AISEMO: Künstliche Intelligenz für Spritzgießmaschinen – Performancesteigerung ohne Steuerungseingriff und aufwändige Installation

· Zustandserkennung mit Bluetooth-Sensor anhand von Temperatur und Vibration

(industrietreff) - Weibern/Österreich, 19. Juli 2022. Die nach eigenen Angaben erste herstellerunabhängige Komplettlösung auf Basis Künstlicher Intelligenz, die ohne Eingriff in die Steuerung Produktionsprozesse im Spritzguss überwacht und optimiert, hat jetzt AISEMO vorgestellt. „AISEMO Analytics“ ist eine browserbasierte Software, mit der die Produktivität von Spritzgussmaschinen unterschiedlicher Anbieter gesteigert werden kann. Entwickelt hat sie das 2019 gegründete österreichische Start-up mit Sitz in Weibern bei Linz. Es spricht vor allem Spritzgießer in der DACH-Region mit heterogenen Maschinenparks ab 10 Einheiten an.

Weniger Ausschuss, geringere Ausfallzeiten und stabilere Produktion

Im Durchschnitt steht eine Spritzgussmaschine nach Erkenntnissen von AISEMO bis zu einem Viertel der geplanten Produktionszeit still. „AISEMO Analytics“ trägt dazu bei, diesen Zeitraum deutlich zu verringern. Denn anhand der selbst erhobenen Daten können Produktionsunregelmäßigkeiten und Stillstände bereits in einer sehr frühen Phase erkannt und die Gründe hierfür rasch analysiert werden. Das verhindert Ausschuss und verringert Ausfallzeiten. Außerdem lassen sich die Verfügbarkeit einzelner Maschinen und die Produktionsprozesse im ganzen Unternehmen besser und sicherer planen.

Für Spritzgussmaschinen aller Typen, Baujahre und Steuerungen

Die Komplettlösung ist für sämtliche Spritzgussmaschinen geeignet – unabhängig vom Hersteller, Baujahr, Antrieb, Steuerungstyp und verwendetem Werkzeug sowie verarbeitetem Material. Sie ist einfach zu bedienen, schnell installierbar und beschränkt sich auf wenige, aber aussagekräftige Daten zu Temperatur und Bewegungen einer Spritzgussmaschine. Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz liefert schnelle und zuverlässige Ergebnisse, die leicht verständlich sind.

Installation in weniger als einer halben Stunde – ohne Eingriff in bestehende Strukturen

„AISEMO Analytics“ besteht aus einem Bluetooth-Sensor, einem Tablet und einem Edge-Gateway. Die Montage an einer Spritzgussmaschine dauert weniger als eine halbe Stunde – ohne dass ein Eingriff in die Maschinensteuerung oder in die IT-Struktur des Unternehmens erforderlich ist.

Der Sensor muss nur an die bewegliche Seite der Schließeinheit einer Spitzgussmaschine geklebt werden. Ab dem Zeitpunkt liefert er kontinuierlich Informationen zu Temperatur und Bewegungen. Ein in der Produktionshalle stationiertes Edge-Gateway sammelt und überträgt die Daten von dort SSL-verschlüsselt an die AISEMO-Cloud in Frankfurt am Main.

Ein großer Datenpool und selbstlernende Algorithmen

Dort analysieren selbstlernende Algorithmen die Informationen und werten sie aus. Da sie auf einen großen Datenpool zurückgreifen können, erkennen sie, wenn sich die Zykluszeiten, Bewegungen und Umgebungstemperaturen in einer charakteristischen Weise verändern. Aus dem Abgleich mit bekannten Datenmustern zieht die Software Rückschlüsse und erkennt in kürzester Zeit Unregelmäßigkeiten im Produktionsprozess. Der Hinweis hierauf am Dashboard auf dem Tablet an der Anlage oder einem browserbasierten Endgerät ermöglicht dem Maschinenbediener eine unmittelbare Reaktion. Dort kann er auch die Ursache für eine Störung oder einen Stillstand eintragen.

Das Vorbild: KI-Software für Kühe, die Erkrankungen vorhersagen

Den Ursprung hat „AISEMO Analytics“ in der Landwirtschaft. AISEMO-Gründer Wolfgang Auer hatte 2009 mit „Smartbow“ eine Technologie entwickelt, bei denen ein Ohr-Sensor Daten über Bewegungen und Körpertemperaturen von Kühen erhob. Bereits drei bis fünf Tage vor dem Ausbrechen einer Erkrankung konnte der Algorithmus diese vorhersagen – aufgrund der Analyse von Temperatur-Veränderungen und einer größeren Trägheit des Tieres. Die bis heute weltweit mehrere Hunderttausend Mal eingesetzte Lösung verkaufte Auer 2018 an eines der weltweit führenden Pharmaunternehmen in der Tiergesundheit.

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Datum: 19.07.2022 - 10:18 Uhr
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