Künstliche Intelligenz macht Spritzgießen wirtschaftlicher

Großer Datenpool und selbstlernende Algorithmen

In der hessischen Mainmetropole analysieren dann selbstlernende Algorithmen die Informationen und werten sie aus. Weil dabei auf einen großen Datenpool zurückgegriffen werden kann, erkennen sie, wenn sich die Zykluszeiten, Bewegungen und Umgebungstemperaturen in einer charakteristischen Weise verändern. Aus dem Abgleich mit bekannten Datenmustern zieht die Software dann hilfreiche Rückschlüsse und erkennt in kürzester Zeit Unregelmäßigkeiten im Produktionsprozess. Der Hinweis hierauf erscheint am Dashboard auf dem Tablet an der Anlage, oder einem Browser-basierten Endgerät. Diese Information ermöglicht dem Maschinenbediener, darauf gezielt zu reagieren, um Abhilfe zu schaffen. Dort kann er auch die Ursache für eine Störung oder einen Stillstand eintragen.

Am Anfang des KI-Erfolgs stand die KU(H)

Den Ursprung hat „Aisemo Analytics“ in der Landwirtschaft. Aisemo-Gründer Wolfgang Auer hatte 2009 nämlich mit „Smartbow“ eine Möglichkeit entwickelt, bei denen ein in Kuhohren platzierter Sensor Daten über Bewegungen und Körpertemperaturen der Tiere erhob. Bereits drei bis fünf Tage vor dem Ausbrechen einer Erkrankung konnte der Algorithmus das Problem vorhersagen, was aufgrund der Analyse von Temperaturveränderungen und einer größeren Trägheit des Tieres möglich ist. Das bis heute weltweit mehrere Hunderttausend Mal eingesetzte System verkaufte Auer 2018 an eines der weltweit führenden Pharmaunternehmen in der Tiergesundheit.

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Das System „Aisema Analytics“ besteht aus Bluetooth-Sensor, Tablet und Edge-Gateway. Wenn eine Spritzgießmaschine allmählich Probleme bekommt, erkennt diese Kombination das im Vorfeld. Der Anwender kann dann rechtzeitig gegensteuern.(Bild: Aisemo)

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Stand: 08.12.2025

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