Machine Learning vs. klassische Automatisierung – und wie Python beide Welten verbindet

Automatisierung spart Zeit, senkt Kosten und minimiert Fehler. Doch sobald Prozesse komplexer werden, Datenvolumen steigen oder Muster nicht mehr eindeutig regelbasiert erkennbar sind, stösst klassische Automatisierung an ihre Grenzen. Genau hier kommt Machine Learning ins Spiel: Als Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz befähigt es Systeme, aus Daten zu lernen und fundierte Entscheidungen zu treffen, ganz ohne starre Regeln.Python spielt in diesem Zusammenspiel eine zentrale Rolle. Die Programmiersprache gilt nicht nur als bewährtes Werkzeug für Automatisierung, sondern stellt auch ein umfangreiches Ökosystem für Machine Learning bereit. Das macht sie zur idealen Brücke zwischen traditioneller Prozessautomatisierung und datengetriebenen, intelligenten Anwendungen. Doch wo liegen die Grenzen klassischer Automatisierung, und wann wird Machine Learning zur besseren Option?

Machine Learning vs. klassische Automatisierung

Die klassische Automatisierung ist bereits sehr mächtig, überall dort wo wir genau wissen, welche Abläufe und Entscheidungen durchgelaufen oder getroffen werden müssen, um ein Ziel, sind wir bestens ausgerüstet. Problematisch wird es, wenn die Daten unstrukturiert oder sehr komplex sind (z.B. Bilder, Sprache, Freitext). Oder wenn wir die Entscheidungslogik gar nicht klar formulieren können oder ein klassischer Fall, wenn sich die Rahmenbedingungen dynamisch und laufend ändern.

Mit Machine Learning beschreiten wir im Gegensatz zur klassischen Automatisierung einen anderen Weg. Anstelle von expliziter Programmierung werden Muster erkannt und ausgewertet. Diese Auswertungen dienen je nach Vorgehensweise zur laufenden Verbesserung der bestehenden Modelle. Dies ist auch besonders hilfreich, wenn ein Teil unserer Automatisierung auf Vorhersagen oder bestimmte Klassifizierungen angewiesen ist.
Machine Learning kombiniert mit Automatisierung ermöglicht es uns also, gezielter auf das Ungewisse zu reagieren und zu lernen.

Unterschied zwischen programmierter Logik und lernenden Systemen

Die programmierte Logik folgt strikten Regeln und Vorgaben, und auf jede Fragestellung muss eine mögliche Antwort bereits vorgefertigt sein. Dies nimmt die entwickelnde Person in die Pflicht, explizite Regeln beziehungsweise Entscheidungen zu definieren. Beispiel: «Wenn Temperatur > 80 °C, dann Alarm.»

Dies ist für viele klassische Anwendungsfälle absolut ausreichend. Aber was, wenn nur Muster vorhanden sind oder die gegebenen Regeln des Systems adaptiv weiterentwickelt werden sollen? Ein lernendes System erkennt Regeln und Muster selbstständig aus den zur Verfügung gestellten Daten. Beispiel: «Bei diesen Sensordaten in der Vergangenheit trat häufig ein Fehler auf.»

Diese Muster sind für den Menschen oft schwer zu erkennen und verfügen nicht unbedingt über harte Grenzen. Durch gezielte Verbesserungsmassnahmen wird auch das lernende System immer besser.

Darum ist Python besonders gut für Automatisierung und Machine Learning geeignet

Python bietet eine ausgezeichnete Ausgangslage für Automatisierung und Machine Learning. Die Sprache ist einfach zugänglich und es können schnell Resultate erzielt werden. Mit einer einfachen Syntax ist der Zugang auch für Nicht-ProgrammiererInnen schnell gegeben. Es ist auch nicht verwunderlich das das Ökosystem seit vielen Jahren wächst und schon viele grossartige Package hervorgebracht hat. Ein kurzer Blick auf den Python Package Index zeigt, hier werden bereits über 657’000 solcher Projekte gelistet mit über 7 Millionen Veröffentlichungen (Releases). Weitere positive Merkmale ist die riesige Community welche aufgrund der einfachen Zugänglichkeit stetig weiter wächst und der Plattformunabhängigkeit welche Python mit sich bringt.

Diese Tools und Bibliotheken bietet Python an

Python bietet mit der Standard Library, welche zusammen mit der Installation von Python zur Verfügung steht, schon einiges an. Ist das Ziel jedoch die Automatisierung, muss dieses Set an Packages erweitert werden. Hier lässt sich je nach Anwendungszweck eine Unterscheidung treffen. Die nachfolgende Tabelle zeigt eine Auswahl der gebräuchlichen Packages in diesem Umfeld.

Klassische Automatisierung

Systemautomation:

os, shutil, subprocess, schedule

GUI-Automatisierung:

pyautogui, keyboard

Web-Automatisierung:

selenium, playwright, requests, BeautifulSoup

Datenmanipulation:

pandas

Machine Learning

Klassisches ML:

scikit-learn

Deep Learning:

keras, TensorFlow, PyTorch

Datenvorbereitung:

pandas, numpy, scipy

Modell-Deployment & -Speicherung:

mlflow, joblib

Ganz wichtig ist aber hier noch zu verstehen: Das eine schliesst das andere nicht aus. Packages können frei kombiniert werden und verschiedenste Kombinationen sind denkbar. Jedoch steigt mit jedem installierten Package die Fremdabhängigkeit und entsprechend der Wartungsaufwand. Die Wahl der Packages sollte also gut bedacht und auch in regelmässigen Abständen geprüft werden.

So gut spielen die einzelnen Tools zusammen

Diese einzelnen Tools spielen sehr gut zusammen, gewisse haben ein überschneidendes Anwendungsspektrum, aber mit ein wenig Erfahrung und Experimentierfreudigkeit, kann man die einzelnen Arbeitsschritte einem Tool bzw. Package zuordnen. Datenpipelines, Modelltraining und Deployment lassen sich problemlos in einem durchgängigen Python-Kontext realisieren, was die Entwicklung vereinfachen kann. Oftmals beginnt man mit bekannten Architekturmustern (Pattern) und best-practices und adaptiert diese danach auf den jeweiligen Anwendungszweck.

Anwendungsbeispiele die den Übergang von klassischer zu ML-gestützter Automatisierung zeigen

Hier ein paar Beispiele die zeigen das ML schon länger Einzug in unseren Arbeitsablauf genommen hat:

• Bildprüfung in der Erstellung von Bauteilen: Früher feste Toleranzwerte → heute Deep Learning zur Mustererkennung.
• Chatbots: Klassisch mit vordefinierten Antwortbäumen (Decision-Trees) → nun mit NLP-gestützten Systemen wie GPT.
• Textextraktion aus Dokumenten: Früher mit regulären Ausdrücken → heute mit ML/NLP für flexible Extraktion.

So verändert sich die Entwicklungspraxis bei der Einführung von Machine Learning

Die Datennutzung wird zum wichtigen zentralen Thema, Qualität und Quantität sind entscheidend für den Erfolg von Machine Learning in automatisierten Prozessen. Nicht umsonst spricht man davon, dass «Daten das neue Gold sind», aber oft muss dieses Gold noch gereinigt, vorbereitet und veredelt werden. Dies beansprucht vor der eigentlichen Automatisierung viel Zeit und Planung.

Auch wird der Entwicklungsprozess deutlich iterativer. Es ist meist notwendig, mehrere Versuche zu starten, um eine Machine-Learning-gestützte Automatisierung zu perfektionieren. Modelle müssen zudem überwacht und in regelmässigen Abständen getestet werden. Und nicht zuletzt verändern sich auch die Teamrollen: Data Scientists, MLOps und DevOps arbeiten Hand in Hand mit der Entwicklung zusammen.

So lassen sich Machine-Learning-Modelle langfristig in automatisierte Systeme integrieren

Mit Python an der Hand stehen uns viele Wege offen zur Automatisierung. Wenn man sich ein Ziel gesetzt hat (oder einen Wunsch formuliert). Kann man von dort aus die Automatisierung beginnen. In Etappen, frei nach dem Teile-und-herrsche Verfahren (divide and conquer) sollte man sich in Teilschritten sich dem Ziel immer mehr nähern. Dabei ist besonders wichtig, dass man die verschiedenen Arbeitsstände gründlich versioniert (Modelle und das ganze Projekt) und sich schon von Anfang an aussagekräftige Tests zurechtlegt. Mit dieser Vorbereitung und ein wenig Experimentierfreudigkeit der Beteiligten stehen die Möglichkeiten von Machine Learning Automatisierung zur Verfügung für grossartige, zeitsparende Ideen und Vorhaben.