Gestión eficiente del mantenimiento en tanques industriales
Una buena gestión de mantenimiento en tanques reduce riesgos, mejora la operación y prolonga la vida útil de los activos.
Euclides Quiñonez
Ingeniero Mecánico con especialización en mantenimiento industrial. 43 años de experiencia en las industrias petroleras, petroquímicas, gas, metalmecánica y alimento. Desarrollador de contenidos, analista experto en inspección de equipos y corrosión y en la gerencia técnica de parada de plantas. Calificado y certificado en las técnicas de ensayos no destructivos UT, PT, VT, MT, RT.
Todas las publicaciones de Euclides Quiñonez
Mangueras de carga: Su rol esencial en la cadena de suministro
Las mangueras de carga no solo facilitan la transferencia de productos, sino que desempeñan un papel esencial en la eficiencia y seguridad de la cadena de suministro, especialmente en las operaciones de monoboyas, las cargas de muelle a barco y de barco a barco.
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Aprendizaje automático para la precisión en ensayos no destructivas
El aprendizaje automático permite que los métodos de pruebas no destructivos brinden evaluaciones más rápidas y confiables en tareas de inspección críticas.
Innovación robótica en la aplicación e inspección de recubrimientos
Aplicaciones de la robótica para mejorar procesos de limpieza, precisión y seguridad en superficies técnicas.
Ultrasonido industrial: Evolución tecnológica y aplicaciones actuales
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RBI en la industria petrolera: Casos de estudio y mejores prácticas
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Auditorías de calidad en la industria petrolera: Claves y herramientas
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La digitalización y su impacto en la minería
Inspenet, 02 octubre 2023. En los últimos años, la digitalización se ha convertido en un factor relevante que está cambiando radicalmente la forma en que se desarrollan las operaciones mineras y cómo se logra una mayor eficiencia en el sector
Tecnologías de sensores avanzados para la detección de la corrosión
Controlar la corrosión con tecnologías avanzadas ayuda a prevenir fallos estructurales, reducir costos y mejorar la eficiencia en la producción.
Predicción de fallas: Machine Learning en el mantenimiento industrial
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