料投放速率的波动，导致传统基于浓度梯度的溯源模型误判率高达35%。
• 我主导设计了“边缘计算预处理+数字孪生映射”的技术架构：首先自研基于Flink的轻量化ETL工具，实现传感器数据的秒级清洗、对齐与标准化；其次构建园区三维数字孪生模型，将企业生产工艺参数（如反应釜搅拌速度、废气收集口风速）接入模型，创新研发“动态权重因子溯源算法”——根据工况波动实时调整各污染源的溯源权重，解决传统模型的静态缺陷。
• 项目上线后，超标预警准确率从72%提升至95%，污染溯源时间缩短至15分钟内；帮助园区全年减少无效排查次数120余次，降低运维成本约260万元；形成的“化工园区多源废气精准溯源方法”获2项发明专利（已受理），项目方案被纳入《长三角化工园区智慧环保建设指南》，成为区域内同类项目的标杆案例。

某县农村生活污水智慧化运维平台开发与应用

• 县域内80个农村生活污水站点分散（覆盖12个乡镇，最远站点距县城50公里），存在设备离线率高（约28%）、运维人员不足（仅5人）、农民缺乏自助排查意识等问题，目标是搭建低成本、易操作的智慧运维平台，提升站点稳定运行率与运维效率。
• 项目挑战集中在两方面：一是偏远站点的联网稳定性——传统4G网络在农村覆盖差，太阳能供电易受阴雨天影响，设备离线率居高不下；二是农户参与度低——农民对污水设施运维认知不足，异常情况无法及时上报。
• 我牵头制定“技术+机制”双轮解决方案：技术上，采用LoRa低功耗广域网+太阳能+备用蓄电池的组合，解决联网与供电问题，将设备在线率从72%提升至95%以上；同时开发“运维知识图谱”，整合泵机堵塞、膜组件污染等10类常见故障的排查步骤与视频教程，嵌入平台移动端。机制上，设计“农户积分奖励”模式——通过小程序引导农民上报水位异常、异味等情况，积分可兑换生活用品，激发参与积极性。
• 平台上线后，覆盖80个站点，设备离线率降至5%以下，运维响应时间从24小时缩短至4小时；全年运维成本降低40%（约80万元），站点稳定运行率提升至92%；项目获当地政府评为“乡村振兴智慧环保示范项目”，经验推广至周边3个县，覆盖200余个站点，有效解决了农村污水“建得起、管不好”的共性问题。

• 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。