{"id":32993,"date":"2022-08-26T09:45:17","date_gmt":"2022-08-26T07:45:17","guid":{"rendered":"https:\/\/php8.plastv.de\/?p=32993"},"modified":"2022-08-26T10:39:01","modified_gmt":"2022-08-26T08:39:01","slug":"aisemo-zeigt-auf-der-k-messe-aisemo-analytics-die-erste-nichtinvasive-ki-performanceloesung-fuer-saemtliche-spritzgiessmaschinen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/plas.tv\/?p=32993","title":{"rendered":"AISEMO zeigt auf der K-Messe \u201eAISEMO Analytics&#8221; die erste nichtinvasive KI-Performancel\u00f6sung f\u00fcr s\u00e4mtliche Spritzgie\u00dfmaschinen\u00a0"},"content":{"rendered":"<ul>\n<li><strong>AISEMO zeigt auf der K-Messe \u201eAISEMO Analytics\u201c die erste nichtinvasive KI-Performancel\u00f6sung f\u00fcr s\u00e4mtliche Spritzgie\u00dfmaschinen <\/strong><\/li>\n<li><strong>Neue Funktionen zur Messe: Energiesparmonitoring zur Optimierung der CO<sub>2<\/sub>-Bilanz und Auftragsplanung f\u00fcr mehr Effizienz<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<p>AISEMO pr\u00e4sentiert auf der K erstmals eine nichtinvasive und herstellerunabh\u00e4ngige Komplettl\u00f6sung zur Performancesteigerung im Spritzguss, die auf K\u00fcnstlicher Intelligenz basiert. \u201eAISEMO Analytics\u201c kommt ohne Eingriff in Maschinensteuerungen und IT-Netzwerke aus und ist in weniger als einer halben Stunde auf jeder Spritzgie\u00dfmaschine einsatzf\u00e4hig. Damit lassen sich Produktionsdaten in Echtzeit auf allen browserbasierten Endger\u00e4ten abrufen.<\/p>\n<p>Mit Hilfe eines Bluetooth-Sensors werden eigenst\u00e4ndig Daten erhoben. Selbstlernende Algorithmen verarbeiten diese und erkennen nahezu in Echtzeit Produktionsunregelm\u00e4\u00dfigkeiten, Verz\u00f6gerungen und Stillst\u00e4nde. Dadurch k\u00f6nnen Ausschuss und Ausfallzeiten rasch minimiert werden.<\/p>\n<p><strong>Stromkosten realistisch ermitteln und Energie einsparen<\/strong><\/p>\n<p>Zur Messe stellt das 2019 gegr\u00fcndete \u00f6sterreichische Start-up zwei neue Funktionen f\u00fcr die browserbasierte Software vor: ein Energiesparmonitoring und eine Erweiterung um ein Modul zur Auftragsplanung in der Produktion. Mit ihnen k\u00f6nnen auftragsbezogen Energiekosten gemessen und analysiert sowie Produktionsprozesse im ganzen Unternehmen effizienter geplant werden. Denn gerade angesichts deutlich gestiegener Stromkosten ist der tats\u00e4chliche Energieverbrauch eine wesentliche Kalkulationsgr\u00f6\u00dfe f\u00fcr die Rentabilit\u00e4t der Produktion.<\/p>\n<p>AISEMO ist auf der K-Messe vom 19. bis 26. Oktober in Halle 12 an Stand D36-07, dem Gemeinschaftsstand der Wirtschaftskammer \u00d6sterreich, vertreten.<\/p>\n<p><strong>Wen<\/strong><strong>ige Daten reichen aus \u2013 und machen die Bedienung kinderleicht<\/strong><\/p>\n<p>Zu den wichtigsten Erfolgsfaktoren der Software z\u00e4hlen der Fokus auf wenige aussagekr\u00e4ftige Informationen, ihre \u00fcbersichtliche Darstellung sowie eine einfache und schnelle Handhabung. Daher ist die Software in kurzer Zeit beherrschbar, was zur hohen Akzeptanz bei Anlagenf\u00fchrern beitr\u00e4gt.<\/p>\n<p>\u201eAISEMO Analytics\u201c besteht aus einem Bluetooth-Sensor, der an die bewegliche Seite einer Schlie\u00dfeinheit geklebt wird, einem Messmodul f\u00fcr den Stromverbrauch, einem Tablet und einem Edge-Gateway. Damit werden Daten zu Temperatur, Bewegung der Schlie\u00dfeinheit und Energieverbrauch einer Maschine ermittelt. Deren Marke, Baujahr, Antrieb und Steuerungstyp sowie das verwendete Werkzeug und das verarbeitete Material sind unerheblich. Nutznie\u00dfer sind vor allem Spritzgie\u00dfer mit heterogenen Maschinenparks, die Industrie 4.0-Anwendungen nutzen m\u00f6chten.<\/p>\n<p>Die Informationen werden vom Edge-Gateway SSL-verschl\u00fcsselt an die AISEMO-Cloud in Frankfurt\/Main \u00fcbertragen und dort mittels K\u00fcnstlicher Intelligenz und eines gro\u00dfen Datenpools ausgewertet. Kleinste, charakteristische Abweichungen bei Zykluszeiten, Bewegungen, Umgebungstemperaturen und Stromverbrauch werden sofort erkannt und dem Maschinenf\u00fchrer auf einem Tablet oder einem browserbasierten Endger\u00e4t leicht verst\u00e4ndlich dargestellt. Er kann sofort reagieren und au\u00dferdem die Ursache f\u00fcr eine St\u00f6rung oder einen Stillstand eintragen.<\/p>\n<p><strong>Neue Funktionen: Energiesparmonitoring und Auftragsplanung<\/strong><\/p>\n<p>Um Unregelm\u00e4\u00dfigkeiten wie Spr\u00fcnge beim Energieverbrauch von Spritzgussmaschinen erkennen und vermeiden zu k\u00f6nnen, hat AISEMO eine Monitoringfunktion entwickelt, die erstmals auf der K-Messe vorgestellt wird. Damit l\u00e4sst sich der Strombedarf an Maschinen zu jedem Auftragszeitpunkt ermitteln, analysieren und reduzieren. Hierzu ermittelt lediglich ein Zusatzmodul die notwendigen Informationen. Dieses liefert die Daten, die ebenfalls von der AISEMO-Cloud ausgewertet werden. Damit k\u00f6nnen dann auftragsbezogene CO<sub>2<\/sub>-Bilanzen erstellt werden, die als Entscheidungsgrundlage f\u00fcr eine energieeffiziente und nachhaltige Produktion dienen.<\/p>\n<p>Ebenfalls neu ist die Funktionserweiterung zur Auftragsplanung, die auch Produktionsverz\u00f6gerungen in Echtzeit erkennt. Mit ihr lassen sich unkompliziert und papierlos Auftr\u00e4ge anlegen, editieren, dokumentieren und auswerten. Die Analyse der Produktionsabl\u00e4ufe tr\u00e4gt dazu bei, Fertigungsprozesse zu optimieren und Kosten zu sparen. Fehlplanungen wie die Doppelbelegung von Werkzeugen und Maschinen werden so vermieden.<\/p>\n<p>Da \u201eAISEMO Analytics\u201c eine Software-as-a-Service-L\u00f6sung (SaaS) ist, sind Funktionserweiterungen m\u00f6glich, ohne dass Nutzer Updates vornehmen m\u00fcssen. Beide Neuerungen sind w\u00e4hrend der Einf\u00fchrungsphase und f\u00fcr Bestandskunden als kostenlose Option erh\u00e4ltlich.<\/p>\n<p><strong>Die Idee der KI-Software &#8220;AISEMO Analytics&#8221; \u2013 eine Erfolgsgeschichte aus der Landwirtschaft<\/strong><\/p>\n<p>AISEMO-Gr\u00fcnder Wolfgang Auer entwickelte 2009 mit \u201eSmartbow\u201c eine Technologie, bei der ein Ohr-Sensor Daten \u00fcber Bewegungen und K\u00f6rpertemperaturen von K\u00fchen erhob. Ein selbstlernender Algorithmus konnte so eine Erkrankung bereits drei bis f\u00fcnf Tage vor ihrem Ausbrechen vorhersagen \u2013 auf Basis der Analyse von Temperaturver\u00e4nderungen und einer gr\u00f6\u00dferen Tr\u00e4gheit des Tieres. Heute wird KI-Software weltweit bei mehreren Hunderttausend K\u00fchen eingesetzt. Auer verkaufte sie 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>AISEMO pr\u00e4sentiert auf der K erstmals eine nichtinvasive und herstellerunabh\u00e4ngige Komplettl\u00f6sung zur Performancesteigerung&#8230;<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":33021,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[24,16],"tags":[],"series":[],"class_list":["post-32993","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\/32993","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=32993"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/plas.tv\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/32993\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":33022,"href":"https:\/\/plas.tv\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/32993\/revisions\/33022"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/plas.tv\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/media\/33021"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/plas.tv\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=32993"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/plas.tv\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=32993"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/plas.tv\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=32993"},{"taxonomy":"series","embeddable":true,"href":"https:\/\/plas.tv\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fseries&post=32993"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}