Contrate Expertos en Sistema de Control de Flotas de Taxis

Cliente: Proveedor líder de movilidad urbana en la Costa Este.

Reto: La empresa enfrentaba una latencia insostenible en su Sistema de Control de Flotas de Taxis durante las horas pico, lo que resultaba en cancelaciones de usuarios y conductores frustrados debido a la lentitud en la asignación de viajes.

Solución: Nuestro equipo aumentado de ingenieros Python senior refactorizó el motor de emparejamiento utilizando bibliotecas asíncronas y optimizó las consultas geoespaciales. Implementaron una arquitectura de microservicios para manejar la carga concurrente de manera eficiente.

Resultado: Se logró una reducción del 45% en la latencia de despacho y un aumento del 20% en la retención de conductores.

Cliente: Empresa de logística y entrega rápida en expansión nacional.

Reto: Ineficiencia en el consumo de combustible debido a rutas subóptimas generadas por su antiguo Sistema de Control de Flotas de Taxis y reparto.

Solución: Integramos especialistas en Data Science y Python que desarrollaron un nuevo algoritmo de enrutamiento dinámico basado en tráfico en tiempo real y aprendizaje automático. El equipo trabajó en estrecha colaboración con el CTO del cliente para asegurar una transición sin interrupciones.

Resultado: La flota experimentó un ahorro de combustible del 18% mensual y una mejora en los tiempos de entrega promedio.

Cliente: Startup de Ride-Hailing en fase de hipercrecimiento.

Reto: El Sistema de Control de Flotas de Taxis existente no podía escalar para soportar la expansión a tres nuevas ciudades, provocando caídas del sistema.

Solución: Smartbrain proporcionó un equipo de desarrolladores Python dedicados en menos de 72 horas. Se implementó una solución basada en la nube con Kubernetes y Python, asegurando la elasticidad necesaria para manejar picos de demanda imprevistos.

Resultado: Se garantizó un uptime del 99.99% durante el lanzamiento en las nuevas ciudades, soportando un incremento del 300% en el volumen de transacciones.