1. 基于制造業(yè)業(yè)務(wù)需求，參與數(shù)據(jù)對(duì)接優(yōu)化，結(jié)合自動(dòng)化技術(shù)實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)設(shè)備打通設(shè)備與MES等數(shù)據(jù)的高效流轉(zhuǎn)與整合。
2. 編寫高效SQL腳本與Python程序，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)ETL自動(dòng)化流程，對(duì)接MES、SCADA、ERP等工業(yè)系統(tǒng)，完成生產(chǎn)數(shù)據(jù)的自動(dòng)提取、轉(zhuǎn)換與加載。
3. 運(yùn)用FineReport或Tableau制作生產(chǎn)報(bào)表、設(shè)備效率看板、質(zhì)量分析儀表盤，并通過自動(dòng)化工具實(shí)現(xiàn)報(bào)表定時(shí)生成、推送與權(quán)限管控。
4. 深入理解制造業(yè)自動(dòng)化生產(chǎn)流程，與生產(chǎn)、工藝、設(shè)備等業(yè)務(wù)部門溝通，設(shè)計(jì)融合自動(dòng)化技術(shù)的數(shù)據(jù)解決方案，提升生產(chǎn)數(shù)據(jù)利用效率。
5. 搭建自動(dòng)化數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控體系，通過腳本或工具實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)清洗、校驗(yàn)與異常預(yù)警，保障數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性。
6. 優(yōu)化大數(shù)據(jù)技術(shù)棧（Hadoop/Spark/Flink）在制造業(yè)場景的應(yīng)用，結(jié)合自動(dòng)化框架提升海量生產(chǎn)數(shù)據(jù)的處理性能。
7. 推動(dòng)數(shù)據(jù)開發(fā)全流程自動(dòng)化升級(jí)，包括自動(dòng)化部署、任務(wù)調(diào)度與監(jiān)控，減少人工干預(yù)，提升團(tuán)隊(duì)工作效率。
8. 編寫并維護(hù)數(shù)據(jù)開發(fā)、自動(dòng)化集成相關(guān)技術(shù)文檔，保障方案的可落地性與知識(shí)傳承。