Descrizione del progetto
Tecnologia autonoma per l’ispezione degli aeromobili
Le ispezioni sull’aeronavigabilità, eseguite sia durante la fase di fabbricazione dell’aeromobile che nel corso del suo utilizzo, sono fondamentali per garantire la sicurezza del volo. Tuttavia, la mancanza di una soluzione tecnologica completa da punto a punto in grado di coadiuvare l’ispezione, l’identificazione e la categorizzazione esaustiva dei difetti nonché la generazione di prospetti rende le ispezioni noiose, lunghe e costose. Il progetto DRONYTHING, finanziato dall’UE, sostiene l’omonima azienda spagnola nello sviluppo di una tecnologia autonoma che dovrebbe contribuire a ridurre il costo orario di manutenzione per volo. La soluzione proposta aiuterà le aziende di manutenzione degli aeromobili a sfruttare la tecnologia dei droni e l’elaborazione delle immagini alimentata dall’intelligenza artificiale per condurre le ispezioni degli aeromobili.
Obiettivo
Dronything S.L. is a privately held company founded in Spain with the vision of guaranteeing that every aircraft can fly more and do what they are best at – helping people fly while spending less time in the hangar. After successfully piloting the prototype version of Dronything’s technology, the team can confirm the capability of its breakthrough product to open new markets in Europe with the potential for rapid growth.
By pursuing the present feasibility study, the management team aims to improve its understanding of international market conditions and the associated risks that need to be considered as the company develops a deeper business plan for rolling out and scaling up Dronything as a marketable innovative solution. SME Instrument Phase-1 and Phase-2 will be extremely beneficial in helping the company to accelerate development and attain the targeted market penetration of the Dronything solution, boosting the company’s growth to 130 employees and € 78,820,000 in revenues by 2025.
Campo scientifico (EuroSciVoc)
CORDIS classifica i progetti con EuroSciVoc, una tassonomia multilingue dei campi scientifici, attraverso un processo semi-automatico basato su tecniche NLP.
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H2020-SMEInst-2018-2020-1
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