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AMT – Advanced Machine Tools inaugura su primera edición en Barcelona
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AMT – Advanced Machine Tools inaugura su primera edición en Barcelona

AMT   Advanced Machine Tools inaugura su primera edición en Barcelona
Del 18 al 20 de abril, AMT – Advanced Machine Tools muestra las últimas novedades en maquinaria de deformación y corte de chapa, arranque de viruta, componentes y accesorios. Foto: AMT
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El sector de la máquina-herramienta ha vuelto a Barcelona con AMT – Advanced Machine Tools. La primera edición del nuevo evento tecnológico para la industria metalúrgica ha abierto sus puertas en Fira de Barcelona – Gran Vía para mostrar las últimas soluciones en maquinaria de corte, arranque, deformación, láser, perforación, fresado, estampación, prensa o pulido, así como los instrumentos, herramientas, accesorios y componentes más novedosos que están transformando la cadena de valor de la industria manufacturera.

 

En palabras de Xabier Arambarri, presidente de AMT – Advanced Machine Tools y director general de Delteco, “con AMT – Advanced Machine Tools, el sector del metal recupera un punto de encuentro en Barcelona en al que descubrir las últimas novedades en maquinaria de deformación y corte de chapa, arranque de viruta, componentes y accesorios, un mercado muy significativo para el sector de la máquina-herramienta”. “Esta es la forma de crear un país industrial y hacerlo crecer, mostrando lo último en innovación industrial a los profesionales del sector”, ha añadido.

 

Todo ello de la mano de firmas como Amada, Cutlite Penta, Delteco, Egasca, Josep Muntal, Maquinser, Mecos, Nogval, Rittal, Kluthe, Intermaher y Hexagon, entre muchas otras, que durante tres días muestran sus últimas soluciones a los profesionales de la industria del metal, tanto en mecanizado (matriceros, mecanizadores, decolectadores…), como de conformado (calderías, planchisterías…), y fabricantes de componentes en general para automoción, aeronáutica, bienes de equipo y de consumo.

 

AMT – Advanced Machine Tools ha inaugurado también la primera edición del Metal Industry Congress, que ha abordado las tendencias actuales el mercado de transformación metálica y en el sector de la máquina-herramienta. El sector de la transformación metálica vive en permanente innovación, con la necesidad de adaptarse rápidamente a las constantes peticiones de productos de altas prestaciones, y a la cambiante geopolítica, que supone restricciones energéticas y de disponibilidad de materiales. Daniel Casellas, director científico de Eurecat, ha analizado los principales retos que afronta el sector de transformación metálica hacia su consolidación como industria resiliente y sostenible.

 

Uno de los principales desafíos es la creación de procesos más sostenibles que permitan contribuir a la descarbonización de la industria. Concretamente el acero es uno de los materiales con más reciclabilidad, utilizando chatarra de otros productos, tratándola y creando nuevo acero. Sin embargo, el aluminio no permite ser refinado, “por lo que todavía hay que trabajar en esta etapa de recuperación”, señala Casellas. Además, una de las tendencias en auge actualmente es el desarrollo de materiales para las baterías y los coches eléctricos. 

 

Otro de los retos es reducir las roturas inesperadas en el conformado de chapa de alta resistencia para conseguir una fabricación cero defectos. “Gracias a la Inteligencia Artificial y otras capacidades de digitalización, podemos conseguir ver errores que tienen los materiales a la hora de tratarlos, aunque aparentemente estén bien y dentro de la zona de seguridad”, añade.

 

En este sentido, Diego Galar,catedrático de Ingeniería de Operaciones y Mantenimiento de la Universidad de Luleå, ha hecho hincapié en la nueva forma de predecir los fallos y la salud de las máquinas en el futuro. “El Digital Twin ha sido la gran revolución, ya que permite realizar predicciones de fallos y también de Health Management”, ha destacado Galar. Gracias al Digital Twin 3.0, que combina modelos basados en datos con Inteligencia Artificial, podemos avanzarnos y obtener una mejor predicción de errores que hasta el momento no se conocían. Y esto se consigue gracias a compartir información de cómo funcionan diferentes máquinas y de sus posibles errores.

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