Implementación de sistemas de inspección automatizada con IA
Con el objetivo de optimizar el control de calidad y reducir los reprocesos, SEM (Sistemas Especiales de Metalización S.A.), socio de FADE (Federación Asturiana de Empresarios).

Ha desarrollado unos sistemas de inspección automatizada basados en visión artificial e inteligencia artificial (IA) adaptados a dos sectores clave: el naval y el industrial. Estos sistemas permiten la detección temprana de defectos en procesos críticos, mejorando la eficiencia operativa, reduciendo el uso de materiales y disminuyendo el impacto ambiental.
Ambos sistemas contribuyen a una visión compartida de producción más sostenible y eficiente. La detección temprana de defectos permite reducir reprocesos, optimizando el uso de materiales, minimizar los desechos y reducir las emisiones de compuestos orgánicos volátiles (COV), lo que reduce la huella ambiental y fortalece su compromiso con la economía circular. De igual forma, este proyecto apoya el compromiso de SEM con la innovación tecnológica y el respeto por el medio ambiente.
Actualidad relacionada
RIU Hotels & Resorts, miembro de CAEB (Confederación de Asociaciones Empresariales de Baleares), está comprometido con la ejecución del proyecto RECOFID, impulsado por el CDTI (Centro para el Desarrollo Tecnológico Industrial), con número asignado CDTI-IDI20240132 y que está siendo desarrollado por RESUINSA.
El principal reto al que se enfrenta el sector alimentario es que el impacto de su actividad sea neutro y, con este propósito, Campofrío Frescos aborda los grandes desafíos que afectan a su cadena de valor con el objetivo de alcanzar un modelo de producción regenerativo y circular.
Repsol ha lanzado en 2024 la iniciativa Onestore de gestión integrada de inventarios y almacenes de repuestos del área industrial.
TYPSA, miembro de MAFEX (Asociación de la Industria Ferroviaria Española), está invirtiendo en la mejora de los procesos de captura y tratamiento de la información digital para la aplicación posterior de algoritmos de predicción que faciliten la toma de decisiones de mantenimiento y rehabilitación.