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Industria

Industria 5.0
tecnología

Automatización vs empleo: Perspectivas para la Industria 5.0

Inspenet, 27 octubre 2023.
Los avances tecnológicos incorporados en los procedimientos de producción empresariales han dado lugar a las revoluciones industriales. El último escalón de este fenómeno de innovación es la Revolución 4.0, sin embargo, ya está en desarrollo la Industria 5.0, mediante la cual, se integraran las tecnologías avanzadas con la colaboración humana.

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Inspección robótica
tecnología

Innovación robótica en la aplicación e inspección de recubrimientos sobre superficies metálicas

Inspenet, 26 octubre 2023.
La innovación robótica ha revolucionado los procedimientos relacionados con la preparación de superficies metálicas, la aplicación de recubrimientos y la inspección en el ámbito industrial. La incorporación de robots ha contribuido a lograr una mayor eficiencia, precisión y reducción de costos sustanciales, al mismo tiempo que ha mejorado la calidad de los productos finales.

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Revolución 4.0
tecnología

La Revolución 4.0 en inspección de activos en la industria del petróleo y gas

Inspenet, 23 octubre 2023.
La inspección de activos se define como uno de los métodos principales para determinar si un producto o equipo cumple con los requerimientos técnicos y de calidad por los cuales fue fabricado. El fin de esta actividad es garantizar la seguridad, confiabilidad y eficiencia de las operaciones que desempeñan estos activos.

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Inspenet-mineria
minería

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

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Inspenet-Machine Learning
tecnología

Predicción de fallas: La revolución del Machine Learning en el mantenimiento industrial

Inspenet, 15 septiembre 2023.
A medida que la era de la tecnología y la automatización avanza, el Mantenimiento Predictivo (PdM) ha evolucionado significativamente, y uno de los impulsores de esta evolución ha sido la aplicación del Machine Learning; la cual, ha llevado esta disciplina a nuevas alturas al permitir la predicción de fallas de una manera más precisa y eficiente.

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