NBN5-F7-E2-5M Sensor de Proximidad Inductiva 7mm M12 10-30V DC 5M Cable IP67 Pepperl+Fuchs

Detección precisa para aplicaciones industriales- ¿ Qué?

El Pepperl + Fuchs NBN5 - F7 - E2 - 5M es un sensor de proximidad inductiva de alto rendimiento. Con una distancia de operación nominal de 5 mm, puede detectar con precisión objetos metálicos dentro de su rango.La distancia de funcionamiento garantizada de 0 - 4.05 mm garantiza una detección de objetos fiable. Su frecuencia de conmutación de hasta 500 Hz permite una respuesta rápida, crucial para procesos industriales de alta velocidad.Ya sea rastreando pequeños componentes en una cinta transportadora de rápido movimiento o monitoreando con precisión las posiciones de las herramientas en un centro de mecanizado, la precisión de este sensor garantiza una operación industrial fluida y eficiente.- ¿ Qué?

Diseño robusto para ambientes hostiles- ¿ Qué?

Construido para soportar duras condiciones industriales, el NBN5 - F7 - E2 - 5M cuenta con una construcción duradera.que ofrece una excelente resistencia a la abrasión y a los productos químicosCon una clasificación de protección IP67, es resistente al polvo y al agua, capaz de soportar la inmersión en agua de hasta 1 metro de profundidad durante 30 minutos.Funcionamiento en un rango de temperatura de - 25°C a + 70°CEste diseño robusto minimiza la necesidad de reemplazos frecuentes, ahorrando tiempo y costos.- ¿ Qué?

Instalación conveniente con alcance extendido- ¿ Qué?

La instalación del NBN5 - F7 - E2 - 5M es fácil. Está diseñado para montar sin descarga, proporcionando flexibilidad en los lugares de instalación.Significativamente más largo que los modelos estándarEsta longitud de cable extendida permite una colocación más conveniente en instalaciones industriales más grandes.tiene una salida PNP con una función de conmutación normalmente abiertaEquipado con polaridad inversa y protección contra cortocircuito, garantiza un funcionamiento seguro y estable, lo que facilita la integración en los sistemas de automatización existentes.