Los ensayos no destructivos (NDT) en la industria metalúrgica vienen utilizándose desde tiempos inmemoriales para garantizar la calidad de los productos. En muchos casos mediante equipos con décadas de funcionamiento, con lo que ello significa de robustez y fiabilidad. Pero la velocidad de las transformaciones que está sufriendo la industria, con la aplicación de conceptos como el aprendizaje automático (inteligencia artificial), industria 4.0, utilización de la nube y las tecnologías de blockchain, los han convertido en un elemento esencial para la mejora de procesos y productos, ya que su posición, al final de las líneas de fabricación, les permite acumular ingentes cantidades de información (big data) que debidamente tratada, generan información y conocimiento para el funcionamiento de industrias más sostenibles y con una menor huella de carbono.

ISEND, desde su nacimiento, viene aplicando todas estas técnicas en todos sus equipos de NDT, lo que está ayudando a múltiples empresas a la mejora de su sostenibilidad, viabilidad y ecología. Diseñamos, fabricamos e instalamos equipos de NDT tanto en caliente como en frío incorporando las últimas tecnologías como el aprendizaje automático, el análisis de vibraciones para el mantenimiento predictivo y lo más importante, centrados en el usuario final.

Combinamos diferentes tecnologías como las corrientes inducidas y la visión artificial dando como resultado una identificación de defectos hasta ahora impensable. Participamos en proyectos de R&D a nivel internacional para que nuestras soluciones se adapten a las necesidades de los clientes.

Actualmente estamos ya trabajando en la 5a generación de nuestra familia de soluciones EDDYeyes, aumento su robustez, fiabilidad y haciéndolas fáciles de mantener para entornos de fabricación hostiles.

El resultado de todo ello es una contribución activa a la sostenibilidad económica y medioambiental, ya que el conocimiento generado por nuestras soluciones permite reducir al máximo los defectos, los tiempos de parada y las devoluciones de clientes, elementos todos ellos que al final, suponen una mejora de la rentabilidad y una reducción de las emisiones a la atmósfera.

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