Die nach eigenen Angaben erste herstellerunabhängige Software-as-a-Service-Lösung (SaaS) auf Basis Künstlicher Intelligenz überwacht und optimiert Spritzgießprozesse ohne Eingriff in die Steuerung. Die browserbasierte Software soll die Produktivität von Maschinen unterschiedlicher Anbieter steigern können, Ausschuss und Ausfallzeiten verringern, die Produktion stabilisieren und vor allem Spritzgießer in der DACH-Region mit heterogenen Maschinenparks ab zehn Einheiten ansprechen.
„Aisemo Analytics“ besteht aus Bluetooth-Sensor, Tablet und Edge-Gateway (Foto: Aisemo).
Im Durchschnitt steht eine Spritzgießmaschine nach Erkenntnissen von Aisemo bis zu einem Viertel der geplanten Produktionszeit still. „Aisemo Analytics“ soll dazu beitragen, diese Zeiträume 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. Außerdem sollen sich die Verfügbarkeit einzelner Maschinen und die Produktionsprozesse im ganzen Unternehmen besser und sicherer planen lassen.
„Aisemo Analytics“ besteht aus einem Bluetooth-Sensor, einem Tablet und einem Edge-Gateway. Die Montage an einer Spritzgießmaschine dauert weniger als eine halbe Stunde – ohne dass ein Eingriff in die Maschinensteuerung oder in die IT-Struktur des Unternehmens erforderlich ist. Der Sensor wird an die bewegliche Seite der Schließeinheit geklebt und liefert 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.
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 (Foto: Aisemo).
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 System ist für sämtliche Spritzgießmaschinenmarken geeignet – unabhängig von 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 Maschine. Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz liefert schnelle und zuverlässige Ergebnisse, die leicht verständlich sind.
Alle Informationen werden von den Algorithmen verarbeitet und am Dashboard auf dem Tablet an der Anlage oder auf einem browserbasierten Endgerät angezeigt (Foto: Aisemo).
Aisemo ist Spezialist für die Entwicklung und den Vertrieb von herstellerunabhängigen Hardware- und Softwaresystemen für die Spritzgießbranche auf Basis Künstlicher Intelligenz. Der Unternehmensname setzt sich zusammen aus den Anfangsbuchstaben der Wörter „Artificial Intelligence“, „SEnsortechnik“ und „MOnitoring“. Gegründet wurde es 2019 von den Ingenieuren Wolfgang Auer und Werner Schwarz, die das Unternehmen als geschäftsführende Gesellschafter leiten. Der Hauptsitz ist in Weibern/Oberösterreich, weitere Büros sind in Linz und Wien. Das schnell wachsende Start-up beschäftigt momentan rund 20 Mitarbeiter und ist in der DACH-Region tätig.
Seinen Ursprung hat „Aisemo Analytics“ in der Landwirtschaft. 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.
