Java-Experten für maritime Systeme mieten

Unser Kunde, ein führender Betreiber von automatisierten Containerterminals an der US-Ostküste, stand vor einer kritischen Herausforderung in der **Entwicklung von maritimen Terminal-Betriebssystemen**. Das bestehende monolithische System konnte die Datenströme der neu installierten automatisierten Stapelkräne (ASCs) und fahrerlosen Transportsysteme (AGVs) nicht in Echtzeit verarbeiten. Dies führte zu Synchronisationsfehlern, bei denen Kräne auf Fahrzeuge warteten, die laut System bereits vor Ort sein sollten, was den gesamten Umschlag verlangsamte und operative Kosten in die Höhe trieb. Smartbrain stellte ein Team aus drei Senior Java-Entwicklern mit Spezialisierung auf Concurrency und Low-Latency-Systeme bereit. Das Team entkoppelte die Kommunikationsmodule vom Monolithen und implementierte eine ereignisgesteuerte Architektur basierend auf Java 17 und Apache Kafka. Diese neue Middleware verarbeitete Telemetriedaten der Fahrzeuge asynchron und priorisierte Steuerbefehle dynamisch. Innerhalb von vier Monaten wurde die Lösung vollständig integriert, ohne den laufenden Betrieb zu unterbrechen. Das Ergebnis war eine messbare Steigerung der Terminal-Effizienz: Die Wartezeiten der Kräne wurden minimiert und der Container-Durchsatz pro Stunde signifikant erhöht. Das System läuft nun stabil auch unter Spitzenlast. Quantifiziertes Ergebnis: Steigerung des Container-Durchsatzes um 28%.

Ein globaler Logistik-Hub in Nordeuropa kämpfte mit einem veralteten Terminal Operating System (TOS), das die Integration moderner API-Standards für Reedereien verhinderte. Die zentrale Herausforderung bei der **Entwicklung von maritimen Terminal-Betriebssystemen** war hier die mangelnde Skalierbarkeit der Legacy-Java-EE-Anwendung, die bei hohem Frachtaufkommen regelmäßig zu Timeouts bei der Buchungsbestätigung führte. Dies gefährdete wichtige Partnerschaften mit großen Reedereien, die Echtzeit-Transparenz forderten. Unser Ansatz beinhaltete die Bereitstellung von zwei Java-Backend-Architekten und drei Full-Stack-Entwicklern. Anstatt das System komplett neu zu schreiben, wählte das Team die Strangler-Fig-Pattern-Strategie. Kritische Module wie das Buchungsmanagement und die Slot-Planung wurden schrittweise als Spring Boot Microservices extrahiert und in eine Kubernetes-Umgebung migriert. Parallel dazu entwickelten sie eine robuste REST-API-Schicht, die den sicheren Datenaustausch mit externen Partnern ermöglichte. Die augmentierten Entwickler arbeiteten nahtlos mit dem internen Team zusammen und führten moderne CI/CD-Pipelines ein. Die neue Architektur ermöglichte nicht nur eine höhere Lastbewältigung, sondern reduzierte auch die Wartungsfenster drastisch. Quantifiziertes Ergebnis: Reduzierung der API-Antwortzeiten um 65%.

Ein mittelgroßer Seehafen an der Westküste benötigte eine intelligentere Lösung für die Lagerplanung von Containern. Das Problem in der **Entwicklung von maritimen Terminal-Betriebssystemen** lag in der ineffizienten Nutzung der begrenzten Lagerfläche. Manuelle Planung und statische Algorithmen führten zu unnötigen 'Re-Shuffles' (Umlagerungen), wenn Container für den Weitertransport benötigt wurden, die ganz unten in den Stapeln lagen. Dies verursachte enormen Treibstoffverbrauch und Zeitverlust bei den Straddle-Carriern. Smartbrain augmentierte das IT-Team des Kunden mit Experten für Java und algorithmische Optimierung. Die Entwickler implementierten einen neuen Planungsalgorithmus in Java, der historische Abholdaten und Schiffsfahrpläne nutzte, um die optimale Stapelposition für jeden Container vorherzusagen. Die Lösung wurde als performanter Service in die bestehende TOS-Landschaft integriert. Durch die Nutzung von Java Streams und paralleler Verarbeitung konnte der Algorithmus Tausende von Bewegungen in Sekundenbruchteilen simulieren und die beste Strategie auswählen. Die Lösung wurde innerhalb von 12 Wochen produktiv gesetzt und führte zu einer sofortigen Entlastung des Equipments und des Personals. Quantifiziertes Ergebnis: Verringerung der unproduktiven Container-Umlagerungen um 42%.