负责公司新能源电机智能工厂的工业网络全生命周期管理，覆盖TSN/OPC UA融合架构设计、生产设备联网稳定性保障及IIoT应用网络支撑，联动生产、IT部门解决跨域网络协同问题，支撑数字化车间及AGV物流系统落地。

• 主导设计新能源汽车电机装配线的TSN（时间敏感网络）替换方案，针对原有传统以太网无法满足AGV与PLC实时协同的痛点，选用Cisco IE4000系列TSN交换机，部署ERPS环网冗余协议，并定制开发Modbus-TCP转TSN网关解决旧设备兼容问题。最终实现装配线实时数据传输延迟从15ms降至3ms以内，AGV调度准确率提升至99.8%，产线因网络延迟导致的停机时间减少25%。
• 核心参与工厂IIoT平台网络适配项目，聚焦老旧注塑机（12台）Modbus TCP协议与平台OPC UA标准不兼容问题，通过Wireshark抓包分析协议交互逻辑，设计双协议转换网关并将数据映射至OPC UA信息模型，成功将设备状态数据（温度、压力、周期）全量接入平台。落地后生产部门可提前72小时预警模具磨损故障，月度非计划停机次数从25次降至7次，支撑OEE提升8%。
• 搭建分层工业网络安全防护体系，基于“核心层-汇聚层-接入层”架构部署Prolis PFL-1000工业防火墙，配置“仅允许授权设备+限定协议类型”的白名单策略，并引入NetFlow流量分析系统识别异常访问（如未授权SCADA系统远程登录）。全年网络安全事件发生率从12起降至2起，助力公司通过ISO 27001认证中“工业控制系统网络安全”模块审核。
• 解决高温电磁干扰环境下工业无线AP稳定性问题，针对总装车间WiFi 6 AP信号波动痛点，使用AirMagnet Survey工具完成site survey，调整AP部署位置（避开变频器集群）并将主频段从2.4G切换至5G，同时配置Mesh冗余链路。最终无线设备连接成功率从88%提升至99.5%，移动巡检终端数据上传时效从10秒/次缩短至2秒/次，巡检效率提升30%。

负责传统机床车间的工业网络日常运维，保障CNC、PLC等关键设备联网稳定，支持车间数字化改造的初级网络适配，联动IT部门解决跨系统网络问题。

• 重点优化CNC车间工业以太网丢包问题，通过Fluke DSX-5000频谱分析仪定位到变频器电磁干扰源，调整交换机端口速率为100M并更换屏蔽Cat6a网线，同时配置端口风暴抑制功能。最终丢包率从5%降至0.1%以下，CNC设备联网稳定性达99.9%，支撑车间月度产能提升15%。
• 主导30台无联网功能磨床的网络接入改造，选用MOXA NPort 5110串口服务器将RS485信号转换为TCP/IP协议，对接车间MES系统实现加工参数（刀具寿命、进给速度）实时上传。改造后生产追溯时间从2小时缩短至15分钟，质量部门批次问题排查效率提升70%。
• 建立工业网络运维SLA体系，制定“每周物理巡检+每月性能测试”流程，并开发Python脚本调用SNMP协议监控交换机CPU利用率、端口流量，设置阈值触发邮件预警。结果故障响应时间从45分钟缩短至15分钟，年度网络 downtime 从36小时降至12小时，运维效率提升67%。
• 配合IT部门完成生产与办公网络隔离改造，部署物理隔离网闸并配置ACL策略限制办公网对生产网的访问（仅开放MES查询端口），解决了以往办公电脑误操作导致的生产网络中断问题，全年此类事件从6起降至0。

协助资深工程师完成小型自动化产线工业网络部署与测试，参与方案设计及日常运维，支撑客户现场设备联网需求。

• 协助设计汽车零部件组装线工业网络方案，根据产线设备数量（20台PLC、10台机器人）选择赫斯曼RS20系列交换机及Cat6a屏蔽网线，完成VLAN划分（生产网/监控网隔离）、IP地址规划及设备配置。方案一次性通过客户验收，联网调试时间从2周缩短至1周。
• 负责车间网络日常故障排查，使用ping、traceroute及交换机端口镜像工具定位问题，例如解决某台PLC无法连接SCADA系统的故障（原因为交换机端口损坏），30分钟内恢复网络，保障生产进度未受影响。
• 参与编写《工业网络运维基础手册》，整理常见故障处理流程（端口不通、丢包、协议不兼容）及常用命令（show interface、display vlan），并制作培训PPT给车间运维人员讲解。手册落地后团队自主故障排查率从40%提升至75%。

船用低速柴油机关重件加工线设备健康管理与预测性维护IoT系统落地项目

• 沪东重机作为船用低速柴油机头部厂商，其曲轴、连杆等关重件加工线依赖12台进口高精度机床（马扎克、DMG等），此前因缺乏实时状态监测能力，设备故障停机率达8%，人工巡检依赖度高且无法提前预警故障，直接影响产能交付。我的核心目标是搭建覆盖关键设备的健康管理与预测性维护IoT平台，实现“故障前预警、异常时干预、数据驱动优化”，降低停机损失并提升产线效能。项目中我担任负责人，统筹需求调研、方案设计、技术选型、落地实施及跨部门迭代。
• 项目面临三大核心挑战：1）进口机床协议异构（涉及Fanuc FOCAS、Siemens S7、马扎克MAZATROL等11种私有/行业标准协议），传统通用网关无法统一采集，形成“数据孤岛”；2）设备故障模式复杂（刀具磨损、主轴轴承热老化、液压系统内泄等），传统阈值报警误报率超30%，且无法提前72小时预判故障；3）设备数据与加工质量脱节，无法通过设备状态变化预判曲轴圆度、连杆孔位精度等质量风险。此外，业务部门对“技术投入能否转化为实际收益”存在质疑，需通过试点验证价值。
• 针对协议异构问题，我带领团队开发“分层式协议适配引擎”——底层用FPGA实现硬件级协议解码，上层通过Python动态脚本加载不同设备的协议库，支持动态扩展新协议，最终实现11种协议设备的统一接入，数据采集延迟从500ms降低至50ms以内。针对预测模型，我联合工艺部门沉淀18个月的设备运行数据（含主轴振动、电流谐波、进给速度、刀具更换记录、质量检测结果等23类维度），通过特征工程筛选出32个关键特征（如振动信号峭度、电流三次谐波占比、刀具转速与进给量比值），构建基于LSTM的刀具磨损预测模型，并用贝叶斯优化调参，将预测准确率从初始的75%提升至92%。针对业务融合，我设计“设备健康-质量风险”关联规则引擎，打通IoT平台与MES系统的质量模块——例如当主轴轴承振动值超过阈值时，系统自动触发曲轴圆度在线检测流程，提前干预避免废品产生。同时，我推动成立跨部门专项小组（IT、工艺、生产、设备），每周对齐需求，用“试点-迭代-推广”策略降低业务部门顾虑：先在2台曲轴加工机床上验证效果，优化后再推广至全12台设备与3条自动化线。
• 项目成果显著：1）设备停机率从8%降至3.2%，年减少因停机导致的交付延迟损失约1200万元；2）OEE（整体设备 effectiveness）从75%提升至88%，产线产能同比提升17%；3）废品率从1.5%降至0.6%，年节省原材料与返工成本约450万元；4）预测性维护覆盖率从0提升至100%，关键设备故障预警提前72小时以上的比例达85%，运维人员从“被动抢修”转向“主动预防”，人均运维效率提升40%。我个人主导了从需求到落地的全流程，攻克了多协议兼容与预测模型适配的核心技术壁垒，项目获公司“年度最佳数字化转型项目”，并申请2项发明专利（《一种船用柴油机加工设备多协议数据采集方法》《基于LSTM的刀具磨损预测系统及方法》）。此外，该项目的“设备-质量”联动模式被推广至公司其他两条核心产线，成为集团工业物联网落地的标杆案例。

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。