Appfront Headerbild

Appfront

Slimme digitale platforms, apps en AI-integraties. Want mooi werkt beter.

Verifiziert 3 Referenzen

Appfront Alternativen

Vention
4,9
1.001-5.000
Berlin

Software Entwicklung
App Entwicklung
Web Entwicklung
Blockchain & Web3
Chudovo OÜ
5,0
51-200
Castrop-Rauxel

Software Entwicklung
IT-Personaldienstleister
Cloud Services
App Entwicklung

Profilübersicht

Mindestbudget
> 10.000 €
Stundensatz
75 € - 99 €
Unternehmensgröße
2-10
Gründungsjahr
2023
Case Studies
3
Gesprochene Sprachen
English (English), Nederlands (Dutch, Netherlands)

Über Appfront

Bewertungsübersicht

Gesamtbewertung

0,0
0 Rezensionen
Haben Sie bereits mit diesem Anbieter zusammengearbeitet? Anbieter bewerten

Bewertungen

Feedbax Bewertungen

Haben Sie bereits mit diesem Anbieter zusammengearbeitet?

Leistungen

Portfolio

Kunden

  • GVB
  • AWVN
  • Erfgoed Delft
  • De Haas Road Cargo

Projekte

TVM Online: omleidingen plannen voor het Amsterdamse OV

Case Study von Appfront

TVM Online: omleidingen plannen voor het Amsterdamse OV
GVB

Transport und Logistik

-
-

Software Entwicklung

Docker, React


Beschreibung

Door jaarlijks honderden werkzaamheden, evenementen en calamiteiten in en rond Amsterdam wordt het openbaar vervoer regelmatig omgeleid. Voor GVB ontwierpen en bouwden we TVM Online: een webapplicatie waarmee planners gebruiksvriendelijk en efficiënt omleidingen voor metro, tram, bus en veer opstellen. De applicatie wordt al meerdere jaren door ons beheerd en doorontwikkeld.

Stack: React, FastAPI, Docker, Azure.

Herausforderung

Planners moeten continu omleidingen opstellen, vaak onder tijdsdruk en met afhankelijkheden tussen meerdere lijnen en modaliteiten. Er was geen centrale, gestructureerde manier om omleidingen vast te leggen, af te stemmen en tijdig beschikbaar te stellen aan reizigers en operationeel personeel. Informatie werd dubbel ingevoerd en er werd gewerkt met losse documenten.

Lösung

We brachten eerst samen met GVB de bestaande werkwijze en tooling in kaart. Op basis daarvan bouwden we TVM Online stap voor stap, in korte sprints waarin design en development dicht op elkaar zaten en feedback van planners direct werd verwerkt. De applicatie bevat het volledige GVB-netwerk: alle lijnen, haltes en verbindingen. Planners tekenen per verstoring een omleiding in de kaart, inclusief betrokken lijnen, aangepaste routes, vervallen haltes en geldigheidsduur, met een live preview van het eindresultaat. Het systeem bewaakt onderlinge afhankelijkheden en levert eenduidige informatie aan downstream systemen zoals reizigersinformatie.

Ergebnisse

  • Doorlooptijd voor het opstellen van verkeersberichten tot 60% korter
  • 5x minder fouten door het wegnemen van dubbele invoer
  • 45% minder incorrecte of onvolledige omleidingen in de reizigersinformatie

"Het plan wat jullie ons presenteerden hebben jullie volledig waargemaakt, en wat mij betreft meer dan dat!" Edwin van der Elst, Verkeersspecialist GVB

Haben Sie ein ähnliches Projekt?

Kontaktieren Sie den Anbieter und erhalten Sie zeitnah ein entsprechendes Angebot.


Weitere Case Studies des Anbieters

Team

Appfront Team

Appfront is een team van ongeveer tien designers, developers en business developers, gevestigd in de Houthavens in Amsterdam. Elk teamlid brengt een eigen set vaardigheden mee, met een gedeelde passie voor slimme digitale oplossingen: technologie die werkt én er goed uitziet.

Ons team bestaat uit full-stack developers, UX/UI designers en business developers, onder leiding van co-founder Martijn Oele. We werken in hechte, multidisciplinaire teams waarin design en development dicht op elkaar zitten en kennis delen de norm is.

Appfront is in 2023 opgericht vanuit DataScienceLab, waarmee we een kantoor delen en nauw samenwerken. Samen met DataScienceLab en InfoPeople vormen we de Data Hub: een samenwerkingsverband van zo'n 75 professionals in Data & AI. Daardoor kunnen we voor projecten met zware data- of AI-vraagstukken direct extra expertise inzetten.

Standorte

Amsterdam

Westerdoksdijk 599 1013 BX Amsterdam (NL) +31 6 40802293
Kontakt aufnehmen
Profil mit KI analysieren
Logo