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。