Actualización del software de análisis térmico: 40% procesamiento de datos más rápido

Innowise mejoró la aplicación web de análisis térmico de un cliente mejorando la calidad del código, actualizando la visualización del modelo 3D y añadiendo nuevas funciones.

Cliente

Industria

Tecnología de la información

Región

Cliente desde

2023

Nuestro cliente desarrolla un software de modelado de diseño térmico que permite a los ingenieros comprobar el rendimiento de sus diseños a altas temperaturas. Los ingenieros cargan y configuran modelos 3D de piezas de productos, que luego se envían a un superordenador para su procesamiento y simulación. La aplicación web analiza estos modelos para identificar características como la distribución de la temperatura, la disipación del calor, el flujo de fluidos, la resistencia térmica, la radiación térmica, la capacidad de refrigeración, etc. De este modo, los ingenieros pueden ahorrar recursos en prototipos y probar sus diseños mediante software.

La información detallada sobre el cliente no puede revelarse en virtud de los términos del acuerdo de confidencialidad.

Desafío

Resolución de las ralentizaciones de la aplicación web y mejora de la precisión de los modelos 3D

Nuestro cliente acudió a nosotros con varios problemas: su software de análisis térmico y los modelos 3D no se cargaban correctamente; algunos modelos no aparecían en absoluto. La aplicación web tampoco era capaz de visualizar con eficacia las relaciones térmicas entre las distintas piezas ni de presentar los resultados de los análisis. Estos problemas dificultaban a los usuarios la interpretación y el uso eficaz de los datos.

Solución

Actualización del software de análisis térmico: de la calidad del código a las funciones avanzadas

Innowise mejoró el software de su cliente analizando el código existente, corrigiendo errores y añadiendo nuevas funciones. Encontramos problemas en el código y lo limpiamos para mejorar el rendimiento general del software. Nuestro equipo de expertos también mejoró la calidad de los modelos 3D e introdujo nuevas funciones como una página de red térmica y herramientas de evolución del diseño para mejorar aún más el proceso de desarrollo del producto.

Evaluación y refactorización de la calidad del código

Nuestros ingenieros de software llevaron a cabo una evaluación exhaustiva del código base existente. Este proceso implicó una inmersión profunda en la estructura, la funcionalidad y la salud general del código. Utilizamos herramientas de análisis de código estático como ESLint y SonarQube para detectar automáticamente posibles problemas, seguidas de una revisión manual para detectar cualquier cosa que las herramientas automatizadas pudieran haber pasado por alto. El equipo de Innowise revisó los hallazgos y compiló un esquema detallado de los problemas y nuestras soluciones recomendadas.

Refactorización del código

Dado que la refactorización del código es crucial para mantener una base de código sana, nos centramos primero en mejorar la legibilidad y el rendimiento del código. Estas mejoras facilitaron a los desarrolladores la comprensión del código y su posterior desarrollo.

Eliminación de código redundante: nuestros ingenieros identificaron y eliminaron segmentos de código duplicados e innecesarios que abarrotaban la base de código. Esto ayudó a reducir el tamaño total del código y a mejorar su mantenimiento.
Mejora de la legibilidad: Aplicamos normas de codificación coherentes y buenas prácticas, como la sangría adecuada, las convenciones de nomenclatura y la modularización. Esto hizo que el código fuera más legible y más fácil de entender y modificar para los desarrolladores.
Optimización del rendimiento: El equipo de Innowise identificó los cuellos de botella en el rendimiento y optimizó el código para que funcionara de forma más eficiente. Esto incluyó la optimización de bucles, la reducción de la complejidad de los algoritmos y la garantía de un uso eficiente de la memoria.

Corrección de errores

Corregir errores era esencial para que el software funcionara con fluidez y fiabilidad. Al resolver errores y problemas, mejoramos la estabilidad del software y lo hicimos más útil para los usuarios.

Identificación y resolución de errores: nuestro equipo de expertos utilizó herramientas y técnicas de depuración para localizar y corregir los fallos que causaban errores y comportamientos inesperados. Esto incluía corregir errores de sintaxis, errores lógicos y excepciones en tiempo de ejecución.
Pruebas unitarias: implementamos pruebas unitarias exhaustivas utilizando el framework Jest y la biblioteca de utilidades de prueba Vue para garantizar que cada componente individual de la aplicación funcionara correctamente. Esto ayudó a detectar errores en las primeras fases del proceso de desarrollo.
Validación del código: A continuación, el equipo de Innowise validó el código con respecto a las normas del sector para garantizar el cumplimiento y la solidez. Como parte de este proceso, validamos las integraciones API, las rutinas de manejo de datos y los componentes de la interfaz de usuario.
Integración continua: Por último, nuestros ingenieros integraron la base de código con una canalización de integración continua (CI) mediante las herramientas Jenkins y GitHub Actions. Esto automatizó el proceso de pruebas de código y despliegue, garantizando que los nuevos cambios no introducían nuevos errores.

Mejora de la calidad de los modelos 3D

Abordar los problemas de visualización de modelos 3D en las instalaciones de nuestro cliente software de análisis térmicointegramos la biblioteca vtk.js, que consume menos recursos. Esto garantizó que todos los modelos se cargaran correctamente y se mostraran con precisión.

Nuestro equipo también se ocupó de los problemas de renderizado de modelos analizando el proceso de renderizado, corrigiendo errores y optimizando algoritmos. Esto incluyó mejorar la generación de mallas, el mapeado de texturas y el sombreado, para que los modelos se mostraran con precisión y eficacia.

Nuevas funcionalidades

Para mejorar aún más las capacidades de la aplicación, hemos introducido varias funciones nuevas destinadas a mejorar la experiencia del usuario y proporcionar una visión más profunda del rendimiento térmico.

Página de la red térmica

Nuestros ingenieros de software crearon una nueva página de red térmica que utiliza gráficos interactivos para ilustrar las relaciones térmicas entre las distintas partes de un producto. Esta visualización proporciona a los usuarios una comprensión más clara e intuitiva de cómo se distribuye y transfiere el calor dentro de su diseño. Los usuarios pueden ver ahora las interacciones térmicas en formato gráfico, lo que facilita la identificación de posibles puntos calientes. La página permite hacer zoom y panorámicas para que los usuarios puedan centrarse en áreas específicas de interés y analizar el rendimiento térmico en detalle.

Página de evolución del diseño

Posteriormente, añadimos una función de evolución del diseño que permite a los usuarios seguir y comparar la evolución de sus diseños a lo largo de múltiples iteraciones. Esta función es especialmente útil para quienes necesitan evaluar el impacto de los cambios de diseño en el rendimiento térmico. Los usuarios pueden guardar distintas iteraciones de sus simulaciones, compararlas entre sí y seleccionar la mejor versión en función de los resultados. La página de evolución del diseño incluye una vista cronológica, que representa visualmente la progresión de las modificaciones del diseño y sus correspondientes resultados de simulación. Los usuarios pueden descargar la configuración de la mejor iteración, lo que facilita la documentación y la aplicación del diseño óptimo.

Presentación de datos estructurados

Nuestros profesionales facilitan la comprensión de los datos mediante tablas y gráficos. Este enfoque proporciona información clara sobre aspectos cruciales como la temperatura, la presión y el caudal. Los usuarios pueden ver los resultados sin tener que buscar entre datos desordenados. Las tablas tienen opciones de clasificación y filtrado para que los usuarios puedan centrarse en detalles concretos. Los gráficos muestran tendencias y patrones que ayudan a los usuarios a detectar rápidamente datos importantes. También hemos añadido funciones como información sobre herramientas y zoom para que los gráficos sean más interactivos y fáciles de usar.

Tecnologías

Backend

.NET, C#, EntityFramework, Amazon SQS

Frontend

Javascript, Vue 3, Nuxt 3, Vuex, vtk.js, D3.js

Bases de datos

PostgreSQL

DevOps

AWS (EKS, ECS, ECR, CloudWatch, EC2, S3, RDS, Amazon MQ, etc.), GitLab, Terraform

Despliegue continuo

GitLab CI

Containerización y gestión de contenedores

Docker, servicio Elastic Kubernetes, servicio Elastic Container - basado en AWS

Proceso

Nuestro proceso de desarrollo se dividió en varias fases para mantener el proyecto organizado y mantener una estrecha colaboración con el cliente. Gracias a las metodologías Agile y Kanban, pudimos adaptarnos rápidamente a los cambios y priorizar las tareas con eficacia. Esto garantizó que el proyecto se mantuviera en el buen camino y satisficiera las necesidades del cliente.

Fase de descubrimiento

En la fase de descubrimiento, realizamos una evaluación inicial del código base y recopilamos los requisitos detallados del cliente. El principal resultado fue un documento de visión y alcance en el que se esbozaban las metas y objetivos del proyecto.

Fase de diseño

Durante esta fase, nuestro equipo de expertos creó wireframes y prototipos detallados de las nuevas funciones y mejoras. Entre los principales resultados se incluyen un mapa del recorrido del cliente y un prototipo de las nuevas páginas en el que se puede hacer clic.

Fase de desarrollo

A continuación, nuestros desarrolladores llevaron a cabo la refactorización del código, integraron VTK.js para modelos 3D y crearon nuevas funciones. Los resultados fueron un código base actualizado, nuevas funciones totalmente funcionales y visualizaciones de modelos 3D mejoradas.

Fase de pruebas

La siguiente fase consistió en pruebas rigurosas, incluidas pruebas unitarias, de integración y de aceptación del usuario, para garantizar la funcionalidad y la fiabilidad.

Fase de despliegue

Por último, desplegamos la aplicación actualizada en el entorno del cliente y le proporcionamos asistencia posterior.

Reuniones y herramientas

Nuestro equipo celebró reuniones diarias para debatir los avances y resolver los problemas con rapidez, lo que nos ayudó a mantener el ritmo y evitar retrasos. Utilizamos Jira para gestionar las tareas y hacer un seguimiento transparente de los avances, mientras que Slack facilitó la comunicación directa y continua con el cliente. Este enfoque nos permitió atender las necesidades del cliente con prontitud y mantener el proyecto en marcha de forma eficiente.

Equipo

Ingenieros frontales

Ingenieros de back-end

Jefes de equipo

AQA

Diseñador UI/UX

DevOps

Resultados

40% análisis de datos térmicos más rápido y tiempos de carga de la aplicación web acelerados

Funciones ampliadas

La nueva página de red térmica ofrecía a los usuarios una forma clara e interactiva de entender las relaciones térmicas. Además, ahora podían comparar fácilmente distintas iteraciones de diseño y seleccionar la óptima, lo que mejoraba el proceso general de diseño.

Mejora de la calidad del código

El código era más limpio, más fácil de mantener y estaba libre de los errores generalizados anteriores, lo que dio lugar a un sistema más estable y fiable. software de análisis térmico.

Mejor calidad del modelo 3D

Todos los modelos 3D se mostraban ahora correctamente, lo que mejoraba la experiencia del usuario y la fiabilidad de las simulaciones térmicas.

Presentación estructurada de los resultados

Los resultados se presentaban ahora de forma estructurada y comprensible. De este modo, a los usuarios les resultaba más fácil interpretar y utilizar eficazmente la información.

Duración del proyecto

Mayo 2023 - Septiembre 2023

40%

reducción del tiempo de análisis de datos térmicos

60%

carga más rápida de aplicaciones web

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