项目背景：山东石化作为大型能源企业，日常运营涉及生产流程监控、库存管理、设备运行等多维度数据。传统数据采集方式依赖人工录入，存在滞后性严重、数据质量参差、分析效率低下等问题。为支撑管理层科学决策，需构建一套智能化的数据采集与分析体系。

我的角色：项目负责人，主导需求分析、架构设计、核心开发与交付上线。承担70%以上核心代码编写。

技术方案与功能亮点：

1. 智能数据抓取引擎（RPA自动化） 基于 Python 定制开发分布式数据抓取脚本集群，实现对生产DCS系统、ERP库存模块、质量检测平台等 6 个异构数据源的实时/准实时数据采集。涵盖自动登录、表单识别、异常重试、断点续传等机制，日均处理数据量达 50 万条，数据采集准确率 99.7%。此模块本质为工业级 RPA 流程自动化应用，可迁移至财务对账、供应链管理等同类场景。

2. 数据清洗与存储中心 搭建基于 MySQL 的数据中台，设计星型模型数据仓库结构，含生产、库存、质检、能耗 4 大主题域共计 32 张核心表。编写 ETL 管道实现数据去重、标准化、异常值检测。同时具备国产数据库达梦 DM8 迁移兼容能力，为信创国产化替代做好准备。

3. 大数据分析与决策支持 利用 Pandas + Scikit-learn 构建分析模型，覆盖三大决策场景：

生产优化：设备OEE分析、工艺参数推荐、产能瓶颈识别
成本控制：能耗趋势预测、原料消耗异常预警、库存周转优化
质量管控：质检数据SPC分析、不良率趋势监控
分析结果通过可视化大屏实时呈现，支持管理层一键导出决策报告。

4. Linux 服务器集群运维 项目部署于 Linux + Docker 环境，由我负责全栈运维：服务器性能调优、数据库主从架构搭建、定时任务调度（Crontab）、日志监控与告警体系搭建、数据备份策略制定。

项目收益：

数据采集效率提升 80%（人工录入 → 自动抓取）
库存周转率提升 25%
异常事件响应时间从小时级缩短至分钟级
每年直接成本节省超 200 万元
核心能力标签： RPA自动化 · 数据抓取 · Python · MySQL · 达梦DM8 · ETL · 大数据分析 · 生产优化 · 成本控制 · Linux运维 · 可视化看板 · 决策支持系统