**Client :** Entreprise minière multinationale opérant une mine à ciel ouvert au Chili. **Défi :** Le client faisait face à une inefficacité critique dans son **Developpement de systeme de dispatch de flottes minieres**, entraînant des temps d'attente excessifs aux points de chargement et une surconsommation de carburant. **Solution :** Notre équipe augmentée de trois développeurs Python seniors a été intégrée pour refondre le moteur d'allocation dynamique. Utilisant des bibliothèques comme NumPy et SciPy, ainsi que des frameworks asynchrones, ils ont développé un nouvel algorithme de dispatching prédictif. Ce système analyse en temps réel la position GPS, la charge et l'état de maintenance de chaque véhicule pour optimiser les trajets. **Résultat :** La nouvelle solution a permis une réduction de **12%** de la consommation de carburant et une augmentation de **15%** du tonnage journalier transporté, amortissant le coût du développement en moins de trois mois.

**Client :** Leader nord-américain dans la production de matériaux de construction. **Défi :** Obsolescence du logiciel existant nécessitant un **Developpement de systeme de dispatch de flottes minieres** moderne pour intégrer de nouveaux capteurs IoT sur les concasseurs et les camions. **Solution :** Smartbrain a fourni deux ingénieurs spécialisés en Python et IoT. Ils ont créé une couche middleware robuste capable d'ingérer des milliers de points de données par seconde. Le système permet désormais une communication bidirectionnelle instantanée entre le centre de contrôle et les opérateurs, avec une interface réactive développée en Python/Django. **Résultat :** Une réduction de **25%** des temps d'arrêt non planifiés grâce à une meilleure réactivité et une amélioration de la coordination globale de la flotte sur le site d'extraction.

**Client :** Exploitant d'une mine d'or souterraine en Australie. **Défi :** Améliorer la sécurité et la traçabilité via le **Developpement de systeme de dispatch de flottes minieres** dans un environnement à connectivité limitée. **Solution :** Nos développeurs Python ont mis en œuvre une solution d'Edge Computing. Les algorithmes de dispatch tournent localement sur les équipements et se synchronisent dès que la connectivité est disponible. L'équipe a utilisé Python pour scripter des protocoles de sécurité automatisés qui alertent ou arrêtent les véhicules en cas de proximité dangereuse. **Résultat :** Le système a contribué à une baisse de **40%** des incidents de proximité et a assuré une conformité totale avec les nouvelles régulations de sécurité minière.