统筹公司智慧水务产品战略规划与全生命周期管理，主导供水企业数字化转型需求洞察、产品矩阵设计及商业化落地，推动AIoT、数字孪生技术与水务场景深度融合，支撑公司在区域水务市场的头部占位。

• 基于对长三角地区12家供水企业的深度访谈与运营数据建模（使用SPSS进行相关性分析），识别出‘管网动态压力平衡’与‘二次供水设备智能运维’为核心痛点，牵头制定‘1+N’产品战略（1个基础平台+N个场景SaaS），完成2.0版本需求规格说明书编制，协调研发、测试团队突破多源异构数据融合技术瓶颈（采用Apache Kafka实现SCADA、GIS、气象数据实时同步），上线3个月内签约6家地级市水务集团，客单价提升45%。
• 针对老旧城区管网数据缺失问题，创新设计‘低成本IoT补盲+机理模型反演’方案：部署5000+台自研LoRa水压传感器（覆盖DN300以上管网82%），结合EPANET水力模型训练数据插值算法，将管网拓扑完整度从68%提升至95%，支撑漏损定位准确率从72%提高至89%，获客户‘年度技术创新奖’。
• 主导行业标准制定，联合中国城镇供水排水协会、清华大学环境学院编制《城镇智慧水务平台功能要求》团体标准，推动‘DMA分区计量-压力调控-漏损预警’联动功能纳入必选模块，提升公司产品在政采招标中的技术评分权重（平均增加28%）。
• 搭建‘用户成功-产品迭代’闭环机制，通过NPS调研（季度平均得分79）识别‘移动端告警响应时效低’问题，优化推送引擎逻辑（采用Redis缓存+消息队列），将告警信息触达时间从3分钟压缩至27秒，客户续费率从61%提升至83%。

负责智慧水务平台核心功能模块的产品设计与落地，聚焦管网智能监测与调度场景，协同研发、销售团队完成产品从0.5到2.0的迭代，推动产品在华中、华南区域的市场渗透。

• 主导‘管网爆管预警系统’功能开发，基于LSTM神经网络训练历史爆管数据（包含1200+案例），融合压力、流量、温度多维度特征，构建预测模型（MAE≤0.03MPa），上线后试点区域爆管响应时间从45分钟缩短至12分钟，减少水量损失年均约12万吨，获客户‘运营效率突破奖’。
• 针对二次供水设备管理分散问题，设计‘设备数字孪生体’功能：通过OPC UA协议接入2000+台加压泵、水箱传感器数据，在Unity引擎中搭建三维可视化模型，实现设备运行状态实时监控、能耗异常自动诊断（准确率91%），帮助客户降低设备运维成本18%，该功能成为年度销售TOP3卖点。
• 推动跨部门资源协同，解决‘GIS地图与业务数据渲染延迟’问题：优化前端渲染引擎（改用Mapbox GL JS替代原Leaflet），并建立空间数据缓存池（每日凌晨更新静态图层），页面加载速度从3.2秒提升至0.8秒，用户操作流畅度评分从3.7（5分制）提升至4.5。
• 建立产品健康度评估体系，从功能使用率（≥85%）、故障修复时效（≤4小时）、客户培训覆盖率（≥90%）三个维度设定KPI，通过自动化埋点（Mixpanel）实时监控，推动产品迭代优先级调整，关键功能缺陷率下降62%。

负责智慧水务平台需求收集与功能落地，聚焦供水企业基础业务数字化，协助完成从传统SCADA系统向平台化管理的过渡，支撑产品初步市场验证。

• 完成3家试点供水公司需求调研，运用用户故事地图梳理‘抄表数据自动校验’‘工单流程线上化’等8个核心场景，输出PRD文档并推动开发，上线后人工抄表核对时间减少65%，工单处理周期从2天缩短至4小时，试点客户满意度达92%。
• 解决‘多品牌水表协议兼容’问题：研究DL/T 645-2007、M-Bus等8种主流水表通信协议，开发协议解析中间件（支持Modbus RTU/TCP、JSON格式转换），适配率达98%，消除客户‘设备替换成本高’的顾虑，推动试点项目签约时设备利旧率从40%提升至75%。
• 搭建产品培训体系，编制《智慧水务平台操作手册》《常见问题解决方案库》，设计‘线上视频课+线下实操演练’双轨培训模式，累计完成12场客户培训（覆盖200+操作人员），平台首月使用率从58%提升至81%。
• 参与竞品分析，通过Gartner Peer Insights、行业协会报告拆解10+同类产品，输出‘功能矩阵对比表’‘技术架构差异分析’，为公司产品差异化定位（聚焦中小水司低成本数字化）提供数据支撑，助力年度目标客户转化率提升22%。

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。

• 因痛心于年轻人对历史的疏离，我在B站创立「古人脱口秀」栏目，用职场梗解构历史事件（如《雍正皇帝的KPI保卫战》）。通过设计「颠覆认知-史料佐证-现代共鸣」三幕剧本模板，单期视频最高收获1.7万条弹幕互动。
• 两年间栏目播放量突破180万，作品被多地中学选为教学素材。这段经历磨砺出将学术内容转化为大众语言的能力，也让我理解到真实用户反馈才是创作者的指南针。