Expertos en Gestión de Flotas de Taxis

Cliente: Empresa líder de taxis tradicionales en transición digital (Mid-Market).

Desafío: La compañía perdía cuota de mercado frente a apps de ride-sharing debido a un sistema de despacho por radio obsoleto y tiempos de espera elevados. Necesitaban modernizar urgentemente su infraestructura tecnológica mediante un Desarrollo de Software de Gestión de Flotas de Taxis personalizado, pero carecían de talento interno en Python para ejecutar la migración de datos y la creación de algoritmos de asignación.

Solución: Smartbrain proporcionó un equipo aumentado de 4 desarrolladores Senior Python y 1 Ingeniero DevOps en menos de una semana. El equipo desarrolló un motor de despacho automático basado en geolocalización en tiempo real utilizando Django y GeoDjango. Se implementó un algoritmo de 'vecino más cercano' optimizado para reducir el kilometraje en vacío y se integró una pasarela de pagos digitales segura.

Resultado: En 4 meses, la empresa lanzó su nueva plataforma, logrando una reducción del 40% en el tiempo de espera de los pasajeros y un aumento del 25% en los viajes diarios completados por conductor.

Cliente: Startup de movilidad urbana enfocada en transporte corporativo (Serie B).

Desafío: La plataforma experimentaba problemas de latencia severos durante las horas pico, causando caídas del sistema y pérdida de clientes corporativos. El reto principal de Desarrollo de Software de Gestión de Flotas de Taxis era escalar el backend para manejar miles de solicitudes concurrentes sin reescribir todo el código base.

Solución: Integramos a 3 ingenieros backend Python especializados en computación asíncrona (FastAPI/AsyncIO). El equipo aumentado refactorizó los servicios críticos de microservicios y optimizó las consultas a la base de datos PostgreSQL. Implementaron un sistema de caché con Redis para la disponibilidad de vehículos y mejoraron la arquitectura de websockets para el tracking en vivo.

Resultado: La estabilidad del sistema alcanzó el 99.99% de uptime. Se logró una reducción del 65% en la latencia de las solicitudes de viaje durante picos de demanda, permitiendo a la startup cerrar contratos con dos empresas Fortune 500.

Cliente: Operador logístico de última milla y flota de taxis mixta.

Desafío: Los costos de combustible y mantenimiento estaban erosionando los márgenes de beneficio. El cliente requería un módulo avanzado dentro de su Desarrollo de Software de Gestión de Flotas de Taxis para predecir fallos mecánicos y optimizar rutas dinámicamente, pero no encontraba expertos en Data Science y Python disponibles.

Solución: Smartbrain desplegó un equipo híbrido de desarrolladores Python e ingenieros de datos. Desarrollaron un módulo de mantenimiento predictivo analizando datos telemáticos históricos y en tiempo real. Además, crearon un algoritmo de enrutamiento dinámico que consideraba el tráfico en vivo y las ventanas de entrega, integrándolo perfectamente con su ERP existente.

Resultado: La implementación resultó en un ahorro del 18% en costos de combustible mensual y una disminución del 30% en tiempos de inactividad de los vehículos por reparaciones no programadas.