
Una base más sólida para datos, visualizaciones y estabilidad
TOKII 3.2 marca un paso clave en la consolidación de la nueva arquitectura de la plataforma. Esta versión unifica el flujo de datos y renderizado, mejora la claridad de la información mostrada y refuerza la estabilidad general del sistema, incorporando además importantes rediseños en módulos clave del entorno web.
Machine Learning: una IA más usable y orientada al usuario
Rediseño integral del módulo de ML para hacerlo más accesible y operativo.
Simplificación de flujos y configuración
Mejora en la comprensión y uso de modelos
Enfoque más claro hacia casos de uso reales dentro de la plataforma
Este rediseño acerca la capa de IA al usuario final, reduciendo barreras de uso y facilitando su adopción.
Transformaciones: más claridad y control sobre el dato
Revisión profunda del módulo de transformaciones para mejorar su usabilidad.
Rediseño de la experiencia de configuración
Mayor claridad en los flujos de transformación de datos
Mejora en la trazabilidad y comprensión del procesamiento
El resultado es un sistema más intuitivo para trabajar con el dato antes de su visualización.
Nuevas gráficas: más capacidad analítica desde el dashboard
Se amplía el catálogo de visualizaciones con nuevos tipos de gráfica orientados a un análisis más avanzado del dato.
Incorporación de gráficas de dispersión (scatter)
Nuevas visualizaciones de tipo bubbles
Inclusión de boxplots para análisis de distribución
Estas nuevas opciones permiten explorar relaciones, variabilidad y patrones en los datos de forma más rica y flexible dentro de la plataforma.
Nuevo actualizador: despliegues más controlados y fiables
Se introduce una mejora en el sistema de actualización de la aplicación.
Nuevo ejecutable de actualización
Ajustes en procesos de despliegue y certificación
Mejora en la estabilidad del flujo de actualización
Esto reduce incidencias en releases y facilita la distribución de nuevas versiones.
Visualizaciones unificadas: más coherencia, menos excepciones
La plataforma avanza hacia un comportamiento homogéneo en todos los KPIs y componentes visuales.
Adaptación de un amplio conjunto de visualizaciones al nuevo flujo MQTT y renderer
Unificación del comportamiento entre gráficas, tablas y elementos interactivos
Reducción de lógica específica por componente
Datos e históricos: una lógica común de principio a fin
Se consolida una arquitectura de datos más ordenada y alineada con el backend.
Adaptación a la nueva estructura de datasets, vistas y datos
Compatibilidad con históricos existentes
Mejora en fechas, ejes y formateo de labels
DataProvider común para gráficas 2D
MQTT más claro: datos pensados para ser entendidos
Nombres comprensibles en lugar de códigos internos
Lectura directa de valores MQTT en KPIs
Mejora en unidades, tooltips y atributos
Base técnica optimizada: menos fricción, más control
Mejora en animaciones y configuración visual
Reorganización de addressables
Optimización de UI y rendimiento
Internacionalización: una experiencia más global
Nueva traducción al francés
Nueva traducción al portugués
Mejora de textos en documentos, archivos y dashboards
Correcciones y estabilidad: una plataforma más fiable en el día a día
Mejoras en conexión, login y compilación
Correcciones en KPIs y procesamiento de datos
Ajustes en interfaz, menús y navegación
Fixes en archivos, tickets y backend
Una release de consolidación
TOKII 3.2 refuerza la coherencia del sistema, mejora la claridad del dato y consolida una base técnica más robusta.
Plataforma más estable y predecible
Menor complejidad interna
Preparada para futuras ampliaciones