资深全栈工程师,具备大型分布式系统开发经验。擅长使用C#/ASP.NET Core、JAVA构建高可用后端服务,结合Vue.js、UniAPP开发现代化前端界面。精通SQL Server、Oracle、MySQL数据库设计与优化,熟悉Redis缓存、微服务架构。在B/S、C/S架构项目中有丰富的架构设计和实施经验,能够带领技术团队完成复杂系统开发。
(芜湖/广州卷烟厂MES数据采集、电网环保SF6系统、安全工器具生命周期管理)
属于工业物联网与生产管理范畴,核心是 “数据精准、流程可靠、实时可控”。
数据采集层优化
协议与接口标准化:统一设备通信协议(如OPC UA替代老旧DCOM),采用工业标准接口,减少定制化适配成本。
采集频率智能调整:根据数据重要性和变化率,实施分级采集策略。关键工艺参数实时采集,一般状态数据按需或降频采集,减轻网络与服务器压力。
边缘计算赋能:在靠近设备的边缘网关进行数据清洗、过滤、初步计算和异常判断,仅上传有效结果和异常数据,大幅减少云端/中心压力与传输延迟。
断点续传与缓存机制:确保网络不稳定时数据不丢失,恢复后能自动补传。
平台与性能优化
微服务架构重构:若现有系统为单体架构,可逐步将数据采集、处理、存储、分析等服务解耦,提高系统可维护性、可扩展性和部署灵活性。
时序数据库应用:针对海量时序数据(如温度、压力、电流),采用专用的时序数据库(如InfluxDB、TDengine),替代传统关系型数据库,实现更高压缩比和查询效率。
实时计算引擎:引入Flink、Spark Streaming等,实现实时工艺监控、质量预警和OEE(全局设备效率)计算,从“事后报表”转向“事中干预”。
容器化与弹性伸缩:使用Docker/K8s部署,根据生产班次或负载情况自动伸缩资源,降低成本。
业务与应用层优化
流程自动化:梳理安全工器具检定、SF6气体管理等审批流程,通过RPA或工作流引擎实现自动触发、提醒与归档,减少人工延误与差错。
可视化与数字孪生:构建2D/3D工厂模型或设备模型,将实时数据、报警信息与空间位置结合,实现“一图统管”,提升监控直观性与决策效率。
预测性维护:基于历史数据与机器学习模型,对关键设备(如卷包机)或SF6气体泄漏风险进行预测,变“预防性维护”为“预测性维护”。
移动化应用:开发轻量级移动端应用,便于巡检、点检、快速审批与信息查询。
(特约店微信管理系统、企业微信智能客户管理系统、小程序商城/租车平台)
系统核心是 “流量转化、用户体验、私域运营、连接效率”。
用户体验与前端优化
小程序性能极致化:
启用分包加载,减少首次启动时间。
优化图片、视频资源(压缩、CDN分发、懒加载)。
减少不必要的API调用,合并请求,使用本地缓存。
对租车平台、商城的关键路径(搜索、选择、下单、支付)进行专项提速。
交互设计优化:遵循微信设计指南,流程简洁明了。特约店系统需考虑店员快速开单;客户管理系统需方便销售快速记录与跟进。
多端统一:确保微信小程序、企业微信端、可能的H5端体验与数据一致。
运营与转化优化
智能客户标签与画像:在企业微信侧,基于交互行为(如商城浏览、咨询、购买)自动打标签,构建动态画像,赋能精准营销与个性化服务。
SCRM自动化旅程:设置欢迎语、关键词回复、购物车提醒、售后关怀等自动化SOP,提升客户响应速度与满意度。
数据驱动选品与营销:分析商城销售数据,指导库存与选品。针对特约店设计裂变、分销、会员积分等社交营销工具。
租车流程线上化闭环:从在线选车、信用免押、电子合同、车辆状况云端确认(拍照上传)、到一键还车支付,全程无纸化、自助化。
技术架构优化
云原生与Serverless:利用云函数处理突发请求(如促销活动),降低成本。使用云数据库读写分离应对高并发查询。
API网关与限流熔断:统一管理后端API,实施限流、降级策略,防止营销活动期间系统雪崩。
消息队列解耦:将下单、支付成功、客服通知等异步化处理,提升系统吞吐量和可靠性。
租车平台包含用户端、车辆查询与预订、预订流程、订单管理、车辆控制、店端/运营端、价格与库存管理、财务管理、客服服务、风控与安全、运维与监控、数据分析与BI等模块,主要系统架构及预订流程、订单管理、车辆控制、风控与安全、数据分析与BI等模块开发
用户端核心:车辆展示与导购、在线选配与预订、金融与保险服务、社区与内容 管理端核心:车辆与库存管理、客户关系管理、营销与活动管理 支撑与扩展:统一支付中心、消息推送中心、风控与安全中心、用户行为分析平台、智能推荐引擎、销量预测与库存优化、金融与保险、售后与充电,负责在线选配与