负责公司新能源汽车电机工厂的工业网络全生命周期管理，涵盖OT网络架构设计、生产设备联网稳定性保障及IIoT平台网络适配，支撑MES、预测性维护等数字化应用落地

• 主导设计新能源汽车电机装配线TSN（时间敏感网络）改造方案，针对装配机台与AGV调度系统通信延迟超标（原15ms）的痛点，采用IEEE 802.1AS同步机制+QoS流量分级配置，结合赫斯曼RS20系列交换机搭建冗余环网，解决12台关键设备的通信抖动问题，将端到端延迟降至3ms以内，支撑装配过程实时协同控制，装配线良品率提升2.1%
• 核心参与工厂OPC UA跨域通信网络适配项目，针对MES系统与18台数控机床数据交互丢包率高（原8%）的问题，部署工业级防火墙（Prolis PFL-1200）划分安全域并配置白名单访问策略，优化UDP传输参数（MTU从1500调至1472），将丢包率降至0.5%以下，保障生产数据实时采集与工艺参数下发，MES数据完整性提升至99.8%
• 重点优化焊接车间工业无线网络覆盖，针对金属遮挡导致Wi-Fi 6信号衰减（原-75dBm）问题，采用Aruba CX 6300控制器+AP-515接入点，结合波束成形（Beamforming）技术调整AP部署位置，信号强度提升至-60dBm以上，无线设备在线率从92%升至99.3%，支撑焊机运行数据无线采集，减少有线布线成本约15万元
• 搭建工业网络性能监控平台，基于Prometheus+Grafana整合交换机、路由器、无线AP的SNMP数据，自定义网络延迟、丢包率、带宽利用率等12项关键指标看板，实现故障分钟级定位，将网络故障MTTR从45分钟缩短至15分钟以内，全年减少生产停机时间120小时

负责传统工程机械零部件工厂工业网络日常运维，保障PLC、机器人等设备联网稳定，支持ERP与生产设备初步数据对接

• 主导修复重型机床车间工业以太网故障，针对西门子S7-1200 PLC与HMI通信中断问题，通过Wireshark抓包定位广播风暴（源于交换机端口环路），采用STP协议阻断冗余链路，恢复通信并将同类故障发生率降低60%
• 优化车间工业网络拓扑，将原星型拓扑升级为环网冗余（基于华为S5720交换机ERPS协议），解决单点故障导致的整线停机问题，全年减少生产停机时间80小时，生产效率提升3.5%
• 配合IT部门完成ERP与30台注塑机生产数据对接，配置研华UNO-2170工业网关实现Modbus RTU转TCP/IP，保障生产计数、设备状态数据实时上传，支撑生产计划精准排产，排产准确率提升10%

协助资深工程师完成工业网络部署与调试，参与小型制造项目OT网络搭建，保障自动化设备联网运行

• 协助完成汽车座椅骨架焊接线工业网络部署，负责赫斯曼RS20交换机安装配置（VLAN划分、IP地址分配），配合完成10台焊接机器人与PLC通信测试，确保焊接同步控制，项目交付周期缩短5天
• 参与客户工厂工业网络安全评估，使用Nessus扫描工具检测交换机、PLC安全漏洞，提出关闭不必要端口、更新固件等整改建议，消除12项高危漏洞，设备网络安全性提升40%
• 整理工业网络运维文档，编写《车间工业网络常见故障处理手册》，涵盖Modbus通信故障、交换机环路等15类场景，降低新员工故障排查时间30%

船舶动力设备全生命周期智能运维IoT平台研发与应用

• 项目背景：公司主营船舶柴油机、推进系统等核心动力设备，面临传统运维模式下“故障后维修导致高停机损失（单台主机停机1小时损失约8万元）、人工巡检漏检率高（约12%）”的痛点。目标是构建覆盖“设备感知-数据传输-状态分析-预测维护”的端到端智能运维平台，实现故障提前72小时预警，降低客户运维成本30%以上。我的职责是主导平台整体架构设计、核心技术攻关及全生命周期落地推广。
• 关键难题与技术路径：①船舶场景高振动（≥10g）、强电磁干扰（≥30V/m）导致传感器数据丢包率达15%，无法满足实时性要求；②多源异构数据（PLC、SCADA、MES、第三方振动检测仪）格式不统一，流批处理效率低；③船舶动力设备故障样本少（仅占运行数据的0.3%），传统监督学习模型预测准确率不足70%。针对这些问题，我选择“边缘计算+时序数据库+迁移学习”技术组合：边缘端用研华UNO-2482G控制器搭载自研去噪算法（滑动窗口+小波变换），解决数据采集不稳定问题；数据层用Kafka+Flink搭建实时管道，统一时间戳与Schema；模型层引入迁移学习，基于预训练的设备健康基线模型微调，解决小样本泛化问题。
• 核心行动与创新：主导设计了“三级冗余感知体系”——关键部位部署有线传感器（抗干扰），非关键部位用LoRaWAN无线传感器（补盲），边缘端实时校验数据有效性；针对数字孪生同步需求，将设备物理模型（ANSYS有限元分析结果）与IoT数据映射，实现主机缸温、扭矩等参数的毫秒级孪生渲染；推动售后团队建立“预测-派单-验证”闭环流程，将运维响应时间从4小时压缩至1小时内。此外，牵头制定《船舶动力设备IoT数据接口规范》，成为行业内首个覆盖动力系统全部件的数据标准。
• 项目成果与价值：平台上线18个月内，覆盖公司80%在役船舶动力设备（约200台套）：故障停机时间从每月平均80小时降至48小时（降幅40%），年运维成本节省1200万元；预测性维护覆盖率从30%提升至85%，故障预警准确率达92%；带动公司获得3个海外船东的智能运维订单（合计金额4500万元）。我个人因主导架构设计与标准制定，被公司评为“年度数字化转型突出贡献者”。

柴油机装配线数字孪生与IoT协同平台开发

• 项目背景：公司柴油机装配线存在“工艺一致性差（关键螺栓扭矩偏差率达8%）、质量追溯依赖纸质记录（查询时间≥2小时）、多工位协同效率低（线平衡率仅75%）”的问题。目标是构建“物理装配线-数字孪生体-IoT数据”联动的协同平台，实现装配过程可视化、质量实时预警，提升线平衡率15%以上。我的职责是负责孪生模型搭建、IoT数据对接及协同流程设计。
• 关键难题与技术选型：①装配线多工位（缸体装配、曲轴安装、总装测试等7个工位）数据同步延迟高（原系统延迟≥1秒），无法支撑孪生体实时更新；②零部件追溯依赖人工扫码，漏扫率达5%，导致质量问题无法精准定位；③工艺参数与质量缺陷的关联关系不明确，难以针对性优化。技术上选择PTC ThingWorx作为孪生平台，结合RFID（零部件追踪）、OPC UA（设备状态采集）：RFID标签绑定关键零部件（如曲轴、活塞），实现从入库到装配的全流程溯源；OPC UA对接20台PLC，实时获取拧紧机扭矩、压装机压力等工艺参数。
• 核心行动与突破：设计“物理层-数据层-孪生层”三层架构，将装配线工位的物理坐标、设备参数映射到孪生模型，实现“虚拟线”与“物理线”同步运行（延迟≤300ms）；针对质量根因分析，用Apriori算法挖掘10万条装配数据，发现“缸盖螺栓扭矩<180N·m时，缸体泄漏率提升4倍”，推动工艺部门将扭矩阈值从170N·m调整至190N·m；搭建质量预警模块，当拧紧扭矩偏离基线±5%时，平台自动触发报警并推送至工位终端，减少漏拧率达90%。
• 项目成果与价值：平台上线后，装配线线平衡率从75%提升至90%（每小时产能从12台增至14.4台），质量缺陷率从1.5%降至1.05%，返工成本年节省800万元；实现全流程质量追溯（查询时间从2小时缩至1分钟），客户验厂通过率从85%提升至100%。我主导编写的《数字孪生装配线实施规范》，成为公司后续产线改造的标准文档，也助力我晋升为解决方案架构师。

• 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。