Hyperautomatisierung entfesseln: Geschäftsbetrieb jenseits von RPA transformieren

Wie kann die Technologie ihr volles Potenzial entfalten?

Was Hyperautomatisierung bedeutet

In seinem 2019er Report ‚Move Beyond RPA to Deliver Hyperautomation‘ wies Gartner auf mangelnde Anleitung hin, wie Organisationen RPA mit anderen Tools integrieren sollten. Der Report hob auch hervor, dass Business Manager Druck erfahren, sich auf Automatisierung simpler Routineprozeduren zu fokussieren, aber eine Strategie fehlt, um siloisierte Automatisierungsprozesse in etwas zu verwandeln, das sich auf die gesamte Fabrik erstreckt.

Die Lösung, laut dem globalen Forschungsunternehmen, ist Hyperautomatisierung – definiert als End-to-End-Automatisierung, die komplementäre Technologien und künstliche Intelligenz kombiniert, um Geschäftsprozesse zu augmentieren.

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Hyperautomatisierung bringt multiple Lösungen zusammen – Deep Learning, Advanced Analytics, Machine Vision, Natural Language Processing und RPA – um komplexe Prozesse zu automatisieren, statt einzelner Tasks. Dies ermöglicht Business Managern, größere Herausforderungen anzugehen und sich auf langfristige Optimierungsstrategie zu fokussieren.

Unterschied zur traditionellen Automatisierung

Der Hauptunterschied: Traditionelle Automatisierung fokussiert auf Automatisierung spezifischer Prozesse – wie Einsatz eines Cobots statt menschlichem Arbeiter für repetitive Pick-and-Place-Anwendungen – während Hyperautomatisierung den gesamten Produktionsprozess mit ganzheitlichem Ansatz optimiert.

Beispiel: Um Cost of Poor Quality zu reduzieren, könnten Plant Manager ein Autonomous Machine Vision System implementieren, um defekte Items auf der Produktionslinie zu spotten. Das ist schnell, einfach und kosteneffektiv für gründliche Qualitätschecks ohne menschliche Inspektoren. Aber es tacklet nicht die Root Cause – Defekte von vornherein zu verhindern.

Dafür könnten Hersteller mehrere Quality Assurance (QA) Stationen entlang der Produktionslinie nutzen und eine KI-basierte Lösung integrieren, um QA-Ergebnisse zu analysieren. Dies ermöglicht Root Cause Analysis – verstehen, wo und warum Defekte häufiger auftreten – und Investition in automatisierte Lösungen, die das Problem in Schach halten. Einmal festgestellt, dass Lackdefekte regelmäßig durch excess airborne debris passieren, könnte ein Autohersteller ein automatisiertes Befeuchtungssystem implementieren, gekoppelt mit Smart Sensors, die nur aktivieren, wenn airborne Kontaminanten einen tolerierbaren Schwellenwert überschreiten.

In diesem Beispiel werden mehrere automatisierte Tools in Kombination eingesetzt, um eine Challenge End-to-End zu tacklen. Hersteller können mehrere solcher Ökosysteme schaffen, um Effizienz jedes Produktionsaspekts zu maximieren – von Order Acquisition bis Final Delivery. Kritisch: Diese Systeme müssen miteinander kommunizieren können für smooth Workflow und beste Ergebnisse.

Brauche ich das?

Gartner prognostizierte, dass Hyperautomatisierung ab 2020 zu den Top Strategic Technology Trends gehört – aber das bedeutet nicht zwingend, dass Hersteller in den Hype einsteigen müssen. Der erste Schritt, um zu verstehen, ob End-to-End-Automatisierung substantiellen Business Value liefern kann, ist eine Roadmap, die Business Goals klar mit den benötigten Automatisierungstools aligniert.

Gartner schlägt drei Key Objectives vor – Revenue, Costs, Risks. Nach diesen Parametern sollten Hersteller überlegen: Welche Technologien können Revenue treiben durch Enhanced Customer Engagement, Output-Steigerung, Automatisierung repetitiver Tasks? Dann Prozesse redesignen, um Cost of Poor Quality zu reduzieren und Production zu streamlinen. Schließlich Compliance-Risiken ineffizienter Prozesse betrachten – z.B. manuelles Füttern von Teilen in Maschinen könnte nicht nur ineffizient, sondern auch riskant sein und Safety Regulations verletzen.

Eine sorgfältige Betrachtung dieser Faktoren sollte Herstellern ein klareres Bild geben, ob Hyperautomatisierung Produktivität signifikant boosten und den Wettbewerbsvorteil liefern kann, den sie ohne sie vermissen könnten.

Was ist mit Legacy Equipment?

Hyperautomatisierung basiert auf neuesten Automatisierungstechnologien und ihrer Fähigkeit zur fehlerfreien Interkommunikation. Daher könnten Hersteller denken, es sei kein valider Business-Ansatz für Fabriken, die Legacy Equipment für kritische Applikationen nutzen.

Maschinen, die das Rückgrat der Fabrikautomatisierung bilden – wie Programmable Logic Controllers (PLCs) – halten oft mehrere Jahrzehnte, und es gibt keinen Grund, sie zu ersetzen, wenn sie adäquat performen und neuesten Guidelines entsprechen. Aber Legacy Equipment fehlt meist die Kommunikationsfähigkeit für Hyperautomatisierungsstrategie.

Obwohl dies ein Extra-Layer an Planung involviert, bedeutet Legacy Machinery nicht zwingend, dass End-to-End-Automatisierung ausgeschlossen ist. Wenn Plant Manager einen soliden Business Case für Hyperautomatisierung entwickeln, gibt es Wege, ältere Equipment mit Smart Sensors nachzurüsten. So können Maschinen mit dem Industrial Internet of Things (IIoT) verbunden werden und wertvolle Daten senden, die Operations streamlinen, Kosten reduzieren und Produktivität erhöhen. Ein Automation Parts Supplier, der auf obsolete Equipment spezialisiert ist, kann Herstellern einfach die Hardware bereitstellen, um ihre Maschinen zu retrofitten und fit für Industry 4.0 zu machen.

Ein weiterer Punkt: Ob IoT-vernetzte Maschinen dieselbe Sprache sprechen. Beispiel: Der Fabrik-PLC braucht ein Kommunikationsprotokoll, kompatibel mit Field Devices. Hersteller brauchen nicht zwingend ein Protokoll derselben Marke wie ihr PLC – z.B. kann ProfiBus mit allen PLCs der Allen Bradley Familie verbinden, aber manche Protokolle spielen nicht gut mit anderen. Um Hyperautomatisierung zu implementieren, müssen Hersteller die besten Protokolle recherchieren, um sicherzustellen, dass all ihr Equipment kommunizieren kann.

Wo möglich, Entwicklung von Systemen basierend auf Open-Source-Architektur – wie Robot Operating System (ROS) – statt proprietärer Software, kann Friktionen minimieren und Interoperabilität gewährleisten.