Optimice su Software de Operaciones de Handling Aeroportuario

 Cliente: Un operador de handling líder en un hub internacional de la Costa Este de EE. UU.

 Desafío: El cliente enfrentaba cuellos de botella severos debido a un sistema legacy que no podía procesar cambios de puertas en tiempo real, afectando directamente la eficiencia de su Software de Operaciones de Handling Aeroportuario y causando retrasos en cadena.

 Solución: Smartbrain desplegó un equipo aumentado de tres desarrolladores Python Senior y un Data Scientist. El equipo desarrolló un microservicio de asignación dinámica utilizando algoritmos genéticos en Python. Este módulo se integró perfectamente con el AODB existente, permitiendo recalcular la asignación de stands y recursos de rampa instantáneamente ante cambios de itinerario o retrasos climáticos.

 Resultado: La solución redujo el tiempo de inactividad de las aeronaves en pista y mejoró la puntualidad. Específicamente, se logró una reducción del 18% en los tiempos de espera de asignación, ahorrando millones en costes operativos anuales.

 Cliente: Proveedor de tecnología aeroportuaria para aerolíneas de carga y comerciales.

 Desafío: Necesitaban actualizar su Software de Operaciones de Handling Aeroportuario para cumplir con la resolución 753 de la IATA, requiriendo trazabilidad absoluta del equipaje sin reemplazar su hardware existente.

 Solución: Proporcionamos dos ingenieros Python especializados en IoT y backend asíncrono. El equipo creó una capa de middleware en Python que agregaba datos de escáneres ópticos y RFID en tiempo real. Se implementó una arquitectura basada en eventos para procesar miles de maletas por hora, enviando actualizaciones instantáneas a las aplicaciones móviles de los pasajeros y al control de operaciones.

 Resultado: El sistema garantizó el cumplimiento normativo total en menos de 4 meses. La implementación resultó en una disminución del 45% en la tasa de equipajes perdidos, mejorando drásticamente la satisfacción del cliente final y reduciendo las compensaciones por extravío.

 Cliente: Empresa de servicios de asistencia en tierra (Ground Handling) con operaciones en múltiples aeropuertos.

 Desafío: La falta de visibilidad sobre la ubicación y estado de los Equipos de Soporte en Tierra (GSE) provocaba ineficiencias en su Software de Operaciones de Handling Aeroportuario, resultando en baja utilización de activos.

 Solución: Nuestro equipo de outstaffing Python desarrolló un módulo de telemática avanzado. Utilizando Django para el backend y bibliotecas geoespaciales de Python, crearon un dashboard centralizado que monitorea la ubicación, combustible y estado de mantenimiento de cada vehículo en la rampa. El sistema asigna automáticamente el equipo más cercano a la aeronave entrante.

 Resultado: La visibilidad total de la flota permitió optimizar las rutas dentro de la plataforma. El cliente reportó un aumento del 30% en la utilización de equipos GSE, evitando la compra innecesaria de nueva maquinaria y reduciendo el consumo de combustible.