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Prozessautomatisierung

Prozessautomatisierung bezeichnet die systematische Planung, Umsetzung und Optimierung von Geschäfts- oder Produktionsprozessen durch den Einsatz technischer Systeme, um Aufgaben automatisch, repetitiv und fehlerfrei auszuführen. Sie zielt darauf ab, Effizienz, Qualität und Transparenz zu erhöhen und menschliche Fehlerspielräume zu reduzieren.

Sie umfasst die industrielle Prozessautomatisierung (ICS) in der Produktion, die Geschäftsprozessautomatisierung (BPM) in Organisationen sowie die

Kernkomponenten sind Sensoren, Aktoren, Steuerungen wie PLCs oder PACs, SCADA- und MES-Systeme, ERP-Plattformen sowie Automatisierungs- und

Zu den relevanten Standards und Verfahren gehören BPMN zur Modellierung von Prozessen, ISA-95 für industrielle Modelle,

Der Lebenszyklus der Prozessautomatisierung umfasst Analyse, Prozessmodellierung, Umsetzung, Parametrisierung, Inbetriebnahme, Betrieb mit Monitoring und kontinuierliche Optimierung.

Zu den Vorteilen zählen Produktivitätssteigerung, Fehlerreduktion, konsistente Ergebnisse und bessere Compliance sowie gesteigerte Transparenz und Skalierbarkeit.

Anwendungsfelder liegen in der Fertigung, Logistik und IT- bzw. Supportprozessen; auch in Dienstleistungsbereichen kommen Automatisierungslösungen zum

softwarebasierte
Robotic
Process
Automation
(RPA).
Intelligente
Automatisierung
(IA)
ergänzt
diese
Ansätze
durch
KI-Elemente,
um
Entscheidungsfindung,
Mustererkennung
und
Optimierung
schrittweise
zu
verbessern.
Workflow-Tools;
dazu
kommen
Cloud-
oder
Edge-Infrastruktur
und,
bei
RPA,
Software-Roboter.
Die
Architektur
reicht
von
der
Feldsteuerung
über
das
Leitsystem
bis
zur
Unternehmenssoftware
und
ermöglicht
teilweise
dezentrale
Entscheidungen.
OPC
UA
als
Kommunikationsprotokoll
sowie
Modellierungsmethoden
wie
der
digitale
Zwilling,
der
Prozesse
virtuell
abbildet.
Methoden
wie
Simulation,
KPI-gesteuertes
Monitoring
und
Feedback-Schleifen
unterstützen
laufende
Verbesserungen.
Herausforderungen
sind
die
Integration
heterogener
Systeme,
Datenqualität,
Sicherheit,
Datenschutz,
organisatorischer
Wandel
und
Investitionsbedarf.
Einsatz.
Zukünftige
Entwicklungen
umfassen
vernetzte
Systeme,
digitale
Zwillinge,
KI-gestützte
Optimierung
und
Edge-Computing.