Client : Un leader américain de l'impression Web-to-Print B2B traitant 50 000 commandes mensuelles.

Défi : L'entreprise faisait face à un goulot d'étranglement critique dans son Systeme de workflow de commandes pour imprimeries. La saisie manuelle des spécifications techniques entre le front-end e-commerce et l'ERP de production entraînait des retards et un taux d'erreur élevé.

Solution : Smartbrain a déployé une équipe de 3 développeurs Python seniors. Ils ont conçu un middleware automatisé utilisant Django et Celery pour orchestrer le flux de données. La solution a inclus l'analyse automatique des fichiers PDF via des bibliothèques Python pour vérifier la conformité prépresse avant même l'entrée en production.

Résultat : L'intervention a permis une réduction de 40% de la latence de traitement des commandes et a éliminé 95% des erreurs de saisie manuelle, augmentant directement la marge opérationnelle.

Client : Une entreprise de packaging personnalisé en pleine expansion aux États-Unis.

Défi : Le client ne parvenait pas à faire évoluer son Systeme de workflow de commandes pour imprimeries pour gérer la complexité des données variables (VDP) lors des pics saisonniers. Les serveurs plantaient sous la charge des requêtes de génération d'images.

Solution : Nos ingénieurs augmentés ont migré l'architecture monolithique vers des microservices Python asynchrones. Ils ont implémenté une file d'attente robuste et optimisé les algorithmes de traitement d'image pour le rendu des aperçus 3D en temps réel.

Résultat : La nouvelle architecture a supporté une augmentation de 300% du volume de commandes lors du Black Friday sans aucun incident, garantissant une fluidité totale de la production.

Client : Un fournisseur majeur de signalétique et grand format pour le secteur retail.

Défi : Le manque d'intégration entre le CRM et les machines de découpe créait des pertes de matériaux coûteuses. Le Systeme de workflow de commandes pour imprimeries nécessitait une logique d'imbrication (nesting) intelligente pour optimiser les supports.

Solution : Un développeur Python expert en algorithmique a rejoint l'équipe interne via Smartbrain. Il a développé un module d'optimisation de découpe intégré directement au workflow existant, utilisant des bibliothèques scientifiques Python pour calculer les placements optimaux.

Résultat : Cette optimisation a généré une économie de 22% sur les matières premières dès le premier trimestre, rentabilisant le coût du développeur en moins de deux mois.