case-studies

SDF Vehicle manager & Data Platform

Anno di realizzazione
2022
Industria
Industria Manifatturiera

SDF è uno dei principali produttori di trattori, macchine da raccolta, trattori elettrici a guida autonoma e motori diesel al mondo.

RuneLab ha sviluppato sviluppo e monitorato l’evoluzione continua di un portale digitale dedicato alla gestione delle flotte di trattori e macchine agricole di SDF, uno dei principali produttori mondiali di mezzi agricoli. La piattaforma permette a proprietari, dealer e distributori di monitorare da remoto lo stato dei veicoli, gestire l’utilizzo e pianificare interventi di manutenzione, offrendo un’esperienza completa di gestione digitale dei mezzi agricoli.

Approccio e metodologia

Il progetto ha previsto lo sviluppo e l’evoluzione continua di un portale digitale dedicato alla gestione delle flotte di veicoli agricoli di SDF, in collaborazione con Sprint. La piattaforma è pensata per supportare proprietari, dealer e distributori, fornendo strumenti digitali avanzati per il monitoraggio remoto dello stato dei trattori e delle macchine agricole.Attraverso l’applicazione, gli utenti possono accedere a informazioni dettagliate sull’utilizzo dei mezzi, le prestazioni operative e le attività di manutenzione, consentendo interventi tempestivi e una gestione più efficiente delle flotte. Il portale è progettato per evolversi passo dopo passo, integrando nuove funzionalità e migliorando costantemente l’esperienza utente, con l’obiettivo di ottimizzare la produttività, ridurre i tempi di inattività e garantire un servizio completo e affidabile ai clienti e ai dealer.

Con una collaborazione continuativa con Sprint, stiamo evolvendo passo dopo passo il portale dedicato alla gestione delle flotte di trattori per proprietari, dealer e distributori. Dall’app è possibile monitorare e ottenere da remoto tutte le informazioni relative allo stato del veicolo, dall’utilizzo fino alla manutenzione.

Personale coinvolto nel progetto
5 Specialisti
Tempo di realizzazione
2 Years
Tecnologie utilizzate
  • .NET
  • Angular
  • Apache Kafka
  • MQTT
  • Novu
  • PostgreSQL
  • Python
5
Macchine monitorate
50
%
Tempo risparmiato per report e analisi

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