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。

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。

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。