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Sistema Multiplataforma de UI Adaptativa

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Abstract(s)

This dissertation focuses on the development of a multiplatform adaptive user interface system within the context of Frontline Pick, a module of TeamViewer’s Frontline platform. Widely used in logistics and industrial operations, Frontline Pick supports technologies such as Augmented Reality (AR) and portable devices, including Head Mounted Displays (HMDs) and smartphones, with the goal of increasing efficiency and accuracy in workflow execution. The challenges identified include the complexity of interface configuration, limited adaptability across different devices, and restricted reusability of layouts and components, all of which hinder scalability and increase development costs. To address these issues, this research adopts Kotlin Multiplatform (KMP) together with Compose Multiplatform, enabling the sharing of business logic and UI components across platforms while allowing device-specific customization. The proposed architecture emphasizes modularity, separation of structure and content, and the use of reusable layouts adaptable to various screen sizes and densities. The achieved results demonstrate a reduction in workflow creation time, improved device compatibility, and elimination of UI redundancies. Furthermore, this dissertation establishes a set of best practices for multiplatform development, contributing to the creation of scalable, efficient, and maintainable solutions.
A presente dissertação centra-se no desenvolvimento de um sistema de interfaces adaptativas multiplataforma, com foco no módulo Frontline Pick da plataforma Frontline da TeamViewer. Este módulo é amplamente utilizado em contextos logísticos e industriais, suportando tecnologias como realidade aumentada (AR) e dispositivos portáteis, incluindo Head Mounted Displays (HMDs) e smartphones, com o objetivo de aumentar a eficiência e a precisão na execução de fluxos de trabalho. O problema em análise resulta das limitações observadas no processo atual de criação e manutenção de interfaces de utilizador (UI) e workflows. Entre os principais constrangimentos identificados destacam-se a elevada complexidade de configuração, a fraca adaptação a diferentes dispositivos e a reduzida reutilização de layouts e componentes, fatores que comprometem a escalabilidade e elevam os custos de desenvolvimento. Para mitigar estas limitações, esta dissertação propõe a utilização de Kotlin Multiplatform (KMP) em conjunto com o Compose Multiplatform, permitindo a partilha de lógica de negócio e de UI entre diferentes plataformas, sem comprometer a capacidade de adaptação às necessidades específicas de cada dispositivo. A arquitetura desenvolvida baseia-se na modularidade, na separação entre estrutura e conteúdo e na criação de layouts reutilizáveis e dinâmicos, ajustáveis a diferentes dimensões e densidades de ecrã. Complementarmente, foram exploradas novas formas de interação, como comandos de voz e controlos externos, de forma a melhorar a usabilidade em ambientes industriais, onde a interação tátil se encontra muitas vezes limitada. O sistema proposto proporciona, assim, maior consistência visual e funcional, bem como uma experiência de utilizador uniforme e eficiente em diferentes plataformas. Os resultados obtidos evidenciam uma redução significativa no tempo de criação de workflows, uma melhor compatibilidade entre dispositivos e uma diminuição das redundâncias na construção de UI. Estes resultados reforçam a importância do paradigma multiplataforma como estratégia para o desenvolvimento de soluções robustas, escaláveis e economicamente viáveis. Por último, o trabalho contribui com um conjunto de melhores práticas de desenvolvimento multiplataforma, que podem servir de referência em projetos futuros. Estas incluem a adoção de componentes modulares, a priorização da eficiência no desempenho em dispositivos com recursos limitados e a garantia de uma experiência de utilizador consistente sem comprometer a flexibilidade necessária para diferentes cenários de aplicação. Em suma, esta dissertação demonstra que a abordagem proposta responde eficazmente às limitações identificadas e posiciona o Frontline Pick como uma solução adaptável às exigências atuais e futuras do setor logístico e industrial.

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Multiplatform Solution Adaptive Interfaces Kotlin Multiplatform Workflows Frontline Pick Augmented Reality Solução Multiplataforma Interfaces Adaptativas Kotlin Multiplatform Realidade Aumentada

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