Cliente: Una empresa líder en procesamiento de alimentos en el Medio Oeste de EE. UU. con múltiples líneas de producción automatizadas.

Desafío: La compañía enfrentaba tiempos de inactividad no planificados costosos debido a la falta de visibilidad en tiempo real, requiriendo urgentemente un Desarrollo de App de Monitoreo de Equipos de Manufactura para predecir fallos mecánicos.

Solución: Nuestro equipo aumentado de dos desarrolladores Senior C# se integró con el departamento de IT interno. Diseñaron e implementaron un servicio de Windows robusto utilizando .NET 6 para la ingestión de datos de sensores PLC vía OPC UA. Desarrollaron un dashboard de monitoreo centralizado que aplicaba algoritmos básicos de detección de anomalías para alertar a los operadores sobre desviaciones de temperatura y vibración antes de que ocurriera una rotura crítica.

Resultado: La solución redujo el tiempo de inactividad no planificado en un 22% durante el primer semestre y mejoró la Eficiencia General de los Equipos (OEE) en un 15%, generando un ahorro anual estimado de $450,000.

Cliente: Proveedor Tier 1 de componentes automotrices especializado en sistemas de frenado de alta precisión.

Desafío: El sistema legacy de control de calidad sufría de alta latencia, lo que retrasaba el ciclo de producción; necesitaban modernizar su Desarrollo de App de Monitoreo de Equipos de Manufactura para soportar la velocidad de la nueva línea robótica.

Solución: Smartbrain proporcionó un arquitecto de software C# especializado en programación asíncrona y multithreading. El especialista reescribió el módulo de comunicación de datos, migrando de una arquitectura de polling ineficiente a un modelo basado en eventos utilizando SignalR y Message Queues (RabbitMQ). Esto permitió la transmisión instantánea de datos de telemetría desde los brazos robóticos al servidor de control de calidad.

Resultado: Se logró una reducción de la latencia de transmisión de datos del 85% (de 200ms a 30ms), permitiendo aumentar la velocidad de la línea de producción en un 12% sin comprometer los estándares de validación de calidad.

Cliente: Operador de parques eólicos con activos distribuidos en zonas geográficas remotas y de difícil acceso.

Desafío: La falta de datos centralizados impedía la toma de decisiones rápida; el cliente buscaba un experto para liderar el Desarrollo de App de Monitoreo de Equipos de Manufactura y generación energética accesible vía web y móvil.

Solución: Asignamos un equipo de tres desarrolladores Full Stack C# (.NET Core + React). El equipo desarrolló una plataforma nube-nativa segura en Azure. Implementaron un sistema de 'Digital Twin' simplificado que replicaba el estado de las turbinas en tiempo real. La aplicación procesaba terabytes de datos históricos y actuales para visualizar el rendimiento y programar mantenimientos preventivos basados en horas de uso real y condiciones climáticas.

Resultado: La implementación permitió una disminución del 30% en los costos de visitas de mantenimiento en sitio y aumentó la disponibilidad operativa de las turbinas en un 8% gracias a la detección temprana de fallos.