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专注于工业设备与能源基础设施的预测性维护解决方案设计，擅长将复杂技术问题转化为结构化、可落地的方案框架。核心能力包括：
• 结构化方案设计：独创“五层画布”方法（价值洞察-逻辑框架-能力模块-技术方法-落地约束），已应用于智慧港口、新能源充电、工业声学诊断等多个场景。
• 预测性维护体系：精通FTA故障树分析、AI工况基线模型，能将老师傅经验转化为可复用的诊断规则库。
• 价值量化建模：擅长为解决方案算“三笔账”（安全账、效率账、经济账），构建ROI模型支持客户决策。
• 跨行业迁移能力：具备将SaaS思维迁移至物联网、机器人方案的系统性设计能力。
项目1：工业设备智能声学诊断解决方案（2025）
• 背景：针对电力/石化行业早期故障漏检、数据非结构化痛点，设计基于声学成像的结构化诊断方案。
• 我的工作：独立完成从痛点洞察到方案框架（运行闭环+FTA诊断树）到模块化工具箱（感知/硬件/平台）的全流程设计。
• 核心产出：形成可复用的“三层结构化框架”，将诊断准确率提升至90%以上，诊断时间从小时级压缩至分钟级。
• 价值：此方案框架已作为模板，用于后续储能、港口等场景的方案设计。
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