Projet · Développeur full-stack

Système de données de production industrielle

Système de données de production full-stack pour la fabrication industrielle. Suit les workflows SOP multi-étapes, les inspections de contrôle qualité, la gestion de l'assemblage et les opérations d'équipe à travers les départements de l'usine, avec un accès basé sur les rôles.

🔒 Travail privé / client — le site en ligne et le code sont sous NDA. Je serai ravi de présenter l'architecture et mon rôle lors d'un appel.

Système de données de production industrielle
Stack technique
PythonDjangoDjango REST FrameworkPostgreSQLAWS Elastic BeanstalkS3DockerPandasReportLabSASSBootstrapSentry

Présentation du projet

Un système complet de gestion de production basé sur Django, conçu pour un fabricant industriel. Il sert de plateforme centrale pour le suivi de l'ensemble du cycle de vie de fabrication — des pièces brutes jusqu'aux 7 étapes séquentielles de mode opératoire (SOP), aux contrôles qualité et à l'assemblage final.

Fonctionnalités clés

  • Moteur de flux de travail SOP multi-étapes assurant le suivi des pièces à travers plus de 7 phases de production
  • Système de contrôle qualité avec inspections visuelles, vérifications des traitements de surface et suivi des NCR
  • Gestion de l'assemblage avec documentation photographique stockée dans S3
  • Tableaux de bord basés sur les rôles pour les responsables qualité, les planificateurs de production et le personnel des services
  • Gestion des équipes et des postes de travail répartis sur plusieurs services de l'usine
  • Import CSV/Excel depuis les systèmes existants avec traitement par lots
  • Génération de rapports PDF et Excel avec ReportLab et OpenPyXL
  • API REST pour les intégrations externes et l'accès aux données
  • Prise en charge complète de l'i18n avec django-rosetta
  • Suivi des erreurs avec Sentry et surveillance par contrôles de santé

Architecture

L'application fonctionne sous Django 4.2 avec PostgreSQL (AWS RDS en production) et utilise MinIO/S3 pour le stockage des documents et des photos sur plusieurs buckets. Déployée sur AWS Elastic Beanstalk avec des conteneurs Docker, des migrations automatisées et un proxy inverse Apache. Le code impose un typage strict avec MyPy et un formatage automatisé via des hooks de pre-commit.

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