
Współpracujemy z globalnymi liderami, aby rozwiązywać złożone, kluczowe dla misji problemy. Sprawdź, jak Stackroft zamienia strategiczne ambicje w mierzalną rzeczywistość operacyjną.
Migracja 20-letniego systemu ERP lokalnego na architekturę natywną w chmurze w 6 zakładach produkcyjnych — bez przestojów, bez utraty danych i z 45% obniżeniem kosztów operacyjnych infrastruktury.
Krajobraz ERP grupy rozrósł się do mozaiki silnie dostosowanych modułów, których żaden pojedynczy dostawca nie wspierał end-to-end. Aktualizacje były blokowane przez lata, łatki bezpieczeństwa opóźniane, a integracja z nowym sprzętem fabrycznym niemożliwa.
Przeprowadziliśmy wzorzec migracji duszącego figa — stopniowo zastępując starsze moduły usługami natywnymi w chmurze, jednocześnie utrzymując istniejący system aktywny. Każda placówka była migrowana w dedykowanym sprincie z przetestowanym planem cofania, co zapewniło brak zakłóceń w produkcji.
Zastąpienie silnika ryzyka przetwarzającego wsad architekturą streamingową, która zapewnia aktywność na żywo ekspozycję portfela na różne klasy aktywów — zmniejszając opóźnienie raportowania ryzyka z 4 godzin do poniżej 90 sekund.
Starszy silnik ryzyka banku przetwarzał zadania partiowe na koniec dnia, pozostawiając traderów z niestabilnymi danymi ekspozycji podczas zmiennych sesji intraday. Wymogi regulacyjne wymagały raportowania niemal w czasie rzeczywistym w ciągu 18 miesięcy, co spowodowało pilną przebudowę architektury.
Przebudowaliśmy warstwę obliczania ryzyka na szkiecie streamingowym zdarzeń, korzystając z Apache Kafka i Flink, z nową warstwą API obsługującą na żywo dashboardy ekspozycji dla traderów i oficerów ds. ryzyka. Rozwiązanie zostało wdrożone stopniowo, bez żadnych zakłóceń w handlu.
Modernizacja starszego sprzedawcy wielomarkowego poprzez przełamywanie silosów danych między sklepami fizycznymi a kanałami cyfrowymi, aby radykalnie zoptymalizować zapasy i personalizację.
Klient zmagał się z rozłącznymi danymi klientów online i offline, co prowadziło do ogromnego nadmuchu zapasów, wysokiego wskaźnika porzucenia koszyków oraz niemożności dokładnego prognozowania popytu podczas dużych sezonowych szczytów.
Wdrożyliśmy modele prognostiowania popytu przez uczenie maszynowe, zintegrowane z nowo zaprojektowaną platformą headless commerce. Pozwoliło to na korektę zapasów w czasie rzeczywistym i dynamiczne ustalanie cen, wszystko zarządzane za pomocą scentralizowanej płaszczyzny kontroli.
Wdrożenie architektury IoT od granicy do chmury, która pobiera telemetrię z 500 000 podłączonych pojazdów, aby przewidzieć awarie komponentów zanim do nich dojdą — zmniejszając nieplanowane przestoje o 35%.
Pomimo produkcji pojazdów z wbudowanymi czujnikami, OEM nie dysponował infrastrukturą do działania na podstawie generowanych danych. Roszczenia gwarancyjne z możliwych do uniknięcia awarii kosztowały setki milionów rocznie, a operatorzy flot wymagali modeli proaktywnego serwisu.
Zbudowaliśmy pipeline telemetryjny edge-to-cloud przetwarzający 2TB danych pojazdów dziennie. Modele gradient boosting, trenowane na historycznych wzorcach awarii, wykrywają anomalie średnio 14 dni wcześniej, uruchamiając automatyczne planowanie usług przez API dealerów.
Budowanie samoobsługowej wewnętrznej platformy deweloperskiej, która abstrahuje złożoność infrastruktury — skracając czas od zatwierdzenia kodu do produkcji z 4 dni do mniej niż 2 godzin.
Zespoły inżynierskie były zablokowane w małym zespole platformowym odpowiedzialnym za każde wdrożenie. Każde uruchomienie usługi wymagało ręcznego Terraform, konfiguracji Kubernetes i zgłoszeń zatwierdzających. Satysfakcja deweloperów była niska, a czołowi inżynierowie odchodzili do konkurencji.
Zaprojektowaliśmy i zbudowaliśmy IDP z złotą ścieżką na Backstage, z wcześniej zatwierdzonymi szablonami usług, automatycznym udostępnianiem środowiska oraz menedżerem sekretów samoobsługowych. Zespoły mogły uruchomić nową usługę gotową do produkcji w mniej niż 15 minut.
Projektowanie i dostarczanie cyfrowej platformy skierowanej do pacjenta, która łączy ubezpieczonych członków z usługami profilaktyki, zmniejszając niepotrzebne wizyty u lekarza rodzinnego o 28% w pierwszym roku.
Zaangażowanie członków ubezpieczyciela było niemal całkowicie papierowe, bez cyfrowego kanału do profilaktycznych zabiegów zdrowotnych czy zarządzania wizytami. Niskie zaangażowanie w programy wellness powodowało wzrost kosztów roszczeń rok do roku.
Stworzyliśmy portal dla członków nastawiony na urządzenia mobilne z personalizowanymi wskazówkami zdrowotnymi, cyfrowym rezerwowaniem wizyt oraz zintegrowaną rejestracją programów wellness. Platforma łączyła się bezpośrednio z 200+ partnerskimi klinikami za pośrednictwem API zgodnych z FHIR.
Architektura podstawowego rejestru, silnika zgodności i bramy API, która napędza produkt finansowy startupu — stworzony do obsługi 10 milionów transakcji miesięcznie od pierwszego dnia.
Zespół założycielski miał silną intuicję produktową, ale brak wewnętrznej wiedzy infrastrukturalnej. Potrzebowali gotowej do produkcji, zgodnej z PCI-DSS podstawy bazy podstawowej w mniej niż 6 miesięcy, aby osiągnąć kamień milowy Series B i jednocześnie wprowadzić rynek na 3 rynki.
Zaprojektowaliśmy i zbudowaliśmy cały podstawowy stos infrastruktury — księgę podwójnego rejestru, idempotent procesor płatności, haki zgodności KYC/AML oraz API REST skierowane do deweloperów. Dostarczone w 5 miesięcy i przeszło audyt PCI-DSS poziomu 1 za pierwszym podejściem.
Budujemy centrum operacyjne oparte na AI, które łączy dane operatorów, telemetrię magazynową i sygnały popytu klientów w jedną płaszczyznę sterowania — skracając czas obsługi wyjątków o 60%.
Działając w 14 krajach z 30+ integracjami z operatorami, klient nie miał jednolitego obrazu statusu wysyłki. Zespoły operacyjne ręcznie segregowały tysiące codziennych wyjątków na niepołączonych portalach, co powodowało naruszenia SLA i podważanie zaufania klientów.
Zaprojektowaliśmy i zbudowaliśmy zunifikowaną platformę wieży kontrolnej, która pobiera dane w czasie rzeczywistym od wszystkich operatorów za pośrednictwem ustandaryzowanych API i kanałów EDI. Warstwa wykrywania anomalii oparta na ML automatycznie sortuje wyjątki według powagi i kieruje je do właściwego zespołu.
Porozmawiajmy o skali
Przynieś nam swoje najtrudniejsze wyzwania operacyjne. Strukturujemy, projektujemy i wdrażamy rozwiązania.
Rozpocznij rozmowę