RPA vs. KI-Automatisierung in der Industrieautomation: Wird die Robotic Process Automation überflüssig?

Verständnis von Robotic Process Automation (RPA)

RPA bezieht sich auf den Einsatz von Software-Bots zur Automatisierung repetitiver Aufgaben innerhalb digitaler Systeme, die menschliche Handlungen nachahmen, um vordefinierte Arbeitsabläufe auszulösen. Es eignet sich hervorragend zur Automatisierung von volumenstarken, regelbasierten Prozessen mit strukturierten und vorhersehbaren Daten-Eingaben und -Ausgaben.

Typische RPA-Anwendungen umfassen die Automatisierung von Aufgaben wie Kreditorenbuchhaltung, Mitarbeiter-Onboarding, Datensynchronisation über Altsysteme hinweg und Berichtserstellung. Einer der wesentlichen Vorteile von RPA ist die Fähigkeit, über Systeme hinweg zu arbeiten, die keine modernen APIs besitzen, indem die UI-Ebene für die Automatisierung genutzt wird, anstatt eine tiefgreifende Systemintegration zu erfordern. Allerdings arbeitet RPA auf starren, deterministischen Regeln, was bedeutet, dass es bei dynamischen oder unvorhersehbaren Arbeitsabläufen Schwierigkeiten hat.

KI-Automatisierung: Ein fortschrittlicherer Ansatz

Im Gegensatz dazu stellt die KI-Automatisierung eine andere Art der Automatisierung dar. Anstatt nur Aufgaben zu automatisieren, konzentriert sich KI-gestützte Automatisierung auf Entscheidungsfindung und Ergebnisgenerierung. KI-Systeme nutzen Technologien wie maschinelles Lernen (ML), natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und logische Systeme , um unstrukturierte Daten zu interpretieren, sich an veränderte Bedingungen anzupassen und autonome Entscheidungen zu treffen.

KI-Agenten gehen über die Fähigkeiten von RPA hinaus, indem sie Daten in Echtzeit analysieren, Absichten ableiten und den besten Handlungsverlauf bestimmen, selbst bei unvorhersehbaren Szenarien. Zum Beispiel kann KI verschiedene Datenformate wie E-Mails, Dokumente und Gespräche verarbeiten, was sie ideal für dynamische, entscheidungsintensive Prozesse macht. Während RPA in stabilen, repetitiven Umgebungen gut funktioniert, blüht KI-Automatisierung in Umgebungen auf, die kontextuelles Verständnis und Anpassungsfähigkeit erfordern.

Wesentliche Unterschiede zwischen RPA und KI-Automatisierung

Der Hauptunterschied zwischen RPA und KI-Automatisierung liegt in ihrem Ansatz zur Entscheidungsfindung.

• RPA automatisiert vordefinierte Aufgaben mit minimalen Variationen und folgt deterministischen Skripten für jede Aktion.

• KI-Automatisierung hingegen automatisiert die Entscheidungsfindung, indem sie Daten analysiert, Absichten bestimmt und sich an veränderte Situationen anpasst.

Dieser Wandel bedeutet, dass KI besser für komplexe, adaptive Prozesse geeignet ist, während RPA weiterhin sehr effektiv für Aufgaben bleibt, die repetitiv, strukturiert und regelbasiert sind. Bei der Wahl zwischen RPA und KI spielt die Art der Aufgabe eine entscheidende Rolle bei der Bestimmung der geeigneten Technologie.

Wann sollte man RPA vs. KI-Automatisierung einsetzen?

Für Organisationen, die Automatisierung in Betracht ziehen, ist es entscheidend zu verstehen, wann RPA und wann KI-Automatisierung eingesetzt werden sollte. Nachfolgend die Kernbereiche, in denen jede Technologie ihre Stärken ausspielt:

RPA ist ideal für:

• Strukturierte, volumenstarke Aufgaben mit minimalen Variationen (z. B. Dateneingabe, Berichtserstellung).

• Anwendungen mit seltenen UI-Änderungen, die sich besser für Automatisierung über die UI-Ebene eignen.

• Altsysteme ohne moderne APIs, bei denen RPA-Bots Arbeitsabläufe ohne tiefgreifende Integration automatisieren können.

• Szenarien, die Schnelligkeit der Implementierung und minimale IT-Störungen priorisieren.

KI-Automatisierung ist besonders geeignet für:

• Prozesse mit unstrukturierten Daten wie E-Mails, Bildern, Dokumenten und Kundeninteraktionen.

• Arbeitsabläufe, die komplexe Entscheidungsfindung und häufige Ausnahmen beinhalten, bei denen sich der Prozess im Laufe der Zeit entwickelt.

• Adaptive, kundenorientierte Abläufe, die dynamische Reaktionen und kontextuelles Bewusstsein erfordern.

• End-to-End-Prozesse, bei denen das KI-System sowohl die Orchestrierung der Aufgaben als auch die Entscheidungsfindung übernimmt.

Wie RPA und KI sich ergänzen können

Obwohl RPA und KI-Automatisierung als konkurrierende Technologien erscheinen mögen, können sie tatsächlich zusammenarbeiten, um eine effektivere, intelligente Automatisierungsstrategie zu schaffen. Viele reale Anwendungsfälle profitieren von einem hybriden Ansatz , der die Stärken beider Technologien kombiniert.

Man kann sich KI als das Gehirn und RPA als die Hände vorstellen. KI-Agenten können eingehende Daten analysieren, den besten Handlungsverlauf bestimmen und autonom Entscheidungen treffen. Wenn die Ausführung in Systemen mit begrenzter oder keiner KI-Integration erforderlich ist – wie bei Altsystemen von ERP-Systemen oder anderen Steuerungssystemen – können RPA-Bots die notwendigen Aktionen ausführen und so die Automatisierungskette aufrechterhalten.

Beispielsweise könnte in einem Kundenservicebetrieb ein KI-Agent eine Kundenanfrage bewerten, die passende Antwort bestimmen und eine Aktion einleiten. Ein RPA-Bot würde dann mit dem Legacy-CRM oder dem Abrechnungssystem interagieren und die genehmigte Aktion ausführen. Diese Zusammenarbeit stellt sicher, dass Unternehmen ihre RPA-Investitionen bewahren und gleichzeitig von den intelligenten Fähigkeiten der KI profitieren.

Fazit: Die Zukunft der Automatisierung in Industriesystemen

Mit der Weiterentwicklung der Automatisierungslandschaft wird deutlich, dass RPA und KI keine sich ausschließenden Technologien sind. Vielmehr sollten Unternehmen sie als ergänzende Ebenen betrachten, die zusammenarbeiten können, um effizientere und anpassungsfähigere Abläufe zu schaffen.

Im Zeitalter der KI werden eigenständige RPA-Initiativen ohne jegliche Intelligenz zunehmend veraltet. Allerdings haben KI-Systeme allein oft Schwierigkeiten bei Ausführungsaufgaben, die eine tiefe Systemintegration erfordern. Der effektivste Ansatz ist intelligente Automatisierung, bei der KI komplexe Entscheidungsfindung und Orchestrierung übernimmt und RPA eine zuverlässige Ausführung in weniger flexiblen Systemen sicherstellt.

Unternehmen, die KI und RPA strategisch kombinieren, sind besser gerüstet, die Komplexität moderner Industrieprozesse zu bewältigen – von Fabrikautomatisierung über PLCs bis hin zu DCS Systemen – und gleichzeitig Kosteneinsparungen zu erzielen und die Betriebseffizienz zu verbessern.

Praxisbeispiel: Nutzung von KI und RPA gemeinsam

Zum Beispiel könnte in einem industriellen Automatisierungsszenario im Bereich Supply Chain Management KI Nachfrageprognosen basierend auf historischen Daten, externen Marktbedingungen und Echtzeit-Produktionsdaten erstellen. Sobald die Entscheidung über Lageranpassungen getroffen ist, könnten RPA-Bots automatisch Bestellungen aufgeben, das System aktualisieren und Berichte erstellen – wodurch die Abläufe sowohl auf strategischer als auch auf Ausführungsebene optimiert werden.

Lösungsszenario: Eine PLC-gesteuerte Fertigungslinie könnte von KI-Automatisierung profitieren, die die Produktionsqualität überwacht, Ausfälle vorhersagt und Prozesse autonom anpasst. Gleichzeitig können RPA-Bots repetitive Aufgaben wie Bestandsverfolgung oder Wartungsplanung übernehmen und so die Betriebseffizienz auf allen Ebenen sicherstellen.