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。

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。