
Part Production Cell — MES & OEE
OpenPLC, Ignition Perspective e SQLite: eventi, KPI e cause dei fermi macchina organizzati in modo chiaro.
Health Tracker & Biomarkers è nato da una domanda chiara: un utente può capire se vitamine e integratori influenzano i risultati di laboratorio?
Il prodotto richiedeva più del semplice tracciamento. Serviva un modello dati per assunzione, cicli, biomarcatori, obiettivi, storico e casi limite in cui i dati sanitari non si comportano in modo lineare.
Ho lavorato su logica UX, struttura dell’interfaccia, implementazione SwiftUI, onboarding, localizzazione e stabilità del rilascio, affinché il prodotto potesse passare dall’idea all’App Store senza perdere chiarezza.

Il compito di design principale era riunire assunzione giornaliera, risultati di laboratorio, cicli di integratori, obiettivi e storico in un sistema coerente. Ho mappato flussi, transizioni, casi limite e scoperta graduale delle funzionalità, così che gli utenti capissero la relazione tra azioni e risultati.

Voglio monitorare l’assunzione di integratori e vedere cosa è pianificato e cosa è stato saltato.
Voglio aggiungere biomarcatori, impostare obiettivi e monitorare i progressi nel tempo.
Voglio gestire cicli e dosaggi degli integratori e capire come influenzano i risultati di laboratorio.
Sono partito dalla logica centrale e dalla struttura dati invece di fissare troppo presto l’interfaccia. Il design system e l’architettura SwiftUI sono evoluti insieme, verificando ogni collegamento tra assunzione, cicli e marcatori di laboratorio rispetto al comportamento reale del prodotto.

Ho assemblato i componenti principali e testato gli scenari fondamentali. La navigazione è stata aggiunta più tardi, una volta stabilizzata la logica.
La prima build ha rivelato problemi logici. Ho rifinito gli scenari, soprattutto le relazioni tra risultati di laboratorio e cicli di integratori.
Ho creato un set di icone personalizzato per mantenere coerente l’interfaccia. Gli input sono stati ridisegnati come elementi a capsula, risparmiando spazio e migliorando la coerenza visiva.
Dopo diverse iterazioni, la logica è diventata chiara. La parte più impegnativa era visualizzare con precisione la relazione tra assunzione e cambiamenti dei biomarcatori.
Ho analizzato concorrenti e posizionamento. Era importante presentare il prodotto come serio e affidabile senza fare promesse eccessive. L’attenzione era rivolta a scenari reali e a una presentazione chiara di problema e soluzione.

Il design doveva trasmettere serietà: meno promesse, più struttura e chiarezza.
Ho scelto uno stile più vivace e netto, con testi chiari.
Ho testato build, localizzazione e stabilità generale. Questa volta ho eseguito più test prima del rilascio.
Poiché l’app è più complessa di un tipico tracker, l’onboarding è diventato il punto di ingresso al sistema. Gli utenti rispondono a domande, scelgono uno scenario e ricevono una struttura personalizzata. Non è solo un’introduzione all’interfaccia: è configurazione.

Ho aggiunto una skill Codex dedicata con linee guida e best practice. Questo ha aiutato a strutturare l’onboarding con più attenzione.
Dopo la ricerca sui concorrenti, l’onboarding è diventato interattivo. Sono stati introdotti scenari ramificati basati sulle risposte degli utenti.
Ho aggiunto il supporto a testo più grande, considerato il controllo vocale e permesso di disattivare le animazioni in base alle impostazioni di sistema.
Conclusioni

OpenPLC, Ignition Perspective e SQLite: eventi, KPI e cause dei fermi macchina organizzati in modo chiaro.

OpenPLC e Ignition: logica Ladder, macchina a stati in Structured Text, feedback dei sensori e cicli normali verificabili.

Monitoraggio enterprise per una centrale nucleare: stati del sistema, vincoli ingegneristici e logica 3D degli stoccaggi.