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      • Veröffentlicht am 3. Juni 2024
      • Zuletzt bearbeitet am 3. Juni 2024
    • 7 min

    Was ist Prozessautomatisierung?

    Die Prozessautomatisierung ist das Herzstück der Industrie 4.0. Trotz mancher Bedenken besteht das übergeordnete Ziel der Automatisierung nicht darin, Menschen durch Maschinen zu ersetzen. Vielmehr geht es darum, mühsame, sich wiederholende und gefährliche Aufgaben Maschinen zu überlassen und dadurch Ressourcen zu optimieren und Zeit für Personal freizumachen, das sich wertschöpfenden Tätigkeiten widmen kann.

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    Die Prozessautomatisierung fasst zunehmend Fuß in der Industrie. Auch wenn der Name vermuten lässt, dass dabei Menschen durch Maschinen ersetzt werden, besteht das eigentliche Ziel darin, die Produktivität und Effizienz zu steigern. Erreicht wird dies durch die Technologie und die Integration von Daten und Systemen zur Automatisierung von Aufgaben und Minderung des Arbeitsaufwandes. Diese Strategie zur Optimierung der Unternehmensstruktur wird branchenübergreifend in verschiedenen Bereichen eingesetzt.

    Der Schwerpunkt liegt auf der Verbesserung der Workflows. Moderne Technologien können Fehler im Betrieb reduzieren, Aktivitäten optimieren und sogar eine Kostenreduzierung fördern. Infolgedessen können die Fachleute ihre Zeit und ihre Unternehmensfinanzen nutzen, um Konsolidierungs- und Expansionsstrategien festzulegen.

    Technologie zur Automatisierung des Prozesses

    Künstliche Intelligenz (KI) ist das aktuelle Modewort der Technologie. Sie wird in großem Umfang für eine Vielzahl von Prozessoptimierungen verwendet. Mit Hilfe von Algorithmen und maschinellem Lernen wird KI eingesetzt, um immer komplexere Aufgaben zu automatisieren und die Entscheidungsfindung zu verbessern.

    Maschinelles Lernen (ML) ist die treibende Kraft hinter KI. Obwohl es oft als Nachahmung des menschlichen Lernens beschrieben wird, bezieht sich maschinelles Lernen auf statistische Analyse und interaktives Lernen. Laienhaft ausgedrückt, analysiert ML die Beziehung und das Zusammenwirken zwischen Input und Output und ermittelt auf diese Weise selbständig die notwendigen Maßnahmen zur Verbesserung der Resultate. Aus diesem Grund wird oft gesagt, dass ML sich von selbst weiterbilden kann. Dies geschieht dank eines Algorithmus, der es der Maschine ermöglicht, ihre tiefgreifende Analyse ohne menschliches Eingreifen durchzuführen. Ein typisches Beispiel ist das maschinelle Lernen, das Kreditkartenunternehmen einsetzen, um die Verbrauchsdaten eines Kunden mit seinen Transaktionen abzugleichen und festzustellen, ob die Karte missbraucht wurde oder nicht.

    Hardware und Roboter

    Die Automatisierung lebt von riesigen Datenmengen. Um Nachhaltigkeit und Skalierbarkeit zu gewährleisten, wird Cloud Computing notwendig. Die Speicherung und Verarbeitung von Daten in der Cloud ermöglicht für die Unternehmen eine schnelle und kostengünstige Anpassung an die Marktanforderungen.

    Der Begriff Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) bezieht sich auf die Verbindung einer Vielzahl von Geräten zu einem umfassenderen System über eine einfache drahtlose Verbindung, wie WiFi oder Bluetooth. Die Geräte tauschen Daten innerhalb des Systems aus, die dann zur Automation von Eingriffen in Echtzeit verwendet werden können. Ein typisches Beispiel wäre die Verbindung von intelligenten Fenstern mit einem Temperaturmessgerät, das die Fenster automatisch öffnet, sobald eine bestimmte Temperatur festgestellt wird. In einem industriellen Umfeld ermöglicht dies die Überwachung von Produktionsprozessen. IoT-Lösungen sind auch in der Lage, auf der Grundlage der großen Datenmengen, die innerhalb des Systems ausgetauscht werden, Muster zu erkennen und Ausfälle vorherzusagen.

    Industrieroboter sind programmierbare mechanische Geräte, die Fertigungsprozesse ausführen und so für eine Verringerung von Fehlern und Bearbeitungszeiten sorgen. Da sie in der Lage sind, hochgefährliche Aufgaben auszuführen, verringern sie auch die Risiken und gewährleisten die Sicherheit und Gesundheit ihrer Bediener. Dabei verwenden sie verschiedene Sensoren, um die Kontrolle auszuüben und arbeiten entsprechend den erhaltenen Anweisungen und den abgerufenen Daten. Je mehr Sensoren an einem Roboter angebracht sind, desto anpassungsfähiger und ausgefeilter ist er.

    Software und Intelligente Dokumentenverarbeitung

    Die zahlreichen Verwaltungsvorgänge eines Unternehmens können auf vielfältige Weise automatisiert werden. So ermöglichen beispielsweise Anwendungen zur Vertragsautomatisierung die Erstellung, Verwaltung und Speicherung von Dokumenten auf Knopfdruck. Vertragsmanagementsysteme decken den gesamten Lebenszyklus eines Dokuments ab, einschließlich elektronischer Signaturen.

    Chatbots werden eingesetzt, um die Kommunikation mit Kunden zu automatisieren. Mit den Fortschritten bei der Erkennung und intelligenter Verarbeitung natürlicher Sprache durch künstliche Intelligenz kommunizieren Chatbots effizient und interagieren zunehmend auf eine Weise, die dem Menschen sehr ähnlich ist. Diese Maschinen interagieren in der Regel per Chat, entweder über soziale Netzwerke oder eingebettet in die unternehmenseigene Website.

    Zeitnahe und genaue Daten sind eine Voraussetzung für alle modernen Unternehmen. Die Erfassung von Daten aus verschiedenen Quellen kann jedoch zeitaufwendig und kompliziert sein. Die herkömmliche OCR-Technologie (Optical Character Recognition) erfasst Informationen aus strukturierten Textdateien, ist aber nicht in der Lage, unstrukturierte Dateien oder physische Informationsquellen zu verarbeiten. Die neuere Technologie der intelligenten Dokumentenverarbeitung (IDP) kann unstrukturierte Daten wie Bilder, Grafiken, E-Mails, Online-Formulare usw. digitalisieren und automatisieren. Die entnommenen Daten können dann präzise in bestehende Arbeitsabläufe integriert werden. Da die IDP in der Lage ist, den Daten einen Kontext hinzuzufügen, kann sie dank ML auch Entscheidungen über die Verwendung der Daten treffen.

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    Die Prozessautomatisierung in der Industrie

    Die Automatisierung industrieller Prozesse bezeichnet die Einbeziehung von Technologie in die Ausführung von Aufgaben. Das übergeordnete Ziel besteht darin, die Ressourcen zu optimieren, die Produktivität zu steigern und den Produktionsteams mehr Autonomie zu geben. Neben Maschinen und technischen Geräten für Produktions- und Logistik-Linien erfordert die vollständige Automatisierung den Einsatz von Software für detaillierte und genaue Analysen von Management-Zyklen.

    Bevor solche Technologien und Prozesse eingeführt werden können, müssen interne Studien und Analysen durchgeführt werden, um die tatsächlichen Bedürfnisse und Möglichkeiten zu ermitteln. Ein daraus resultierender Automatisierungs-Plan sollte nicht nur die Arten der zu implementierenden Technologien enthalten, sondern auch einen klaren Zeitplan, in dem die angestrebten Ziele und die diesbezüglich erzielten Fortschritte sowie die zu priorisierende Bereiche hervorgehoben werden. Darüber hinaus muss der Umsetzungsplan auch die Schulung des Personals berücksichtigen.

    Beispiele für Prozessautomatisierung

    Die Automatisierung wird zusehends allgegenwärtig, so dass sie oft gar nicht mehr wahrgenommen wird. Ein gutes Beispiel dafür ist die Gebäudeautomatisierung, die es ermöglicht, Aufgaben für ein ganzes Gebäude oder eine Gruppe von Gebäuden, wie Krankenhäuser, Universitäten usw., zu erledigen, wie zum Beispiel:

    • Zugangsmanagement für Personen und Fahrzeuge auf dem Gelände oder in Teilen des Geländes;
    • Steuerung von Beleuchtung, Klimaanlage usw.;
    • Branderkennung;
    • 24/7-Überwachung mit Kameras.

    Die Mensch-Maschine-Schnittstelle (HMI) erleichtert die Kommunikation und Interaktion zwischen einem menschlichen Bediener und den an intelligenten Produktionsprozessen beteiligten Systemen. Das Gerät verfügt über einen Bildschirm, bei dem es sich meist um einen Touchscreen handelt, auf dem Parameter und Anweisungen an das System übermittelt und alle möglichen Informationen durch Messgeräte abgerufen werden können. Dieses Gerät wird zur Überprüfung von maschinellen Prozessen eingesetzt. Es dient der Vorbeugung und Diagnose von Problemen, der Überwachung von Ein- und Ausgängen, der Aufzeichnung und Analyse von Daten, die den gesamten Betrieb betreffen. Es kann auch zur Änderung von Parametern, zur Einstellung der Geschwindigkeit und zur Analyse von Diagrammen oder Tabellen verwendet werden. Das Gerät ist einfach zu bedienen und ermöglicht es, den Produktionsprozess in Echtzeit zu überwachen.

    Häufig verwendete Werkzeuge für die industrielle Prozessautomatisierung

    Industrie 4.0 ist die innovative Kraft hinter der industriellen Automatisierung. Das gesamte Konzept hat zum Ziel, Prozesse zu optimieren und zu integrieren, indem man Computersteuerung und Anpassungsfähigkeit nutzt, um sogenannte "intelligente Fabriken" zu schaffen. Diese sind durch die Kontrolle des gesamten Produktionsprozesses und die Anwendung fortschrittlicher intelligenter Systeme, Sensoren und Robotertechnik in der Produktionslinie gekennzeichnet.

    Neben der bereits erwähnten KI, dem IoT, der Robotik und dem Cloud Computing gibt es eine Reihe von Lösungen, die eingesetzt werden, um eine vollständige Automatisierung der industriellen Prozesse zu erreichen.

    Augmented Reality ist ein Verfahren, mit dem Datenmengen und Analysen in Bilder oder Animationen umgewandelt werden können, die dann der realen Welt überlagert werden können. Mit dieser Technologie können alle Informationen, die die Arbeiter benötigen, virtuell und frei zugänglich gemacht werden, was die Zeit beträchtlich verkürzt, die für die Ausführung von Aufgaben benötigt wird.

    Alle virtuellen Schutzmaßnahmen, um Hardware, Software oder elektronische Daten vor Diebstahl, Beschädigung oder unsachgemäßer Manipulation zu schützen, können unter dem Begriff “Cybersecurity” zusammengefasst werden. Dazu gehören präventive Maßnahmen wie die Echtzeit-Analyse potenzieller Fehler oder Schwachstellen, die Sicherstellung, dass Informationen nicht von Dritten verändert werden und dass nur berechtigte Nutzer und Systeme bestimmte Informationen lesen und manipulieren können.

    Der Begriff "Simulation" bezieht sich auf eine Technologie, die durch den Einsatz eines digitalen Zwillings verwaltet wird, bei dem der gesamte Aufbau eines Produktionsprozesses einen identischen Vertreter in der virtuellen Welt hat, so dass die Bediener die Maschinenkonfigurationen an der virtuellen Produktionslinie testen und verbessern können, bevor eine reale Änderung erfolgt.

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