Kundenstimmen
Michael Ross
CTO
TransitTech Solutions LLC
Sarah Jenkins
VP of Engineering
SecureMobility Inc.
David Chen
Head of Development
Metro Systems Corp.
Emily Watson
Product Owner
Urban Flow Technologies
James Miller
Lead Software Architect
RapidRail Digital
Linda Kowalski
Director of IT
PublicGo Systems
Branchenlösungen
Öffentlicher Nahverkehr
Smart City Lösungen
FinTech & Payments
Eisenbahnverkehr
GovTech & Behörden
Automotive & Flotten
Logistik & Transport
Telekommunikation
IoT & Embedded
Erfolgsgeschichten: OPNV-Fahrpreiserfassungssystem Entwicklung
Modernisierung eines nationalen Bahn-Ticketing-Systems
Kunde: Ein führender europäischer Eisenbahnbetreiber.
Herausforderung: Das veraltete Legacy-System konnte die Anforderungen an eine moderne OPNV-Fahrpreiserfassungssystem Entwicklung nicht mehr erfüllen und verursachte bei Lastspitzen Systemausfälle.
Lösung: Unser Team aus fünf Senior C# Entwicklern migrierte das Monolith-System auf eine skalierbare Microservices-Architektur in Azure. Sie implementierten eine asynchrone Verarbeitungslogik für Ticketbuchungen und eine Echtzeit-Synchronisation für mobile Endgeräte.
Ergebnis: Die Systemstabilität stieg auf 99,99% und die Transaktionsgeschwindigkeit wurde verdoppelt.
Einführung von kontaktlosem Bezahlen im Stadtbusnetz
Kunde: Städtischer Verkehrsbetrieb in den USA (Mid-Size).
Herausforderung: Fehlende Integration von EMV-Zahlungen in der bestehenden OPNV-Fahrpreiserfassungssystem Entwicklung führte zu langen Wartezeiten beim Einstieg.
Lösung: Augmentierte C# Experten entwickelten eine sichere Middleware, die die Bordcomputer mit den Zahlungsgateways verbindet. Das Team nutzte .NET Core für hohe Performance auf begrenzter Hardware und implementierte Offline-First-Fähigkeiten.
Ergebnis: Reduzierung der Boarding-Zeit um 35% und signifikante Steigerung der Kundenzufriedenheit.
Betrugserkennung für einen Metropolen-Verbund
Kunde: Asiatischer Verkehrsverbund.
Herausforderung: Hohe Einnahmeverluste durch Ticketbetrug erforderten eine intelligente OPNV-Fahrpreiserfassungssystem Entwicklung mit Analysefunktionen.
Lösung: Smartbrain stellte ein Team von C# Data-Engineers bereit, die Algorithmen zur Mustererkennung in das Backend integrierten. Das System analysiert nun Nutzungsdaten in Echtzeit, um Anomalien bei der Kartennutzung sofort zu flaggen.
Ergebnis: Erfolgreiche Aufdeckung von Betrugsfällen führte zu einer Rückgewinnung von 15% der jährlichen Einnahmen.
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