当前位置: 首页 > article >正文

【案例分享】运用 Infragistics Ultimate UI 让工业物联网 IIoT 数据流更易于访问

客户概况

贝克休斯旗下的 Bently Nevada 是状态监测和资产保护领域的全球领导者。该公司拥有 60 多年的专业知识,在全球安装了超过 600 万个传感器和 100,000 个机架监测系统。

如今,Bently Nevada的开发团队正在使用现代 UI 工具包来增强他们的系统,使其具有更大的灵活性、性能和增强的用户体验——使客户能够更快地查看和解释工业物联网 (IIoT) 机器数据,并采取更快的行动,以确保工厂的持续运营。

挑战

当 Bently Nevada 推出其下一代状态监测和保护平台 Orbit 60 系列时,他们希望能够创建可视化功能,以处理实时、流式 IIoT 数据,并以有意义的方式让用户访问这些数据。

解决方案

Bently Nevada 在评估了多种解决方案和不同的 UI 组件供应商后,选择使用 Infragistics Ultimate UI for WPF。这为 Bently Nevada 提供了加速开发所需的高性能、灵活性和功能,并提供了更加用户友好和直观的用户体验。

Infragistics Ultimate UI for WPF试用下载

“Infragistics 帮助我们加快步伐,加快应用程序的构建。他们的控件用户友好且更直观,并帮助我们提供出色的用户体验。”——贝克休斯全球技术主管 Vikas Desai

优势

Infragistics 数据网格的功能和灵活性对 Bently Nevada 的开发人员非常有利。每个单元的自定义编辑和其他功能使开发人员能够使用网格并与复杂的 Bently 域数据模型无缝交互,而且几乎没有周转时间。结果是提高了开发人员的生产力,并能够更快地将应用程序推向市场,同时提供出色的用户体验。

“我们需要提供高性能且经过测试和记录的控件和组件。我们没有控件开发人员,因此我们依赖 Infragistics。对于我们来说,他们不仅仅是供应商,更是合作伙伴。”——Craig Campbell,高级软件架构师

Infragistics Grid的一个重要特性是开发人员能够动态地使用自定义编辑功能(每个单元格)。Bently Nevada 的应用程序需要这种灵活性,因为它们以各种格式在不同的单元格中显示数据。Infragistics 数据网格允许许多选项,例如下拉菜单、用于打开对话框的专用按钮等。

Infragistics 的价值

虽然 Bently Nevada 已经从 Infragistics Ultimate 中看到了一系列好处,但 Campbell 总结了他认为 Infragistics Ultimate 物有所值的关键特性:

 样式 - “可以轻松创建自定义样式以适应我们的应用程序主题。”

 功能 - “每个控件都具有大量功能以及允许我们修改功能的属性,这些功能定义明确且易于发现。”

• 可扩展性 - “我们可以通过附加行为或派生类来扩展控件,这使我们能够添加我们缺少的功能。”

“我们希望 Infragistics 也能帮助我们提供出色的用户体验,”全球技术主管 Vikas Desai 表示。“我们所有系统的关键支柱之一是需要提供更好的用户体验。

当我们使用 Infragistics 的控件时,这些功能就会嵌入其中 — — 它们用户友好、更直观,并且有助于完善应用程序的用户界面。”

关于 Infragistics

Infragistics 为世界上最大的企业提供工具和解决方案,以加速应用程序设计和开发,并促进团队协作。全球有超过 200 万开发人员使用 Infragistics 的企业级 UX 和 UI 工具包,快速为云、Web、移动和桌面创建原型并构建高性能应用程序。Infragistics Ultimate UI for WPF 提供了一个完整的库,其中包含 100 多个 WPF 控件,包括闪电般的网格和图表以及动态数据可视化。


http://www.kler.cn/a/400256.html

相关文章:

  • django-ninja 实现cors跨域请求
  • python读写excel等数据文件方法汇总
  • 经验笔记:Git 基础操作指南
  • 平台整合是网络安全成功的关键
  • 云原生之运维监控实践-使用Telegraf、Prometheus与Grafana实现对InfluxDB服务的监测
  • python机器人Agent编程——多Agent框架的底层逻辑(上)
  • C指针之舞——指针探秘之旅
  • django 过滤器的执行
  • CentOS Linux 7 (Core) x86_64 怎么配置网络?
  • 使用 PyTorch 实现简化版 GoogLeNet 进行 MNIST 图像分类
  • C# 面向对象
  • MySQL45讲 第二十五讲 高可用性深度剖析:从主备原理到策略选择
  • 淘宝客结合C#使用WebApi和css绘制商品图片
  • 界面控件DevExpress WinForms v24.2新功能预览 - 支持.NET 9
  • 社交电商的优势及其与 AI 智能名片小程序、S2B2C 商城系统的融合发展
  • Java篇String类的常见方法
  • 基于YOLOv8深度学习的智慧交通非机动车驾驶员头盔佩戴检测系统
  • Matlab实现白鲸优化算法优化随机森林算法模型 (BWO-RF)(附源码)
  • 在Keil中使用ST-LINK烧录STM32程序指南
  • 聚焦 AUTO TECH 2025华南展:探索新能源汽车发展新趋势
  • 美赛优秀论文阅读--2023C题
  • Spring Boot汽车资讯:数字化时代的驾驶
  • 前端性能优化深入解析:提升用户体验的几个关键点
  • 工具类-基于 axios 的 http 请求工具 Request
  • ELK8.15.4搭建开启安全认证
  • 基于Vue3与ABP vNext 8.0框架实现耗时业务处理的进度条功能