Lancez votre Plateforme

Client : Un leader mondial de la logistique tierce partie (3PL) basé à Chicago.

Challenge : L'entreprise perdait des parts de marché en raison d'un système obsolète incapable de fournir un suivi en temps réel, nécessitant un Developpement Plateforme Visibilite Chaine Approvisionnement urgent pour intégrer 50+ transporteurs disparates.

Solution : Smartbrain a déployé une équipe de 5 développeurs Python seniors spécialisés en architecture événementielle. L'équipe a conçu une couche d'abstraction API unifiée utilisant FastAPI et Celery pour normaliser les flux de données entrants de divers protocoles (EDI, REST, SOAP). Ils ont mis en place un pipeline de données robuste capable de traiter des millions d'événements par jour sans goulot d'étranglement, tout en assurant une haute disponibilité.

Résultat : La nouvelle plateforme a permis une réduction de 35% des coûts opérationnels liés au suivi manuel et a offert une visibilité à 100% en temps réel aux clients finaux.

Client : Un distributeur pharmaceutique majeur opérant en Europe et en Amérique du Nord.

Challenge : Le client risquait des pénalités réglementaires sévères car son système ne permettait pas un Developpement Plateforme Visibilite Chaine Approvisionnement conforme aux nouvelles normes de sérialisation et de suivi de la chaîne du froid.

Solution : Nous avons intégré trois ingénieurs Python experts en sécurité et conformité. Ils ont développé un module de traçabilité immutable utilisant Python et une base de données temporelle pour enregistrer chaque étape du transit des médicaments. Le système incluait des alertes en temps réel basées sur des seuils de température critiques, développées avec des bibliothèques d'analyse de données Python performantes.

Résultat : Le projet a garanti une conformité de 100% aux normes réglementaires et a réduit les pertes de produits dues aux excursions de température de 20% dès le premier trimestre.

Client : Une chaîne de magasins de détail en pleine expansion avec 200 points de vente.

Challenge : Les ruptures de stock fréquentes et les surplus invendus étaient dus à un manque de synchronisation entre l'entrepôt et les magasins, nécessitant un Developpement Plateforme Visibilite Chaine Approvisionnement axé sur la prédiction.

Solution : Smartbrain a fourni une équipe augmentée de Data Engineers et de développeurs Backend Python. Ils ont construit une plateforme centralisée connectant les POS des magasins et le WMS de l'entrepôt. En utilisant des algorithmes de Machine Learning en Python (Scikit-learn), ils ont implémenté un moteur de réapprovisionnement automatique qui anticipe la demande locale.

Résultat : Cette solution a entraîné une augmentation de 15% du chiffre d'affaires grâce à une meilleure disponibilité des produits et une réduction de 25% des coûts de stockage des invendus.