✨ Nuevas funcionalidades
1. Visualización avanzada de mapas de calor (Heat Map)
El objeto Heat Map ha sido mejorado significativamente para soportar casos de uso analíticos del mundo real. Ahora incluye conectores de entrada nativos, múltiples modos de ingreso de datos (tablas estáticas, entradas desde DataFrame Creator y conectores en tiempo real), además de una gestión de colores mejorada con selección automática de esquemas de color. Las etiquetas, títulos y la presentación de escalas han sido refinados para facilitar una interpretación clara y su uso directo en informes y presentaciones.
2. Precarga automática de datos históricos para entradas con retardo
SharpBot ahora puede poblar automáticamente las colas de entradas retardadas utilizando datos históricos provenientes de servidores PI. Esto permite que los modelos con largos tiempos de retardo comiencen a generar predicciones inmediatamente, sin tener que esperar horas para llenar los buffers, mejorando la usabilidad durante la puesta en marcha y el despliegue en tiempo real.
3. Tablas de correlación redimensionables en DataFrame Creator
Las tablas de correlación (Pearson y Spearman) en DataFrame Creator ahora pueden redimensionarse junto con la ventana del diálogo. Esto facilita el análisis de grandes conjuntos de datos, la revisión de patrones de correlación y reduce la necesidad de exportar información a herramientas externas.
🐞 Corrección de errores
1. Alineación temporal confiable en DataFrame Creator
Se resolvió un problema donde las variables de series temporales se combinaban sin un remuestreo adecuado. Ahora DataFrame Creator alinea consistentemente todas las variables respecto a una referencia temporal común, evitando corrupción silenciosa de datos y mejorando la precisión analítica.
2. Detección correcta del tipo de columnas durante la importación
Se mejoró la lógica de detección automática para evitar que columnas numéricas fueran interpretadas incorrectamente como campos de fecha durante la primera importación de archivos. Los encabezados y valores de las columnas ahora se conservan correctamente.
3. Manejo preciso de rangos de tiempo fraccionarios
Se corrigieron inconsistencias de visualización al especificar fracciones de días para la obtención de datos desde PI. Los valores decimales ahora se muestran claramente y se interpretan de forma consistente, reduciendo confusiones durante la configuración.
4. Mayor capacidad de respuesta del Optimizador ante cambios de configuración
Se resolvieron problemas donde cambios en restricciones o condiciones iniciales no se aplicaban correctamente. El Optimizador ahora se inicializa utilizando valores de entrada en línea y responde inmediatamente a las actualizaciones de restricciones, asegurando un comportamiento de optimización consistente.
5. Restauración de la búsqueda de objetivos en estimación de parámetros
Se restauró la funcionalidad de búsqueda de objetivos (target seeking) tanto para flujos de trabajo de estimación de parámetros con una entrada como con múltiples entradas, permitiendo una convergencia más estable y trayectorias de solución más predecibles.
6. Rotación estable de archivos de registro
Se mejoró el manejo de archivos de registro para que se creen automáticamente nuevos archivos diarios cuando SharpBot permanece abierto durante la noche, asegurando diagnósticos más claros y una resolución de problemas más sencilla.
🎨 Mejoras de interfaz y usabilidad
1. Iconos de integración más seguros y neutrales
Se reemplazaron logotipos de terceros protegidos por marcas comerciales por iconos neutrales diseñados específicamente para representar PI, OPC, Excel y otros bloques relacionados. Esto proporciona una apariencia visual consistente y evita exposiciones legales innecesarias.
2. Mejor inicialización predeterminada de bloques
Los bloques de obtención y asignación de valores (Value Get/Set) ahora se inicializan con referencias predeterminadas más seguras, reduciendo el riesgo de conexiones accidentales y mejorando la confiabilidad para nuevos usuarios.
3. Etiquetas y escalas más claras en herramientas de visualización
Los componentes de visualización presentan ahora títulos, escalas, etiquetas y gradientes de manera más consistente, mejorando la claridad al analizar o exportar resultados visuales.
⚙️ Mejoras de rendimiento y estabilidad
1. Inicialización más predecible del Optimizador
El Optimizador ahora se inicializa de forma confiable en el estado operativo actual de la planta mediante la lectura de valores de entrada en tiempo real, mejorando la velocidad de convergencia y reduciendo la configuración manual requerida.
2. Mejoras generales de estabilidad
Múltiples correcciones internas relacionadas con el manejo de datos, la generación de visualizaciones y la inicialización de bloques contribuyen a una operación más fluida y una mayor confianza en escenarios de uso continuo.
🔌 Mejoras de conectividad e integración
1. Exportación correcta de listas de tags OPC
Las exportaciones de listas de tags desde el Cliente OPC ahora reflejan correctamente únicamente los tags utilizados en el modelo e incluyen metadatos relevantes como tipo de dato, escalamiento, calidad y estado de lectura/escritura.
2. Terminología consistente para PI Server
Se actualizó la terminología en SharpBot para referirse de manera consistente a PI Server, ofreciendo un etiquetado de integración más claro y neutral respecto a proveedores específicos.
📘 Documentación y ejemplos
1. Actualización de ejemplos para optimización y visualización
Los modelos de ejemplo fueron actualizados para reflejar el comportamiento más reciente del Optimizador y las mejoras de visualización, ayudando a los usuarios a adoptar las nuevas funcionalidades de forma más rápida y con mayor confianza.