Entwickler für Plataforma de seguimiento de huella de carbono corporativa

Kunde: Ein führendes nordamerikanisches Logistikunternehmen mit über 5.000 Fahrzeugen. Herausforderung: Das Unternehmen benötigte dringend eine skalierbare Plataforma de seguimiento de huella de carbono corporativa, um die Scope-1-Emissionen seiner Flotte in Echtzeit zu überwachen, da das bestehende Legacy-System unter der Last der Telematikdaten zusammenbrach. Lösung: Unser augmentiertes Team aus drei Senior Node.js-Entwicklern wurde innerhalb von fünf Tagen in das Projekt integriert. Sie entwarfen eine ereignisgesteuerte Microservices-Architektur neu, um die massiven Datenströme der GPS- und OBD-Sensoren effizient zu verarbeiten. Durch den Einsatz von Node.js Streams und einer asynchronen Queue-Verarbeitung konnten Datenengpässe eliminiert werden. Zusätzlich implementierten sie ein Dashboard-Backend, das Flottenmanagern sofortige Einblicke in den Kraftstoffverbrauch und die CO2-Intensität pro Kilometer lieferte. Ergebnis: Die neue Architektur reduzierte die Latenz bei der Datenverarbeitung drastisch. Das System verarbeitet nun Telematikdaten mit einer 99,9%igen Verfügbarkeit und ermöglichte dem Kunden, durch optimierte Routenplanung den Kraftstoffverbrauch um 15% zu senken.

Kunde: Ein schnell wachsendes FinTech-Startup, das sich auf nachhaltige Investitionen spezialisiert hat. Herausforderung: Die Entwicklung einer Plataforma de seguimiento de huella de carbono corporativa zur automatisierten Analyse von Scope-3-Emissionen in Investmentportfolios stockte aufgrund fehlender Backend-Expertise für komplexe Datenaggregation. Lösung: Smartbrain stellte zwei spezialisierte Node.js-Ingenieure zur Verfügung, die nahtlos mit dem internen Team des Kunden zusammenarbeiteten. Sie entwickelten robuste API-Konnektoren, um Daten aus verschiedenen externen ESG-Datenbanken zu ziehen und zu normalisieren. Unter Verwendung von Node.js und GraphQL bauten sie eine flexible Abfrageschicht, die es den Endnutzern ermöglichte, granulare Berichte über den CO2-Fußabdruck ihrer Assets zu generieren. Die Lösung wurde containerisiert, um eine einfache Skalierung in der Cloud zu gewährleisten. Ergebnis: Die Entwicklungszeit für das Reporting-Modul wurde um 40% verkürzt. Die Plattform kann nun komplexe Portfolio-Analysen in Sekundenbruchteilen durchführen, was zu einer Steigerung der Nutzerbasis um 200% innerhalb des ersten Quartals nach Launch führte.

Kunde: Ein mittelständischer Hersteller von Automobilkomponenten in den USA. Herausforderung: Der Kunde wollte eine Plataforma de seguimiento de huella de carbono corporativa implementieren, um den Energieverbrauch seiner Produktionslinien granular zu erfassen, scheiterte jedoch an der Integration heterogener IoT-Protokolle. Lösung: Wir verstärkten das Team des Kunden mit einem Node.js-Architekten und einem Backend-Entwickler. Das Team nutzte die Stärken von Node.js im Bereich I/O, um eine Middleware zu entwickeln, die MQTT- und Modbus-Protokolle der Maschinen in ein einheitliches Format übersetzte. Diese Daten wurden in Echtzeit in eine Zeitreihendatenbank gespeist und für das Emissions-Tracking aufbereitet. Das System wurde so konzipiert, dass es auch bei Netzwerkausfällen in der Fabrik keine Daten verliert (Edge Computing Ansätze). Ergebnis: Die Lösung ermöglichte eine lückenlose Überwachung der Produktionsenergie. Durch die Identifizierung von Energieverschwendung im Standby-Betrieb konnte der Kunde seine Energiekosten signifikant senken und erreichte eine Reduktion des CO2-Fußabdrucks um 12% im ersten Jahr.