Warum Outstaffing?
• Direkteinstellung bremst Time-to-Market – Recruiting, Payroll, Onboarding.
• Mit Augmentation greifen Sie sofort auf geprüfte Python-Profis zu, die Ansys Simulation Integration Projekte bereits mehrfach umgesetzt haben.
Geschäftsvorteile
1. Kostentransparenz: Nur abrechnen, was wirklich entwickelt wird, keine Fixkosten.
2. Schnelligkeit: Start in Tagen statt Monaten, behalten Sie den Innovationsvorsprung.
3. Risikoarm: Austausch bei Nicht-Fit, flexible Laufzeiten & Skalierung.
4. Know-how-Transfer: Senior Engineers bringen Best Practices aus diversen Branchen ein.
5. Compliance: Wir übernehmen Verträge, NDA, IP-Schutz – Sie fokussieren auf Produkt.
Blitz–Start
Variable Kosten
Senior-Expertise
Skalierung nach Bedarf
Keine Rekrutierung
IP-Schutz
Qualitäts-Vetting
Monatliche Kündigung
Globale Talentbasis
Nahtlose Integration
Transparente Preise
24/7 Verfügbarkeit
Stimmen unserer Tech-Führungskräfte
„Dank Smartbrain.io hatten wir in 4 Tagen einen erfahrenen Python-Engineer, der unser Ansys Simulation Integration-Skript stabilisierte. Bug-Rate sank um 40 %, Release ging planmäßig live.“
Ethan Walker
CTO
AeroStruct Solutions
„Der augmentierte Entwickler integrierte Ansys-Workbench APIs in unsere FDA-Pipeline. Deployment-Zeit halbiert, internes Team entlastet – klare Empfehlung.“
Sophia Howard
Head of Engineering
PulseWave Devices
„Smartbrain lieferte zwei Senior-Pythoner, die unsere CFD-Automatisierung mit Ansys PyMAPDL und Pandas aufsetzten. Produktivität stieg um 30 %.“
Michael Carter
Lead Simulation Engineer
Maritime Dynamics Inc.
„Mit nur einem externen Spezialisten wurde eine robuste REST-Schicht über Ansys Mechanical gelegt. Stakeholder sahen 25 % schnellere Szenario-Runs.“
Grace Lee
VP R&D
NanoFab Labs
„Python-Augmentation von Smartbrain verband unser MES mit Ansys Twin Builder. Echtzeit-Daten verbesserten Predictive-Wartung um 35 %.“
Daniel Brooks
Operations Director
SteelCore Manufacturing
„Der geliehene Python-Dev automatisierte NVH-Batches via Ansys ACT. QA-Durchlaufzeiten reduzierten sich um 18 % – Team begeistert.“
Olivia Mitchell
Senior Engineering Manager
DriveForward Motors
Branchen, in denen wir Wirkung zeigen
Luft- & Raumfahrt
Ansys Simulation Integration erlaubt aerodynamische Optimierung, Last-Analysen und Thermal-Studien. Ausgelagerte Python-Entwickler automatisieren CFD-Runs, koppeln Flight-Data-Recorder mit Ansys PyAEDT und bauen Dashboards für Zertifizierungs-Reports.
Automotive
Python-Teams automatisieren NVH-, Crash- und Batterie-Simulationen, integrieren Ansys LS-DYNA Ergebnisse in PLM-Systeme und reduzieren Entwicklungszyklen.
Med-Tech
Augmentierte Entwickler verbinden FEM-Modelle mit klinischen Datenbanken, sichern FDA-Konformität durch automatische Ansys Workbench-Workflows.
Energie & Öl
Python-Skripte verknüpfen Reservoir-Simulationen, Ansys Fluent und SCADA-Daten, erzielen schnellere Szenario-Analysen für Bohr-Optimierung.
Halbleiter
Externe Experten automatisieren Elektromagnetics-Simulationen, koppeln Ansys HFSS mit Yield-Analytics – Beschleunigung von Tape-Out-Entscheidungen.
Bauwesen
Python-Outstaffing digitalisiert Bauphysik-Analysen, integriert Ansys Mechanical mit BIM-Modellen für Live-Compliance-Checks.
Maritime
Augmentierte Devs sorgen für automatisierte Hull-Optimierung, verbinden IoT-Sensoren und Ansys AQWA für Echtzeit-Seegangsprognosen.
Elektronik
Python-Spezialisten beschleunigen PCB-Thermal-Analysen, integrieren Ansys Icepak Output in ERP-Systeme.
Chemie & Prozess
Outstaffing liefert Skripte für Reaktor-CFD, koppelt Ansys Fluent mit Datenhistorian – schnellere Scale-Up-Entscheidungen.
Ansys Simulation Integration
Digital-Twin Fertigung 4.0
Kunde: Mittelständischer Automotive-Zulieferer
Challenge: Produktions-Digital-Twin verlangte Ansys Simulation Integration mit MES in Echtzeit.
Lösung: Unser augmentiertes Python-Duo baute eine MQTT-Bridge zu Ansys Twin Builder und ein Streaming-Analytics-Layer in nur sechs Wochen. Enges Pair-Programming mit Inhouse-OT-Team sicherte reibungslosen Knowledge-Transfer.
Ergebnis: 42 % schnellere Anomalie-Erkennung, Stillstandskosten um €1,3 Mio pro Jahr gesenkt.
CFD-Automatisierung Offshore
Kunde: Energie-Dienstleister (Offshore-Wind)
Challenge: Wöchentliche CFD-Runs erforderten händische Setup-Schritte in Ansys Fluent.
Lösung: Drei ausgelagerte Senior-Pythoner entwickelten eine Parametrisierungs-API und nutzen PyFluent für Batch-Ausführung in Kubernetes. CI/CD-Pipelines wurden integriert.
Ergebnis: Setup-Zeit um 70 % reduziert, zusätzliche 15 Design-Iterationen pro Sprint möglich.
Med-Tech Zulassung Speed-Up
Kunde: US-Startup für Herzklappen-Implantate
Challenge: FDA verlangte lückenlose Traceability zwischen Versuchsdaten und Ansys Simulation Integration Ergebnissen.
Lösung: Ein Senior-Developer von Smartbrain programmierte ein Django-Backend, das Workbench-Outputs automatisch versionierte und Berichte generierte.
Ergebnis: Zulassungs-Dossier wurde 3 Monate früher eingereicht; interne QS-Aufwände sanken um 28 %.
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Unsere Kern-Services
API-Entwicklung
Erstellen von REST- & GraphQL-Schnittstellen, die Ansys-Solver mit Web-Apps verbinden. Beschleunigt Datenzugriff und automatisiert Reports.
Workflow-Automatisierung
Python-Skripte orchestrieren Pre- & Post-Processing, reduzieren manuelle Schritte und senken Fehlerquoten signifikant.
Data-Analytics Dashboards
Integration von Simulation-Outputs in BI-Tools; Echtzeit-KPIs für Engineering-Teams – bessere Entscheidungen, kürzere Iterationen.
Digital-Twin Implementierung
Verknüpfen von Sensor-Datenströmen mit Ansys Twin Builder via Python, um vorausschauende Wartung zu ermöglichen.
CI/CD für Simulation
Aufsetzen von Pipelines, die automatisierte QA & Regression-Tests auf Ansys-Modellen ausführen – schnellere Releases.
Legacy-Migration
Portieren älterer VB/Fortran-Skripte nach Python, Vereinheitlichung der Tool-Chain, Zukunftssicherheit und Kostensenkung.
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