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Aisemo präsentiert auf der Kseine nichtinvasive und herstellerunabhängige Komplettlösung zur Performancesteigerung im Spritzguss die auf Künstlicher Intelligenz basiert Aisemo Analytics komme ohne Eingriff in Maschinensteuerungen und IT-Netzwerke aus und sei in weniger als einer halben Stunde auf jeder Spritzgießmaschine einsatzfähig verspricht das 2019 gegründete österreichische Startup Damit lassen sich Produktionsdaten in Echtzeit auf allen browserbasierten Endgeräten abrufen Mit Hilfe eines Bluetooth-Sensors werden eigenständig Daten erhoben Selbstlernende Algorithmen verarbeiten diese und erkennen nahezu in Echtzeit Produktionsunregelmäßigkeiten Verzögerungen und Stillstände Dadurch können Ausschuss und Ausfallzeiten rasch minimiert werden Zur Messe werden zwei neue Funktionen für die browserbasierte Software vorgestellt Um Unregelmäßigkeiten wie Sprünge beim Energieverbrauch erkennen und vermeiden zu können hat Aisemo eine Monitoringfunktion entwickelt Damit lasse sich der Strombedarf an Maschinen zu jedem Auftragszeitpunkt ermitteln analysieren und reduzieren Hierzu ermittelt lediglich ein Zusatzmodul die notwendigen Informationen So können auftragsbezogene CO 2 - Bilanzen erstellt werden die als Entscheidungsgrundlage für eine energieeffiziente und nachhaltige Produktion dienen Ebenfalls neu ist die Funktionserweiterung zur Auftragsplanung die auch Produktionsverzögerungen in Echtzeit erkennt Mit ihr lassen sich unkompliziert und papierlos Aufträge anlegen editieren dokumentieren und auswerten Die Analyse der Produktionsabläufe sollen dazu beitragen Fertigungsprozesse zu optimieren und Kosten zu sparen Fehlplanungen wie die Doppelbelegung von Werkzeugen und Maschinen werden so vermieden Halle 12 Stand D36-07 Aisemo www aisemo com Das Schweizer Unternehmen Buss informiert über die Möglichkeiten seines Projekts Digitalisierte Maschinenüberwachung das darauf ausgelegt ist Maschinenstandzeiten und unterbrechungsfreie Produktionsläufe zu verlängern Wartungsbedarf frühzeitig zu erkennen und unvorhergesehene Stillstandzeiten zu vermeiden Conditionbased Monitoring die kontinuierliche Erfassung von Parametern die Auskunft über den Zustand einzelner Bauteile und ganzer Baugruppen einer Maschine oder Anlage geben ist die Basis des neuen Sensehub-Service-Produkts von Buss Sensoren zur Erfassung von Prozessbereichsoder Schwingungsdaten sowie anderen Messgrößen geben Aufschluss über den Zustand des Fertigungssystems an kritischen Stellen von Maschinen wie Knetern Austragsund Dosiereinheiten Granulatoren Heizund Kühlgeräten Nach der Analyse der Daten kann der Anwender die visualisierten Ergebnisse im Sensehub-Dashboard auf dem Service-Portal von Buss abrufen Der Service übernimmt die Überwachung Auswertung und Planung eventuell erforderlicher Wartungsoder Reparaturarbeiten in direkter Absprache mit dem Kunden Über die Compoundiereinheit des Buss-Ko-Kneters hinaus kann der Sensehub-Service auf weitere Komponenten ausgedehnt werden um zusätzliche Sensordaten für die Bewertung des Maschinenzustands zu erhalten und eine maximale Produktionszeit zu erreichen Höhere Komplexität bietet Buss bei Bedarf in Form von Gesamtanlagen für verschiedene Anwendungen Diese konzipiert und realisiert das Unternehmen auf Kundenwunsch als Systemlieferant und arbeitet dabei mit ausgewählten Herstellern zusammen Je nach Umfang des Projektes umfassen solche Anlagen nicht nur das Dosieren Kneten Austragen und Granulieren sondern auch eine Vielzahl weiterer Komponenten wie Filter Kühler Material-Handling-Systeme die Qualitätssicherung Reinraumkonzepte und mehr Halle 16 Stand A59 Buss www busscorp com Oktober 2022 KI in unter 30 Minuten Wartungsbedarf planbar machen Bi ld Aise m o Bi ld Bus s 38 Special K 2022