Java-Experten für PLM Mode finden

    **Kunde:** Ein führender US-Hersteller von Performance-Sportbekleidung mit globaler Lieferkette.     **Herausforderung:** Das bestehende System für das **PLM para gestion del ciclo de vida de produccion de moda** war monolithisch, langsam und konnte die Datenmengen der neuen IoT-gestützten Fabriken nicht in Echtzeit verarbeiten, was zu Verzögerungen bei der Markteinführung führte.     **Lösung:** Smartbrain stellte ein Team von fünf Senior-Java-Entwicklern bereit, um die Architektur auf Microservices (Spring Boot) umzustellen. Das Team implementierte eine ereignisgesteuerte Architektur mit Apache Kafka, um Produktionsdatenströme effizient zu verarbeiten. Sie entwickelten zudem benutzerdefinierte APIs, um das PLM-System nahtlos mit den ERP- und Lagersystemen zu verbinden, wodurch Datensilos aufgebrochen wurden.     **Ergebnis:** Durch die Intervention unseres Teams wurde die Datenlatenz zwischen den Produktionsstätten und der Zentrale drastisch reduziert. Der Kunde verzeichnete eine **40%ige Reduzierung** der Time-to-Market für neue Kollektionen und eine signifikante Senkung der IT-Wartungskosten.

    **Kunde:** Ein schnell wachsendes europäisches Modelabel mit Fokus auf 100% nachhaltige Materialien und transparente Lieferketten.     **Herausforderung:** Der Kunde benötigte eine Möglichkeit, die Herkunft jedes Kleidungsstücks lückenlos nachzuweisen, was mit dem Standard **PLM para gestion del ciclo de vida de produccion de moda** nicht möglich war.     **Lösung:** Unsere augmentierten Java-Entwickler erweiterten das bestehende PLM-System um ein Blockchain-Modul. Unter Verwendung von Java und Hyperledger Fabric bauten sie ein unveränderliches Ledger-System, das jeden Schritt vom Rohstoff bis zum Endprodukt dokumentiert. Zusätzlich wurde ein QR-Code-Generator integriert, der Endkunden direkten Einblick in die Produktionshistorie gibt.     **Ergebnis:** Die Lösung stärkte das Markenvertrauen massiv. Das Label berichtete über eine **25%ige Steigerung** der Kundenbindung und konnte durch die optimierte Ressourcenplanung den Materialabfall in der Produktion erheblich senken.

    **Kunde:** Eine große Einzelhandelskette mit über 500 Filialen, die auf schnelle Trendumsetzung angewiesen ist.     **Herausforderung:** Die Synchronisation zwischen Designteams und asiatischen Produktionsstätten im **PLM para gestion del ciclo de vida de produccion de moda** war fehleranfällig und basierte teilweise auf manuellen Excel-Exporten.     **Lösung:** Smartbrain integrierte drei Java-Fullstack-Entwickler in das interne Team des Kunden. Sie automatisierten den Datenaustausch durch die Entwicklung einer cloud-nativen Middleware auf AWS. Das Team implementierte zudem ein KI-gestütztes Modul zur Vorhersage von Stoffbedarf basierend auf historischen Verkaufsdaten direkt im PLM-Dashboard.     **Ergebnis:** Die manuelle Dateneingabe wurde fast vollständig eliminiert. Die Fehlerquote in den Stücklisten (BOMs) sank auf nahezu Null, und der Kunde erreichte eine **30%ige Effizienzsteigerung** im gesamten Produktionszyklus.