具备多语言跨平台软件开发、工业物联网通讯、工业智能算法、办公自动化全栈开发能力,熟练掌握多类开发语言与工业标准化协议。
开发语言层面:精通 Python、Java、C#、C++ 四种主流后端与客户端编程语言,可独立完成服务端、桌面程序;熟练 Android 原生应用开发,掌握 Activity、数据持久化、原生硬件交互、多线程调度等核心开发技术,能独立搭建工业级安卓客户端。
工业通讯领域:精通 MQTT、Modbus RTU/TCP、OPC DA、OPC UA 全系列工业主流通讯协议,可实现 PLC、传感器、工控设备、云平台之间的数据采集、解析、转发与双向指令下发,具备设备网关、数据中转服务开发落地经验。
智能算法与工业控制:熟悉 BP 神经网络模型搭建、训练、调优与工程化封装,能够将算法落地至工业控制系统;掌握锅炉、热力机组等工业设备智能逻辑控制开发,完成参数联动、自动调节、异常预警控制逻辑编写。
自动化工具开发:可进行根据需求进行Excel 数据自动化处理、批量数据清洗、报表自动生成;
基于 Python 实现办公流程自动化、设备自动控制脚本开发,可落地数据自动采集、批量文档处理、定时任务调度等自动化需求,适配企业数字化、轻量化运维场景。
可编写批量数据处理,可对接API接口,完成接口调试,数据请求与解析,可批量操作文本以及报表数据,多线程处理任务,熟练使用各种第三方库。
安卓工业智能实时监控系统开发项目
现设备状态可视化、参数实时刷新、故障独立负责整套 Android 工业监控客户端开发,基于 MQTT、OPC UA 协议对接现场工控设备,实时采集锅炉、传感器运行数据,实弹窗告警、历史数据查询功能;配套 网关服务完成 Modbus 设备数据统一转发,解决多类型工控设备协议兼容问题,支持现场工作人员移动端实时查看设备工况,替代传统固定工控屏,大幅提升巡检效率。
基于 BP 神经网络的锅炉工业智能控制系统开发
采用 Python+C++ 混合开发架构,搭建 BP 神经网络预测模型,针对锅炉运行负荷、烟气参数、风煤配比数据完成样本训练与参数优化;将训练完成的算法模型封装集成至工业控制逻辑,实现锅炉燃烧参数智能自动调节、能耗预测、异常工况提前预警,替代传统固定阈值控制逻辑,降低设备能耗,减少人工值守调整频次,完成整套控制程序调试与落地交付。
企业数据自动化处理配套工具开发
一、项目概述 本项目,面向锅炉设备日常运维场景开发,集成实时数据监测、本地历史数据存储、异常报警推送、可视化参数配置等核心功能,有效摆脱传统工控机固定值守的局限,支持运维人员随时随地完成移动巡检、工况追溯和故障预警,实现锅炉运维的数字化、轻量化、高效化升级。 系统采用MQTT
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