loading

Honscn фокусируется на профессиональных услугах по обработке с ЧПУ  с 2003 года.

Детали из листового металла

Honscn прочно зарекомендовал себя как ведущая сила в сфере деталей обработки листового металла. Наши возможности охватывают широкий спектр процессов, охватывающих все, от точной резки и высокого воздействия до запутанного изгиба. Этот комплексный портфель процессов позволяет нам производить широкий спектр продуктов, удовлетворяя различные потребности наших клиентов.

Мы предлагаем впечатляющий выбор материалов и спецификаций, что позволяет удовлетворить требования как легкой, так и тяжелой промышленности. Будь то деликатные требования в области электроники или надежные потребности в строительстве и тяжелых секторах машин, у нас есть ресурсы и опыт для доставки.

В Honscn мы размещаем премию на высокую точную обработку. Наши передовые методы производства гарантируют, что каждый компонент, который мы производим, демонстрирует стабильные характеристики, что делает их идеальным аксессуаром для создания и обновления вашего оборудования. Каждая часть изготовлена ​​с тщательным вниманием к деталям, гарантируя не только функциональность, но и долгосрочную надежность.

Когда вы выбираете Honscn, вы не просто получаете детали обработки листового металла; Вы получаете партнера с широкими производственными мощностями спектра, непоколебимым приверженностью качеству и способностью поддерживать ваши проекты, большие или малые, в широком спектре отраслей.

Отправьте запрос
Индивидуальный точный листовой металл. Быстрое прототипирование | Однопопная обработка нескольких материалов
Службы обработки листового металла для промышленного оборудования, электронных корпусов и архитектурных украшений, поддержки из нержавеющей стали (304/316), алюминия (5052/6061), оцинкованные стали и медные сплавные материалы с толщиной 0,5 мм-12 мм. Интеграция лазерной резки, изгиба с ЧПУ, штамповки и сварки, оно достигает полной обработки поставки от проверки проектирования до массового производства на 10 000, сокращая цикл на 60% по сравнению с традиционной моделью
нет данных
Customer service
detect