负责公司新能源汽车电机智能工厂的工业网络全生命周期管理，涵盖OT网络架构设计、IIoT设备（PLC、AGV、温湿度传感器）接入适配、网络安全防护及生产网络性能优化，支撑数字化车间“人机料法环”数据的实时传输与协同。

• 主导工厂OT网络从传统以太网向TSN（时间敏感网络）升级项目，选用Cisco IE4000系列交换机搭建支持IEEE 802.1AS-REV的环形拓扑，解决原有网络中AGV调度系统与产线PLC通讯延迟高的痛点——升级前AGV路径调整指令延迟达300ms，导致12条电机装配线日均停机1.2小时；通过配置TSN流量整形与优先级映射，将指令延迟降至45ms以内，AGV调度响应速度提升85%，全年产线因网络延迟导致的停机时间减少92小时。
• 牵头IIoT多协议设备接入适配工作，面对车间内西门子S7-1500 PLC、三菱FX5U PLC及霍尼韦尔温湿度传感器的异构通讯问题，基于OPC UA统一架构开发设备数据模型转换脚本，解决协议兼容与数据标准化难题——接入设备数量从800台扩展至1500台，数据采集率从92%提升至99.6%，支撑了电机性能预测性维护系统的实时数据输入，预测准确率较之前提高18%。
• 识别并闭环整改OT/IT网络边界安全风险，通过Palo Alto Panorama平台梳理网络资产清单，发现3处未隔离的生产网与办公网接口；部署工业级防火墙与入侵检测系统（IDS），设置基于设备类型的访问控制列表（ACL），全年拦截针对PLC的恶意扫描攻击12次，未发生因网络攻击导致的生产停机，安全事件发生率较上年下降85%。
• 搭建工业网络性能监控体系，选用SolarWinds Industrial Network Performance Monitor（INPM）工具，配置延迟、丢包率、端口利用率等12项关键指标看板，结合机器学习算法预警网络拥塞风险——提前发现并解决2起核心交换机下行端口流量过载问题，避免了电机绕组检测线停机，产线综合效率（OEE）提升7%。

负责公司重型机械加工车间的工业网络运维与优化，支持MES系统与CNC机床、焊接机器人的数据交互，保障老旧网络的稳定性，推动车间数字化改造落地。

• 核心参与车间网络从百兆到千兆的升级项目，选用赫斯曼RS20系列交换机设计双环形冗余拓扑，解决原有单环网络因光缆断裂导致的单点故障问题——升级后网络可用性从99.2%提升至99.98%，CNC机床加工程序传输中断次数从每月5次降至0次，单台机床月均停机时间减少6小时。
• 排查并解决KUKA KR 16焊接机器人网络丢包问题，通过Wireshark抓包分析定位为车间变频器电磁干扰导致；调整交换机对应端口速率为100Mbps并加装铝箔屏蔽网线，丢包率从15%降至0.1%，机器人焊接缺陷率下降12%，月度产能提升8%。
• 构建网络运维知识库，整理《CNC机床以太网通讯故障处理手册》《无线AP覆盖优化指南》等20余篇标准化文档，开展3批次新员工培训——团队故障响应时间从45分钟缩短至15分钟，常规故障自修率从60%提升至85%。

负责自动化生产线的网络部署与调试，支持包装、检测设备的联网，保障产线试运行阶段的网络稳定性，配合MES系统完成数据对接。

• 主导汽车刹车盘包装线网络部署，选用MOXA EDS-408A交换机搭建星型拓扑，配置VLAN隔离生产网与设备管理网，解决多品牌设备（如西门子HMI、研华工控机）间的通讯冲突问题——产线试运行期间网络故障率为0，提前3天完成客户验收，获项目组“最佳协作奖”。
• 配合MES系统集成调试基恩士CV-X系列视觉检测设备，修改设备IP地址池并优化TCP/IP通讯参数（如调整超时时间为500ms），将检测数据上传延迟从2秒降至500毫秒，满足MES系统实时质量追溯需求，客户满意度提升20%。
• 解决车间无线AP覆盖不足问题，在1200㎡包装车间加装5台Ubiquiti UAP-AC-Pro AP，调整信道至1、6、11避免2.4G干扰，无线扫码枪连接稳定性从85%提升至98%，操作员工投诉率下降70%。

船舶动力装备全生命周期智能运维IoT平台研发及产业化项目

• 【项目背景、核心目标及总体职责】沪东重机作为船舶动力系统龙头，面临传统运维依赖人工巡检（故障发现滞后率超60%）、船端/岸基/供应商数据割裂（信息传递误差率约25%）、全生命周期追溯缺失（备件库存周转率仅45%）三大痛点。项目目标为构建“船端感知-边缘计算-云端智能”的全链路IoT平台，实现设备状态实时监测、预测性维护及全生命周期数据协同。我作为项目负责人，统筹12人技术团队（含算法、硬件、软件），对接生产、运维、供应链3大业务部门，主导从需求调研到量产落地的全周期管理。
• 【解决的关键难题、技术与工具】项目面临三大核心挑战：1）船舶设备协议碎片化——涉及MAN/B&W、瓦锡兰等主流发动机的Modbus RTU/TCP、CAN总线、自定义J1939协议，传统网关兼容效率低（单设备接入耗时超2天）；2）船端低带宽下的实时数据处理——海上卫星链路带宽仅2Mbps，海量振动/温度/压力时序数据（单设备日均产生1.2GB）传输延迟超30分钟；3）跨域数字孪生建模——生产（装配参数）、运维（工况数据）、供应链（备件批次）数据维度异构，无法关联分析。
• 【核心行动、技术创新与决策过程】1）协议兼容层面：基于Eclipse IoT框架自主研发多协议适配引擎，通过动态加载协议插件（支持Modbus/CAN/J1939等7种协议），将单设备接入时间压缩至4小时以内；2）数据处理层面：设计“边缘预处理+雾层聚合+云端存储”架构——边缘侧用TensorFlow Lite部署轻量级LSTM模型，过滤无效数据（噪声数据剔除率达35%），并通过自定义Zlib+Protobuf混合压缩算法，将传输流量降低42%；3）数字孪生层面：牵头组织生产、运维、供应链部门梳理12个核心实体（如“发动机缸体”“燃油喷射阀”），基于PTC ThingWorx平台建立统一本体模型，打通PLM（生产）、MES（制造）、CMS（运维）系统数据链路，实现“一设备一数字孪生体”。
• 【可量化成果、业务价值与个人贡献】1）平台覆盖公司82%的主力船舶动力装备（约120台套），故障停机时间从年均180小时/台降至117小时/台（下降35%），运维成本减少28%（年节省约1500万元）；2）预测性维护模型（基于LSTM+注意力机制）对发动机轴承故障的准确率达92%，提前7-14天预警，避免非计划进坞维修5次/年；3）形成2项发明专利（“一种船舶设备多协议自适应接入方法”“基于边缘计算的船舶运维数据过滤系统”），参与制定1项行业标准草案（《船舶动力装备IoT数据交互规范》）；4）项目成为中船集团数字化转型标杆，已推广至旗下3家子公司，带动集团整体设备运维效率提升25%。我个人也因此晋升为公司数字化制造中心副主任，负责后续AIoT项目的战略规划。

发动机装配线设备状态实时监测系统改造项目

• 【项目背景、核心目标及总体职责】公司核心发动机装配线依赖人工记录设备状态（如拧紧机扭矩、压装机压力），数据滞后且易出错，导致装配缺陷率约1.2%。项目目标为搭建设备状态实时监测系统，实现关键工艺参数的自动采集、异常报警及工艺合规性校验。我作为系统工程师，负责需求分析、硬件选型、软件集成及现场调试，对接自动化车间与IT部门。
• 【解决的关键难题、技术与工具】项目挑战在于：1）老旧设备无数字化接口——10台80年代进口拧紧机仅支持模拟量输出（4-20mA），无法直接联网；2）工艺参数的实时校验逻辑复杂——需关联30+道工序的参数（如缸体拧紧顺序、扭矩值），规则引擎开发难度大；3）现场电磁干扰严重——装配车间变频器、电机导致信号波动，数据丢包率超15%。
• 【核心行动、技术创新与决策过程】1）设备接入层面：为老旧拧紧机加装自主设计的模拟量转RS485模块（基于MAX485芯片），配合LabVIEW开发数据采集程序，实现扭矩、转速等参数的实时读取；2）规则引擎层面：用Node-RED搭建可视化流程，定义“拧紧顺序校验→扭矩阈值判断→工序时间合规性”三级规则，当参数异常时触发声光报警并推送至MES系统拦截产品；3）抗干扰层面：采用屏蔽双绞线+磁环滤波，将信号丢包率降至2%以内，并通过卡尔曼滤波算法修正传感器数据，精度提升至±0.5%。
• 【可量化成果、业务价值与个人贡献】1）系统上线后，装配线工艺参数自动采集率达100%，数据滞后时间从30分钟缩短至实时；2）装配缺陷率从1.2%降至0.35%，年减少返工成本约400万元；3）推动车间完成“机器换人”——原需2名工人值守的拧紧机岗，现仅需1人巡检，人力成本降低50%；4）项目获公司“年度技术创新奖”，我因此积累了工业设备接入、规则引擎开发及现场调试的实战经验，为后续主导大型IoT项目奠定基础。

• 大二观察到毕业生离校时大量教材被废弃，而新生购书支出占生活费12%，便发起校园书籍教材循环计划。为解决传统二手书交易效率低的问题，我们开发微信小程序实现扫码估价、预约取件功能，并说服快递中心以成本价承接物流。
• 通过建立翻新消毒标准打消卫生顾虑，项目年流通教材1.2万册，累计为同学节省书费38万元。这段经历让我从商业小白成长为能设计闭环模式的实践者，项目不仅获省级创业金奖，更被纳入学校官方服务体系延续至今。