Boostez votre Logiciel de suivi de matériaux pour centres de recyclage

Client : Une entreprise leader dans le recyclage de composants électroniques (e-waste) basée en Californie. Défi : Le client rencontrait des problèmes majeurs de latence dans son Logiciel de suivi de matériaux pour centres de recyclage. Le système existant ne parvenait pas à synchroniser assez rapidement les données des spectromètres à rayons X avec les bras robotiques de tri, entraînant une perte significative de métaux précieux (or, palladium) qui finissaient dans les résidus non valorisés. Solution : Smartbrain a déployé une équipe de 3 développeurs C++ seniors spécialisés en systèmes temps réel. Ils ont réécrit les modules de communication inter-processus et optimisé les algorithmes de décision en utilisant le multithreading avancé de C++17. L'équipe a travaillé en étroite collaboration avec les ingénieurs hardware du client pour réduire l'overhead du protocole de communication. Résultat : La latence du système a été réduite de 250ms à 15ms, permettant d'augmenter la vitesse des convoyeurs de 30% tout en améliorant le taux de récupération des métaux précieux de 18%. Le ROI du projet a été atteint en moins de 4 mois.

Client : Un consortium européen gérant plusieurs usines de recyclage de plastiques PET. Défi : L'infrastructure vieillissante de leur Logiciel de suivi de matériaux pour centres de recyclage ne supportait plus la charge croissante des nouveaux capteurs IoT installés sur les lignes de production. Le système plantait fréquemment lors des pics de données, causant des arrêts de production coûteux et des pertes de traçabilité réglementaire. Solution : Nous avons fourni deux architectes logiciels C++ et deux développeurs backend. L'équipe augmentée a migré le noyau monolithique vers une architecture micro-services haute performance en C++. Ils ont implémenté un système de gestion de file d'attente asynchrone pour absorber les pics de charge des données IoT sans bloquer le processus principal de suivi. Résultat : La stabilité du système a atteint 99.99% d'uptime. La capacité de traitement des données a été multipliée par 5, permettant l'ajout de 200+ nouveaux capteurs sans dégradation de performance, assurant une conformité totale aux nouvelles normes européennes de traçabilité.

Client : Un fournisseur de technologies pour les municipalités nord-américaines. Défi : Le client souhaitait ajouter une fonctionnalité de reconnaissance d'objets par IA à son Logiciel de suivi de matériaux pour centres de recyclage existant pour automatiser la détection de contaminants (batteries, aérosols) dans le flux de déchets ménagers. L'équipe interne manquait d'expertise en intégration C++ de modèles de Deep Learning. Solution : Smartbrain a intégré deux experts C++ avec une forte expérience en OpenCV et TensorFlow Lite. Ils ont développé un module d'inférence optimisé pour s'exécuter sur des serveurs Edge directement dans l'usine, minimisant la dépendance au cloud. Ce module a été intégré fluidement au logiciel existant via une API C++ performante. Résultat : Le système détecte désormais les contaminants dangereux avec une précision de 96% en temps réel. Les incidents liés aux départs de feu dans le centre de tri ont chuté de 85%, sécurisant les installations et le personnel tout en réduisant les coûts d'assurance.