157 Por regla general, las máquinas-herramienta, especialmente en los países de habla alemana, ya están diseñadas para ofrecer muchos años —si no décadas— de funcionamiento rentable, de alta precisión y sin problemas. Sin embargo, en el caso de tornos, fresadoras o rectificadoras, también se aplica lo siguiente: “El tiempo que tardan en disminuir los niveles de precisión y fiabilidad depende del diseño básico de la máquina, de su grado de utilización y de su mantenimiento”, explica Paul Kössl, director global de negocio y marketing del grupo internacional United Grinding, con sede en Suiza. El grupo, que emplea a unas 2.500 personas en todo el mundo, confía en el mantenimiento preventivo para minimizar los tiempos de inactividad y prolongar la vida útil de sus máquinas, señala Kössl. El mantenimiento preventivo permite conocer no sólo el estado actual de los equipos, sino también las piezas, procesos y componentes que deben repararse, sustituirse o actualizarse en un futuro próximo. Además, United Grinding ofrece cada vez más productos digitales y sistemas de asistencia como su ‘Service Monitor’, que gestiona, supervisa y documenta de forma centralizada las tareas de mantenimiento, incluso para varias máquinas simultáneamente. CRECIENTE IMPORTANCIA DE LA DIGITALIZACIÓN Según Paul Kössl, la importancia de los sistemas de asistencia digital creció considerablemente durante la pandemia. Sólo el número de llamadas de mantenimiento remoto se triplicó con creces durante este tiempo. Entretanto, la mitad de todas las máquinas de United Grinding Group están equipadas con el nuevo sistema operativo inteligente C.O.R.E., que permite intercambiar datos entre máquinas, incluso con sistemas de terceros, a través de la interfaz umati integrada. C.O.R.E. proporciona acceso a soluciones digitales en la propia máquina, sin necesidad de instalar hardware adicional. Por ejemplo, la operación remota puede realizarse mediante videoconferencia utilizando la cámara integrada en el panel C.O.R.E. La digitalización ayuda a las empresas a trabajar de forma más precisa y cercana para mantener su productividad y aumentar los niveles de fiabilidad, se afirma. Kössl comparte la opinión de que es probable que la futura adopte los análisis de Big Data, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático como base para el mantenimiento predictivo, aunque muchos usuarios aún tengan grandes reservas al respecto. “Pero ya estamos viendo una nueva generación de operadores de máquinas nativos digitales que se sienten perfectamente a gusto con el uso de las tecnologías asociadas”.
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