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        Inicio / Actualizaciones de producto / Novedades de SCALE.sdm – agosto – septiembre de 2026

        Publicado el

        Novedades de SCALE.sdm – agosto – septiembre de 2026

        Agosto y septiembre traen numerosas mejoras para el trabajo diario en el modelo y tiempos de respuesta más rápidos en SCALE.sdm, además de una gran actualización de Data Analysis con entrenamiento en GPU y análisis de clústeres.

        SCALE.sdm La solución central para la gestión de datos de simulación Add-on Extensiones opcionales para SCALE.sdm

        Novedades en SCALE.sdm

        SCALE.sdm
        Edición de la descripción breve de un componente múltiple en la tabla

        Descripciones breves para componentes múltiples

        Hasta ahora, en un componente múltiple solo se podía editar el nombre. Ahora también puede añadir una descripción breve: haga doble clic en la columna Descripción breve de la tabla, introduzca el texto y confirme con Intro.

        Novedad en: 1.268 – SCALE.sdm | Model

        Un trabajo diario más fluido

        • Las configuraciones de ejecución nuevas o duplicadas se seleccionan automáticamente justo después de crearlas.
        • Los cambios en filtros, agrupación o columnas ahora solo se aplican a la pestaña actual. Un preset de widget solo se actualiza cuando lo guarda de forma explícita.
        • Una protección impide abrir el mismo componente en vivo en dos pestañas de edición de un mismo cliente.
        • La vista de grupos ofrece la opción «sin ordenar», igual que las vistas de ejecuciones y de versiones del pool.
        • Ahora se pueden abrir los adjuntos de una versión de componente que no forma parte de la versión actual del pool, por ejemplo una seleccionada en el historial.
        • Al copiar y pegar una configuración de ejecución dentro de un pool se conserva su historial.

        Novedad en: 1.268 – 1.269 – SCALE.sdm | Model

        Respuestas más rápidas, inicio de sesión seguro

        • Comprobaciones de permisos más rápidas cuando se usan permisos de objeto, con menos consultas a la base de datos al actualizar la caché de permisos.
        • Las comprobaciones de estado del almacenamiento se guardan en caché, lo que reduce la carga de las conexiones S3.
        • Al guardar un archivo se inicia ahora un trabajo de copia solo para ese archivo y no para toda la tabla.
        • El scope de OpenID Connect se puede configurar en los ajustes operativos.
        • Los datos maestros bloqueados siguen protegidos cuando las comprobaciones de licencia están activas.
        • Actualizaciones de seguridad de las imágenes de la aplicación.

        Novedad en: 2.2.5 – 2.2.9 – SCALE.sdm | Project + Result

        Ver todos los changelogs

        Novedades en add-ons y herramientas

        Add-on

        Data Analysis

        Convierta sus datos en conocimientos útiles.

        Add-on
        Diálogo del análisis de clústeres con valores de silueta por número de clústeres

        Encontrar estructuras con el análisis de clústeres

        El nuevo análisis de clústeres k-means evalúa cada número de clústeres de 1 a 10 y muestra primero el mejor, con una indicación clara de la calidad. Una vez aplicado, un solo ajuste colorea todos los gráficos por clúster y el gráfico de coordenadas paralelas muestra la media de cada clúster.

        Novedad en: 3.0 – Data Analysis

        Gráfico de coordenadas paralelas con ejes de entrada y salida

        Una visión más clara de sus datos

        El gráfico de coordenadas paralelas separa ahora las entradas de las salidas, ofrece varias escalas de ejes y funciona sin metamodelo. La matriz de resumen reúne histogramas, diagramas de dispersión y correlaciones en una sola vista.

        Con los conjuntos de datos de ejemplo puede empezar de inmediato, y los archivos CSV se abren directamente desde los adjuntos de un ensayo.

        Novedad en: 3.0 – Data Analysis

        Mejores metamodelos, entrenados en la GPU

        El entrenamiento usa la tarjeta gráfica cuando el navegador lo admite y, si no, pasa automáticamente al procesador. Los nuevos valores predeterminados con early stopping ofrecen mejores modelos con un tiempo de ejecución similar o menor.

        Novedad en: 3.0 – Data Analysis

        Una calidad de modelo en la que puede confiar

        • Junto al modelo lineal, una red neuronal se entrena en segundo plano. Así ve si la respuesta es realmente no lineal.
        • Una valoración por colores combina los resultados de entrenamiento y de prueba de cada modelo.
        • Un modelo recién entrenado no se activa si su resultado de prueba es negativo o claramente inferior al del modelo activo.

        Novedad en: 2.2 – 3.0 – Data Analysis