Recrutez des Experts en Intégration Système Gestion Chaîne Approvisionnement

    Client : Une chaîne internationale de grande distribution avec plus de 500 points de vente en Europe.

    Défi : Le client faisait face à des ruptures de stock fréquentes et à des surstocks coûteux en raison d'une Integration Systeme Gestion Chaine Approvisionnement défaillante entre son ERP central (SAP) et ses systèmes de points de vente locaux. Les données étaient cloisonnées, entraînant un décalage de 24 heures dans la mise à jour des inventaires.

    Solution : Smartbrain a déployé une équipe de 3 développeurs Python seniors spécialisés en backend et data engineering. En utilisant le framework FastAPI pour sa rapidité et Celery pour la gestion des tâches asynchrones, l'équipe a conçu un middleware personnalisé. Ce système a permis de synchroniser les flux de données en temps quasi réel, remplaçant les processus batch nocturnes obsolètes. De plus, des scripts Pandas ont été implémentés pour nettoyer et normaliser les données entrantes avant leur injection dans l'ERP.

    Résultat : La nouvelle architecture a permis une réduction de 35% des ruptures de stock dès le premier trimestre. La visibilité des stocks est passée de J+1 à temps réel, permettant une réallocation dynamique des marchandises entre les magasins et réduisant les coûts de stockage globaux.

    Client : Un équipementier automobile de rang 1 fournissant des composants critiques aux grands constructeurs.

    Défi : La gestion manuelle des commandes fournisseurs créait des goulots d'étranglement. Le défi principal était l'Integration Systeme Gestion Chaine Approvisionnement pour automatiser le traitement des commandes EDI (Échange de Données Informatisé) qui arrivaient sous des formats hétérogènes, causant des retards de production.

    Solution : Notre équipe augmentée a intégré deux ingénieurs Python experts en automatisation. Ils ont développé une solution basée sur Python pour parser et convertir automatiquement les messages EDI entrants en ordres de fabrication directement dans le système de production. L'utilisation de bibliothèques de Machine Learning (Scikit-learn) a également permis de prédire les retards potentiels des fournisseurs en analysant l'historique des livraisons.

    Résultat : L'automatisation a entraîné une baisse de 60% du temps de traitement administratif des commandes. La précision des prévisions de livraison s'est améliorée, permettant de réduire le stock de sécurité et d'optimiser le flux de trésorerie de l'entreprise.

    Client : Un laboratoire pharmaceutique spécialisé dans les vaccins et produits sensibles à la température.

    Défi : Assurer une conformité totale avec les nouvelles réglementations de sérialisation. Le problème central était l'Integration Systeme Gestion Chaine Approvisionnement pour garantir une traçabilité inviolable de l'usine jusqu'au patient, tout en surveillant les excursions de température en temps réel.

    Solution : Smartbrain a fourni un architecte solution et deux développeurs Python. Ils ont conçu une couche d'intégration connectant les capteurs IoT des conteneurs logistiques à une blockchain privée via des smart contracts pilotés par Python (Web3.py). Cette solution a permis d'enregistrer chaque étape de la chaîne logistique et chaque variation de température de manière immuable et transparente.

    Résultat : Le système a garanti une conformité réglementaire de 100% lors des audits. De plus, les alertes en temps réel ont permis de sauver 15% des expéditions qui auraient été autrement perdues à cause de variations de température non détectées à temps.