Starten Sie die Entwicklung von Leckerkennungssoftware

 **Kunde:** Ein großer kommunaler Wasserversorger im Südwesten der USA.

 **Herausforderung:** Der Kunde verlor jährlich Millionen Gallonen Wasser durch unentdeckte Mikrolecks in einem veralteten Leitungsnetz, was die Dringlichkeit für die **Entwicklung von Leckerkennungssoftware für Pipelines** erhöhte.

 **Lösung:** Unser Team aus drei augmentierten Python-Entwicklern integrierte sich in die bestehende IT-Abteilung des Kunden. Sie entwickelten ein Backend-System, das Daten von Tausenden IoT-Durchflusssensoren aggregierte. Unter Verwendung von Python-Bibliotheken wie Pandas und Scikit-Learn implementierten sie einen Algorithmus, der den nächtlichen Mindestdurchfluss analysierte, um Anomalien zu identifizieren, die auf Lecks hindeuten.

 **Ergebnis:** Innerhalb von sechs Monaten konnte das System Lecks lokalisieren, die zuvor unbemerkt blieben. Dies führte zu einer **Reduzierung der Wasserverluste um 18%** und sparte dem Unternehmen jährlich geschätzte 1,2 Millionen Dollar an Betriebskosten.

 **Kunde:** Ein mittelständisches Midstream-Ölunternehmen in Texas.

 **Herausforderung:** Das Unternehmen kämpfte mit einer hohen Rate an Fehlalarmen bei ihrem bestehenden System, was die **Entwicklung von Leckerkennungssoftware für Pipelines** mit besserer Präzision erforderlich machte.

 **Lösung:** Smartbrain stellte zwei Senior Python-Entwickler mit Erfahrung in Signalverarbeitung zur Verfügung. Sie arbeiteten remote mit dem Ingenieurteam des Kunden zusammen, um das bestehende SCADA-System zu überarbeiten. Die Entwickler nutzten Python, um fortschrittliche Filtertechniken und Machine Learning Modelle einzuführen, die zwischen echten Druckabfällen (Lecks) und betrieblichen Transienten (Pumpenstarts) unterscheiden konnten.

 **Ergebnis:** Die neue Softwarelösung senkte die Fehlalarmrate drastisch. Das Unternehmen verzeichnete eine **95%ige Reduzierung der Fehlalarme**, was die Effizienz des Kontrollraums massiv steigerte und das Vertrauen in das Sicherheitssystem wiederherstellte.

 **Kunde:** Ein europäischer Logistikdienstleister für flüssige Chemikalien.

 **Herausforderung:** Einhaltung strenger neuer EU-Umweltvorschriften, die eine lückenlose Überwachung und **Entwicklung von Leckerkennungssoftware für Pipelines** auf dem Werksgelände verlangten.

 **Lösung:** Wir augmentierten das Team des Kunden mit einem Full-Stack Python-Entwickler und einem Data Engineer. Sie bauten eine Echtzeit-Monitoring-Plattform auf Basis von Django und React. Das System verarbeitete Sensordaten in Echtzeit und visualisierte den Status jeder Pipeline-Sektion. Zusätzlich wurde ein automatisches Reporting-Modul in Python geschrieben, das Compliance-Berichte generiert.

 **Ergebnis:** Das Projekt wurde zwei Monate vor der Frist abgeschlossen. Das System gewährleistet nun **100% Compliance** mit den neuen Vorschriften und verhindert potenzielle Strafzahlungen in Millionenhöhe durch sofortige Alarmierung bei kleinsten Abweichungen.