{"id":32483,"date":"2022-07-20T13:46:31","date_gmt":"2022-07-20T11:46:31","guid":{"rendered":"https:\/\/php8.plastv.de\/?p=32483"},"modified":"2022-07-20T13:46:31","modified_gmt":"2022-07-20T11:46:31","slug":"aisemo-kuenstliche-intelligenz-fuer-spritzgiessmaschinen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/plas.tv\/?p=32483","title":{"rendered":"AISEMO: K\u00fcnstliche Intelligenz f\u00fcr Spritzgie\u00dfmaschinen"},"content":{"rendered":"<ul>\n<li><strong>\u00a0Performancesteigerung ohne Steuerungseingriff und aufw\u00e4ndige Installation<\/strong><\/li>\n<li><strong>Zustandserkennung mit Bluetooth-Sensor anhand von Temperatur und Vibration<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<p>Die nach eigenen Angaben erste herstellerunabh\u00e4ngige Komplettl\u00f6sung auf Basis K\u00fcnstlicher Intelligenz, die ohne Eingriff in die Steuerung Produktionsprozesse im Spritzguss \u00fcberwacht und optimiert, hat jetzt AISEMO vorgestellt. \u201eAISEMO Analytics\u201c ist eine browserbasierte Software, mit der die Produktivit\u00e4t von Spritzgussmaschinen unterschiedlicher Anbieter gesteigert werden kann. Entwickelt hat sie das 2019 gegr\u00fcndete \u00f6sterreichische Start-up mit Sitz in Weibern bei Linz. Es spricht vor allem Spritzgie\u00dfer in der DACH-Region mit heterogenen Maschinenparks ab 10 Einheiten an.<\/p>\n<p><strong>Weniger Ausschuss, geringere Ausfallzeiten und stabilere Produktion<\/strong><\/p>\n<p>Im Durchschnitt steht eine Spritzgussmaschine nach Erkenntnissen von AISEMO bis zu einem Viertel der geplanten Produktionszeit still. \u201eAISEMO Analytics\u201c tr\u00e4gt dazu bei, diesen Zeitraum deutlich zu verringern. Denn anhand der selbst erhobenen Daten k\u00f6nnen Produktionsunregelm\u00e4\u00dfigkeiten und Stillst\u00e4nde bereits in einer sehr fr\u00fchen Phase erkannt und die Gr\u00fcnde hierf\u00fcr rasch analysiert werden. Das verhindert Ausschuss und verringert Ausfallzeiten. Au\u00dferdem lassen sich die Verf\u00fcgbarkeit einzelner Maschinen und die Produktionsprozesse im ganzen Unternehmen besser und sicherer planen.<\/p>\n<p><strong>F\u00fcr Spritzgussmaschinen aller Typen, Baujahre und Steuerungen<\/strong><\/p>\n<p>Die Komplettl\u00f6sung ist f\u00fcr s\u00e4mtliche Spritzgussmaschinen geeignet \u2013 unabh\u00e4ngig vom Hersteller, Baujahr, Antrieb, Steuerungstyp und verwendetem Werkzeug sowie verarbeitetem Material. Sie ist einfach zu bedienen, schnell installierbar und beschr\u00e4nkt sich auf wenige, aber aussagekr\u00e4ftige Daten zu Temperatur und Bewegungen einer Spritzgussmaschine. Der Einsatz von K\u00fcnstlicher Intelligenz liefert schnelle und zuverl\u00e4ssige Ergebnisse, die leicht verst\u00e4ndlich sind.<\/p>\n<p><strong>Installation in weniger als einer halben Stunde \u2013 ohne Eingriff in bestehende Strukturen<\/strong><\/p>\n<p>\u201eAISEMO Analytics\u201c besteht aus einem Bluetooth-Sensor, einem Tablet und einem Edge-Gateway. Die Montage an einer Spritzgussmaschine dauert weniger als eine halbe Stunde \u2013 ohne dass ein Eingriff in die Maschinensteuerung oder in die IT-Struktur des Unternehmens erforderlich ist.<\/p>\n<p>Der Sensor muss nur an die bewegliche Seite der Schlie\u00dfeinheit einer Spitzgussmaschine geklebt werden. Ab dem Zeitpunkt liefert er kontinuierlich Informationen zu Temperatur und Bewegungen. Ein in der Produktionshalle stationiertes Edge-Gateway sammelt und \u00fcbertr\u00e4gt die Daten von dort SSL-verschl\u00fcsselt an die AISEMO-Cloud in Frankfurt am Main.<\/p>\n<p><strong>Ein gro\u00dfer Datenpool und selbstlernende Algorithmen<\/strong><\/p>\n<p>Dort analysieren selbstlernende Algorithmen die Informationen und werten sie aus. Da sie auf einen gro\u00dfen Datenpool zur\u00fcckgreifen k\u00f6nnen, erkennen sie, wenn sich die Zykluszeiten, Bewegungen und Umgebungstemperaturen in einer charakteristischen Weise ver\u00e4ndern. Aus dem Abgleich mit bekannten Datenmustern zieht die Software R\u00fcckschl\u00fcsse und erkennt in k\u00fcrzester Zeit Unregelm\u00e4\u00dfigkeiten im Produktionsprozess. Der Hinweis hierauf am Dashboard auf dem Tablet an der Anlage oder einem browserbasierten Endger\u00e4t erm\u00f6glicht dem Maschinenbediener eine unmittelbare Reaktion. Dort kann er auch die Ursache f\u00fcr eine St\u00f6rung oder einen Stillstand eintragen.<\/p>\n<p><strong>Das Vorbild: KI-Software f\u00fcr K\u00fche, die Erkrankungen vorhersagen<\/strong><\/p>\n<p>Den Ursprung hat \u201eAISEMO Analytics\u201c in der Landwirtschaft. AISEMO-Gr\u00fcnder Wolfgang Auer hatte 2009 mit \u201eSmartbow\u201c eine Technologie entwickelt, bei denen ein Ohr-Sensor Daten \u00fcber Bewegungen und K\u00f6rpertemperaturen von K\u00fchen erhob. Bereits drei bis f\u00fcnf Tage vor dem Ausbrechen einer Erkrankung konnte der Algorithmus diese vorhersagen \u2013 aufgrund der Analyse von Temperatur-Ver\u00e4nderungen und einer gr\u00f6\u00dferen Tr\u00e4gheit des Tieres. Die bis heute weltweit mehrere Hunderttausend Mal eingesetzte L\u00f6sung verkaufte Auer 2018 an eines der weltweit f\u00fchrenden Pharmaunternehmen in der Tiergesundheit.<\/p>\n<p><strong>\u00dcber <\/strong><strong>die AISEMO GmbH <\/strong><\/p>\n<p>AISEMO ist Spezialist f\u00fcr die Entwicklung und den Vertrieb von herstellerunabh\u00e4ngigen Hardware- und Softwaresystemen f\u00fcr die Spritzgie\u00dfbranche auf Basis K\u00fcnstlicher Intelligenz. Der Unternehmensname setzt sich zusammen aus den Anfangsbuchstaben der W\u00f6rter \u201e<strong>A<\/strong>rtificial <strong>I<\/strong>ntelligence\u201c, \u201e<strong>SE<\/strong>nsortechnik\u201c und \u201e<strong>MO<\/strong>nitoring\u201c. Gegr\u00fcndet wurde es 2019 von den Ingenieuren Wolfgang Auer und Werner Schwarz, die das Unternehmen als gesch\u00e4ftsf\u00fchrende Gesellschafter leiten. Der Hauptsitz ist in Weibern\/Ober\u00f6sterreich, weitere B\u00fcros sind in Linz und Wien. Das schnell wachsende Start-up besch\u00e4ftigt momentan rund 20 Mitarbeiter und ist in der DACH-Region t\u00e4tig.<\/p>\n<p>Hauptprodukt ist \u201eAISEMO Analytics\u201c, eine Komplettl\u00f6sung, die mit Hilfe selbstlernender Algorithmen Produktionsprozesse im Spritzguss \u00fcberwacht und optimiert. Hierbei ermitteln drahtlose Sensoren Daten, ohne dass auf Steuerungen zugegriffen werden muss. Auch ein Eingriff in die IT-Struktur von Unternehmen ist bei der Software-as-a-Service-L\u00f6sung (SaaS) unn\u00f6tig. So wird eine schnelle Integration in den Produktionsalltag gew\u00e4hrleistet und die Maschinendaten sind sofort nach der Installation nutzbar.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Die nach eigenen Angaben erste herstellerunabh\u00e4ngige Komplettl\u00f6sung auf Basis K\u00fcnstlicher Intelligenz, die ohne Eingriff in die Steuerung&#8230;<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":32484,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[24,16],"tags":[],"series":[],"class_list":["post-32483","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-plas-tv-meldungen-auf-der-startseite-unterhalb-slider","category-plast-tv-textmeldungen"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/plas.tv\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/32483","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/plas.tv\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/plas.tv\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/plas.tv\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/plas.tv\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=32483"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/plas.tv\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/32483\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":32485,"href":"https:\/\/plas.tv\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/32483\/revisions\/32485"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/plas.tv\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/media\/32484"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/plas.tv\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=32483"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/plas.tv\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=32483"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/plas.tv\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=32483"},{"taxonomy":"series","embeddable":true,"href":"https:\/\/plas.tv\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fseries&post=32483"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}