Optimice su Sistema de Despacho y Programación de Trenes

Cliente: Operador logístico de carga ferroviaria Tier-1 en Norteamérica.

Desafío: El cliente enfrentaba cuellos de botella severos en su Sistema de Despacho y Programación de Trenes debido a un algoritmo de enrutamiento heredado que no podía procesar conflictos de vía en tiempo real, causando retrasos acumulativos y consumo excesivo de combustible.

Solución: Nuestro equipo aumentado de tres ingenieros Senior Java rediseñó el motor de optimización utilizando heurísticas avanzadas y procesamiento paralelo. Se migró la lógica monolítica a microservicios Java escalables, permitiendo el recálculo dinámico de rutas basado en la telemetría de los trenes y el estado de las vías.

Resultado: La nueva solución redujo los tiempos de espera en cruces y optimizó la velocidad de marcha, logrando una reducción del 18% en el consumo de combustible y mejorando la puntualidad de entrega en un 25%.

Cliente: Autoridad de transporte metropolitano de una capital europea.

Desafío: La obsolescencia del Sistema de Despacho y Programación de Trenes impedía reducir los intervalos entre trenes (headway) durante las horas punta, resultando en andenes saturados y baja satisfacción del usuario.

Solución: Smartbrain proporcionó un equipo de 5 desarrolladores Java especializados en sistemas de tiempo real. Trabajaron junto al equipo interno para implementar un módulo de control de tráfico basado en eventos (Event-Driven Architecture) que se integra con la señalización CBTC moderna. El sistema procesa miles de señales por segundo para ajustar automáticamente la velocidad y posición de los trenes.

Resultado: Se logró disminuir el intervalo mínimo entre trenes de 120 a 90 segundos, lo que representó un aumento del 33% en la capacidad de pasajeros por hora, sin comprometer la seguridad operativa.

Cliente: Consorcio privado de trenes de alta velocidad en Asia-Pacífico.

Desafío: Necesidad crítica de integrar un nuevo Sistema de Despacho y Programación de Trenes con múltiples sistemas de legado de diferentes proveedores para una nueva línea de expansión, garantizando cero fallos en la comunicación de datos.

Solución: Desplegamos dos arquitectos de software Java y cuatro desarrolladores backend. El equipo construyó una capa de middleware robusta utilizando Java EE y Apache Camel para normalizar los datos entre los sistemas dispares. Se implementaron pruebas automatizadas exhaustivas para simular escenarios de carga extrema y fallos de red.

Resultado: La integración se completó dos meses antes de lo previsto, asegurando una disponibilidad del sistema del 99.99% desde el primer día de operaciones comerciales, eliminando los errores de transmisión de datos manuales.