Lösen Sie intelligente Workflows sofort aus, sobald bestimmte Ereignisse in Ihren Systemen auftreten.
Ereignisgesteuerte Automatisierung überwacht Ihre Geschäftssysteme rund um die Uhr und startet automatisch vordefinierte Workflows, sobald bestimmte Ereignisse eintreten. Keine Verzögerungen, keine manuellen Eingriffe – nur sofortiges, intelligentes Handeln.
Verwandeln Sie reaktive Prozesse in proaktive Lösungen – Ihre Systeme reagieren intelligent auf jedes Business-Ereignis, ganz ohne menschliches Eingreifen.
Transformieren Sie Ihre Geschäftsabläufe mit sofortigen, intelligenten Reaktionen, die Verzögerungen eliminieren und maximale Effizienz ermöglichen.
Events lösen Workflows unmittelbar beim Eintreten aus. Kein Warten auf Batch-Jobs, keine Polling-Intervalle, keine manuellen Warteschlangen – nur sofortiges Handeln, das Ihr Business im Takt des Wandels hält.
Ihre Systeme reagieren auf Business-Events ohne menschliches Eingreifen. Von der Auftragsverarbeitung bis zum Incident-Response laufen alle Workflows automatisch, präzise und konsistent ab.
Wenn Events in Echtzeit über alle angebundenen Systeme propagiert werden, bleiben Daten synchron. Veraltete Informationen verschwinden, Abstimmungsfehler werden reduziert und eine zentrale „Single Source of Truth“ entsteht.
Befreien Sie Ihre Teams von repetitiven, zeitaufwendigen Aufgaben. Ereignisgesteuerte Workflows übernehmen Routineprozesse automatisch, sodass sich Mitarbeitende auf strategische Initiativen mit echtem Business-Mehrwert konzentrieren können.
Kritische Probleme werden sofort erkannt und markiert. Automatisierte Eskalations- und Benachrichtigungs-Workflows alarmieren die richtigen Personen umgehend und reduzieren die Zeit bis zur Erkennung und Behebung erheblich.
Auch bei Spitzenlast puffern Event-Queues jede Transaktion und verarbeiten sie zuverlässig – ohne ein einziges Event zu verlieren. Garantierte Zustellung sorgt für vollständige Datenintegrität selbst bei extremen Lastspitzen.
Sie zahlen nur für tatsächlich verarbeitete Events – nicht für ungenutzte Rechenleistung. Serverlose, ereignisgesteuerte Architekturen skalieren bei Inaktivität auf null und automatisch bei Bedarf – für optimale Kosten bei jedem Volumen.
Entdecken Sie, wie ereignisgesteuerte Workflows Abläufe in verschiedenen Unternehmensbereichen transformieren:
Auswirkung: Reduzierung der Auftragsbearbeitung von Stunden auf Sekunden, Rückgewinnung von bis zu 15 % abgebrochener Warenkörbe durch personalisierte KI-gestützte Ansprache, optimale Lagerbestände durch vorausschauende Nachbestellungen.
Auswirkung: Verkürzung der ersten Antwortzeit um 90 % durch KI-basierte Ticketklassifikation, 99 % SLA-Einhaltung dank proaktiver Eskalations-Workflows, höhere Kundenzufriedenheit durch schnellere Problemlösungen.
Auswirkung: 5-fache Beschleunigung der Buchhaltung durch Echtzeit-Transaktionsaufzeichnung, Reduzierung von Betrugsverlusten um 60 % durch sofortige KI-Risikoprüfung, Eliminierung manueller Rechnungsverarbeitung durch End-to-End-Automatisierung.
Auswirkung: 99,99 % Systemverfügbarkeit durch prädiktive Fehlererkennung, Reduzierung der Reaktionszeiten von Minuten auf Millisekunden dank Auto-Scaling, Optimierung interner Prozesse durch formularbasierte Workflow-Auslösung.
Sub-50 ms Sense → Decide → Execute-Loop, der Ihre kritischen Workflows synchronisiert, auditierbar macht und produktionsbereit hält. Keine Batch-Jobs. Keine manuellen Eingriffe. Nur pure, sofortige Automatisierung.
Automatische Fehlererkennung und -behebung mit garantiertem 15-Minuten-Replay-Fenster für vollständige Datenintegrität.
Integrierte Genehmigungs-Workflows und Drift-Erkennung mit unter 1 % Varianz-Toleranz für unternehmensweite Compliance.
Komplettes Monitoring mit verteiltem Tracing, Echtzeitmetriken und zentraler Log-Aggregation.
Sofortige Betrugsprüfungen, Lagerbestandssperren, intelligente Auftragssteuerung in Millisekunden
Echtzeit-Abwicklung, Compliance-Trigger, Anomalieerkennung für sichere Transaktionen
Edge-Computing-Entscheidungen, prädiktive Wartung, Live-Telemetrie-Verarbeitung
Kritische Signalweiterleitung mit intelligenter Auto-Eskalation und Incident-Response
Von kritischen Ereignissen bis hin zu produktionsreifen Automatisierungen in sechs präzisionsgefertigten Phasen
Wir erfassen Signale aus Produkt, CRM, Infrastruktur und Sicherheit. Jedes Ereignis wird nach geschäftlicher Bedeutung, Auswirkungsradius, Latenzempfindlichkeit und Compliance-Anforderungen bewertet.
Wir definieren Guardrails, Vorbedingungen und Schemata, sodass Trigger deterministisch, idempotent und unter Last sicher wiederholbar sind.
Wir erstellen Orchestrierungen in n8n, ergänzen KI-Co-Piloten für Entscheidungen, Anreicherungen und intelligente Pfadverzweigungen mit sicheren Fallbacks.
Wir verdrahten Ingestion, Buffering und Ausführung für niedrige Latenz und Resilienz mit Retries, Dead-Letter-Queues und Circuit Breakers.
Wir validieren Fehlerfälle und Skalierung: Chaos-Tests, Replay-Tests, Load- & Soak-Tests, Failover-Drills mit klaren SLOs.
Wir instrumentieren den Stack End-to-End und optimieren Kosten, Latenz sowie Modell-/Regelaktualität mit kontinuierlichen Feedback-Loops.
Lassen Sie uns besprechen, wie RPA und KI-Bots Ihre Abläufe revolutionieren und messbare Ergebnisse erzielen können.
Jetzt startenStuttgart, das Herz des deutschen Automobil- und Industriesektors, benötigt Echtzeitautomatisierung, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Unternehmen hier implementieren Enterprise-Automatisierung, um Produktionslinien, Lieferantennetzwerke und Logistik in Echtzeit zu verwalten. Durch den Einsatz von Workflow-Automatisierung mit Tools wie n8n, Make und Google Workflows können Stuttgarter Unternehmen Aktionen auslösen, sobald ein Ereignis eintritt – ob es sich um eine Produktionsanomalie, eine Lieferkettenverzögerung oder Systemwarnungen handelt.
Die Integration von Systemintegritätsschutz in jeden Automatisierungsworkflow stellt sicher, dass Stuttgarter Unternehmen kritische Produktions- und Betriebsdaten schützen. Die Enterprise-Architektur ist für Skalierbarkeit optimiert, sodass Stuttgarter Unternehmen neue Maschinen, IoT-Sensoren und cloudbasierte Analysen hinzufügen können, ohne bestehende Operationen zu stören. Serverlose Lösungen wie Cloud Run und AWS Lambda ermöglichen ereignisgesteuerte Ausführung ohne dedizierte Infrastruktur, was Stuttgarter Unternehmen Agilität und Kosteneffizienz bietet. Ludwigsburger Unternehmen konzentrieren sich auf IT-lastige Operationen, die Echtzeit-Workflow-Automatisierung benötigen, um Verfügbarkeit und Reaktionsfähigkeit aufrechtzuerhalten. Frankfurter Banken nutzen ereignisgesteuerte Automatisierung, um Transaktionen, Compliance-Warnungen und Kunden-Onboarding in Echtzeit zu handhaben. Mannheimer Unternehmen integrieren industrielle IoT-Sensoren, die Ereignisse generieren, die automatisierte Prozesse sofort auslösen. Beispiel: Ein Stuttgarter Automobilhersteller nutzt Echtzeitautomatisierung, um Abweichungen am Fließband zu erkennen, die Produktion automatisch zu stoppen und Wartungsteams zu benachrichtigen, während gleichzeitig ERP- und Logistiksysteme aktualisiert werden.
In Ludwigsburg liegt der Fokus auf IT-lastigen Unternehmen, die Echtzeit-Workflow-Automatisierung benötigen, um Verfügbarkeit und Reaktionsfähigkeit aufrechtzuerhalten. Unternehmen hier verlassen sich auf Systemintegration, um ERP, CRM und Cloud-Services zu vereinheitlichen, sodass Enterprise-Automatisierung geschäftskritische Ereignisse ohne manuelle Eingriffe orchestrieren kann.
Mit n8n und Google Workflows können Ludwigsburger Unternehmen sofort auf Systemauslöser reagieren, wie Serverlastspitzen, Datenbankaktualisierungen oder Kundeninteraktionen. Automatisierung in Ludwigsburg geht über Effizienz hinaus – sie stärkt den Systemintegritätsschutz durch Protokollierung aller Echtzeitaktionen und gewährleistet Rechenschaftspflicht und regulatorische Compliance. Münchner Technologieunternehmen setzen Apache Kafka für Hochdurchsatz-Ereignisstreaming ein und verarbeiten Millionen von Ereignissen pro Sekunde. Karlsruher Organisationen nutzen RabbitMQ für zuverlässige Nachrichtenwarteschlangen, die auch bei Systemstörungen eine Ereignislieferung sicherstellen. Heidelberger Unternehmen implementieren Temporal für ereignisgesteuerte Workflow-Ausführung, die Ausfälle übersteht. Freiburger Unternehmen nutzen Redis Streams für schnelle Ereignisverarbeitung und Echtzeitanalysen. Beispiel: Ein Ludwigsburger Softwareunternehmen löst automatisch Testumgebungen als Reaktion auf Code-Commits aus, skaliert Computerressourcen mit Cloud Run oder AWS Lambda und gewährleistet Enterprise-Architekturflexibilität und Echtzeitbereitstellung.
Frankfurt, Deutschlands Finanzzentrum, nutzt ereignisgesteuerte Automatisierung, um Transaktionen, Compliance-Warnungen und Kunden-Onboarding in Echtzeit zu handhaben. Frankfurter Banken integrieren Workflow-Automatisierung in Kernsysteme und verwenden Make und serverlose Funktionen, um sofort auf Marktdaten oder Kundenaktivitäten zu reagieren.
Systemintegration stellt sicher, dass Finanz-, Risiko- und Berichtssysteme nahtlos kommunizieren. Frankfurter Unternehmen verlassen sich auf Automatisierung, um Fehler zu reduzieren, Entscheidungsfindung zu beschleunigen und robusten Systemintegritätsschutz aufrechtzuerhalten. Echtzeit-Dashboards und Warnmechanismen ermöglichen es dem Management, sofort auf kritische Ereignisse zu reagieren. Mannheimer Logistikunternehmen nutzen ereignisgesteuerte Automatisierung, um Sendungen automatisch umzuleiten, wenn Sensoren Verzögerungen erkennen. Stuttgarter Hersteller implementieren Event-Sourcing-Muster, um Produktionsereignisse während des gesamten Lebenszyklus zu verfolgen. Ludwigsburger IT-Abteilungen setzen CQRS-Architekturen ein, die Lese- und Schreiboperationen für bessere Leistung trennen. Beispiel: In Frankfurt nutzt eine Bank Google Workflows, um Compliance-Prüfungen auszulösen, sobald eine große Transaktion auftritt, und gewährleistet automatisierte Prüfung und Protokollierung, während interne Systeme ohne menschliches Eingreifen aktualisiert werden.
Mannheimer und Karlsruher Unternehmen konzentrieren sich auf industrielle IoT-Integration. Sensoren und Maschinen generieren Ereignisse, die automatisierte Prozesse in Echtzeit auslösen. Mit n8n, Make und serverloser Orchestrierung erreichen Mannheimer und Karlsruher Unternehmen vollständige Workflow-Automatisierung und verbinden physische Geräte mit Unternehmenssoftware.
Die Enterprise-Architektur ist für Modularität konzipiert, sodass neue Geräte ohne Ausfallzeiten in bestehende Workflows eingebunden werden können. Systemintegritätsschutz stellt sicher, dass Ereignisdaten sicher und genau über alle verbundenen Systeme hinweg sind. Nürnberger Hersteller verarbeiten Produktionsereignisse sofort über Apache Kafka und handhaben Millionen von Sensorablesungen pro Sekunde. Münchner Technologieunternehmen nutzen RabbitMQ, um Ereignisse zuverlässig in Warteschlangen zu stellen und Datenverluste während Spitzenlasten zu vermeiden. Frankfurter Finanzinstitute setzen AWS Kinesis für Echtzeit-Transaktionsverarbeitung und Betrugserkennung ein. Karlsruher Logistikunternehmen implementieren Redis Streams für schnelle Ereignisverarbeitung und Bestandsaktualisierungen. Beispiel: Ein Mannheimer Logistikunternehmen nutzt ereignisgesteuerte Automatisierung, um Sendungen automatisch umzuleiten, wenn Sensoren Verzögerungen erkennen, Bestand aktualisiert und Kunden gleichzeitig benachrichtigt, wobei Cloud Run und AWS Lambda für die Ausführung verwendet werden.
In Heidelberg und Freiburg verlassen sich Krankenhäuser und Gesundheitsdienstleister auf ereignisgesteuerte Automatisierung für Patientenüberwachung, Laborergebnisse und Echtzeitwarnungen. Tools wie n8n und Google Workflows automatisieren kritische Workflows und integrieren mehrere Systeme, um Systemintegritätsschutz aufrechtzuerhalten.
Automatisierung verbessert die Patientenversorgung, indem sie sofortige Benachrichtigungen auslöst, wenn Vitalwerte abweichen, Krankenakten aktualisiert und sicherstellt, dass Ärzte und Krankenschwestern sofort informiert werden. Die Enterprise-Architektur in diesen Krankenhäusern ist darauf ausgelegt, sensible Daten sicher zu handhaben und gleichzeitig nahtlose Operationen aufrechtzuerhalten. Heidelberger medizinische Einrichtungen nutzen Apache Pulsar für cloud-native Ereignisverarbeitung, die mit dem Patientenaufkommen skaliert. Freiburger Kliniken implementieren Webhooks, um Überwachungsgeräte sofort mit elektronischen Gesundheitsakten zu verbinden. Münchner Krankenhäuser setzen Azure Event Grid für serverlose Ereignisrouting zwischen Abteilungen ein. Stuttgarter Gesundheitssysteme integrieren REST-APIs und GraphQL für flexiblen Datenaustausch über Plattformen hinweg. Beispiel: Freiburger Krankenhäuser implementieren ereignisbasierte Auslöser für Laborergebnisse, benachrichtigen Kliniker automatisch und aktualisieren Patientendashboards in Echtzeit.
Nürnberg und München setzen Echtzeitautomatisierung für öffentliche Infrastruktur und Smart-City-Anwendungen ein. Verkehrsmanagement, Versorgungsunternehmen und Notdienste verlassen sich auf Workflow-Automatisierung, um auf Echtzeitereignisse zu reagieren, und integrieren Enterprise-Automatisierung und Systemintegration, um effiziente Stadtleistungen zu erbringen.
Automatisierung in Nürnberg und München umfasst ereignisgesteuerte Benachrichtigungen, automatisierte Ampelschaltungen und Echtzeitüberwachung von Versorgungsunternehmen. Systemintegritätsschutz ist entscheidend, um Serviceunterbrechungen zu verhindern und öffentliche Daten zu sichern. Serverlose Ausführung mit AWS Lambda oder Cloud Run gewährleistet reaktionsschnelle und skalierbare Automatisierung. Ludwigsburger Cloud-Bereitstellungen nutzen AWS EventBridge für cloud-native Ereignisrouting, das automatisch skaliert. Frankfurter Unternehmen nutzen Google Cloud Pub/Sub für zuverlässige Ereignisnachrichtenübermittlung über verteilte Systeme hinweg. Mannheimer Organisationen setzen Azure Event Grid für serverlose Ereignisverarbeitung ohne Infrastrukturverwaltung ein. Karlsruher Unternehmen implementieren verwaltete Kafka-Cluster für Hochdurchsatz-Ereignisstreaming in der Cloud. Beispiel: München implementiert Echtzeit-Verkehrsoptimierung mit Google Workflows, passt Signale sofort basierend auf Staudaten an, integriert Transportsysteme und benachrichtigt Notdienste gleichzeitig.
Stuttgarter Fertigungsanlagen integrieren KI mit ereignisgesteuerter Automatisierung, um Geräteausfälle vorherzusagen, bevor sie auftreten. Machine-Learning-Algorithmen analysieren Sensorereignisse in Echtzeit und identifizieren Muster, die auf potenzielle Ausfälle hinweisen. Wenn Anomalien erkannt werden, lösen automatisierte Wartungsworkflows sofort aus und verhindern kostspielige Produktionsausfälle.
Ludwigsburger Softwareunternehmen nutzen GPT-4 und Claude, um Code-Commit-Ereignisse zu analysieren und automatisch Testfälle zu generieren. Natural Language Processing ermöglicht es Workflows, Kundensupport-Tickets zu verstehen und sie sofort an entsprechende Teams weiterzuleiten. Münchner Finanzinstitute setzen Machine-Learning-Modelle ein, die Transaktionsereignisse in Millisekunden verarbeiten, Betrugsmuster erkennen und verdächtige Aktivitäten automatisch blockieren. Frankfurter Banken implementieren Computer-Vision-Systeme, die Dokumentereignisse analysieren, Daten extrahieren und Compliance-Workflows auslösen. Beispiel: Ein Stuttgarter Automobilzulieferer nutzt KI-gestützte Ereignisverarbeitung, um Lieferkettenstörungen vorherzusagen, bestellt automatisch Materialien nach, wenn Bestandsereignisse potenzielle Engpässe anzeigen, und reduziert Fehlbestände um 40%.
Mannheimer Logistikoperationen nutzen Temporal für dauerhafte Workflow-Ausführung, die Systemausfälle übersteht. Wenn Versandereignisse auftreten, aktualisieren Workflows automatisch Tracking-Systeme, benachrichtigen Kunden und passen Lieferrouten an. Selbst wenn Server neu starten, setzen Workflows genau dort fort, wo sie aufgehört haben, und stellen sicher, dass keine Ereignisse verloren gehen.
Karlsruher Fertigungseinrichtungen setzen Apache Airflow ein, um komplexe Produktionsworkflows zu orchestrieren, die durch Sensorereignisse ausgelöst werden. DAGs definieren Abhängigkeiten zwischen Aufgaben und stellen sicher, dass Qualitätsprüfungen abgeschlossen sind, bevor der Versand beginnt. Heidelberger Krankenhäuser implementieren Prefect für cloud-native Workflow-Automatisierung, die mit dem Patientenaufkommen skaliert. Freiburger Kliniken nutzen Camunda für BPMN-basierte Prozessautomatisierung, die sofort auf Patientenaufnahmeereignisse reagiert. Beispiel: Ein Mannheimer Distributionszentrum nutzt ereignisgesteuerte Workflows, um Bestellungen automatisch zu verarbeiten, wenn Bestandsereignisse die Verfügbarkeit bestätigen, Versandetiketten generiert und Kundenportale innerhalb von Sekunden nach Bestellaufgabe aktualisiert.
Nürnberger Produktionseinrichtungen nutzen Prometheus, um Metriken von ereignisgesteuerten Systemen zu sammeln, Ereignisverarbeitungsraten, Latenz und Fehlerhäufigkeiten zu verfolgen. Grafana-Dashboards visualisieren diese Metriken in Echtzeit und ermöglichen es Betriebsteams, Engpässe sofort zu erkennen und Automatisierungsflüsse anzupassen, bevor Probleme die Produktion beeinträchtigen.
Münchner Technologieunternehmen setzen Datadog für einheitliche Beobachtbarkeit über Ereignisstreaming-Plattformen, Workflow-Orchestratoren und Geschäftsanwendungen hinweg ein. Logs, Metriken und Traces kombinieren sich, um vollständige Transparenz in die ereignisgesteuerte Automatisierungsleistung zu bieten. Frankfurter Banken implementieren Splunk für Loganalyse, durchsuchen Millionen von Transaktionsereignissen, um Muster und Anomalien zu identifizieren. Stuttgarter Hersteller nutzen CloudWatch, um AWS-basierte Ereignisverarbeitung zu überwachen, richten Warnungen ein, die automatische Skalierung auslösen, wenn Ereignisvolumen steigen. Beispiel: Eine Nürnberger Fabrik nutzt Echtzeit-Monitoring, um zu erkennen, wenn die Ereignisverarbeitungslatenz Schwellenwerte überschreitet, skaliert automatisch Kafka-Consumer, um erhöhte Last zu handhaben, und verhindert Produktionsverzögerungen.
Stuttgarter Automobilunternehmen zerlegen monolithische Systeme in Microservices, die über Ereignisstreams kommunizieren. Jeder Microservice – Bestand, Versand, Abrechnung – veröffentlicht Ereignisse, wenn sich Zustände ändern. Andere Microservices abonnieren relevante Ereignisse, behalten lose Kopplung bei und ermöglichen unabhängige Skalierung.
Ludwigsburger Softwareunternehmen nutzen Event Sourcing, um alle Zustandsänderungen als Ereignisse zu speichern, ermöglichen vollständige Prüfpfade und Time-Travel-Debugging. Microservices bauen Zustände durch Wiedergabe von Ereignissen wieder auf und gewährleisten Konsistenz über verteilte Systeme hinweg. Frankfurter Banken implementieren CQRS-Muster, trennen Lese- und Schreiboperationen in verschiedene Microservices, die über Ereignisse kommunizieren. Mannheimer Logistikunternehmen setzen Microservices ein, die unabhängig basierend auf Ereignisvolumen skalieren und Kosten während verkehrsarmer Perioden reduzieren. Beispiel: Eine Stuttgarter E-Commerce-Plattform nutzt ereignisgesteuerte Microservices, bei denen Bestellereignisse gleichzeitig Bestandsaktualisierungen, Zahlungsverarbeitung und Versandkoordination auslösen, wobei jeder Microservice unabhängig basierend auf seiner spezifischen Ereignislast skaliert.
Münchner Startups nutzen serverlose Funktionen, um Ereignisse zu verarbeiten, ohne Server zu verwalten. AWS Lambda führt Code automatisch aus, wenn Ereignisse eintreffen, skaliert von null auf Tausende gleichzeitiger Ausführungen in Sekunden. Kosten entstehen nur während der tatsächlichen Ausführung, was es ideal für unvorhersehbare Ereignisvolumen macht.
Stuttgarter Hersteller nutzen Google Cloud Functions, um IoT-Sensorereignisse zu verarbeiten, zahlen nur für Millisekunden Rechenzeit. Funktionen lösen automatisch aus, wenn Sensoren Ereignisse veröffentlichen, eliminieren die Notwendigkeit für ständig laufende Infrastruktur. Frankfurter Finanzunternehmen setzen Azure Functions für Transaktionsverarbeitung ein, handhaben Millionen von Ereignissen täglich bei gleichzeitiger Aufrechterhaltung von Subsekunden-Latenz. Mannheimer Logistikunternehmen implementieren serverlose Workflows, die nur aktiviert werden, wenn Versandereignisse auftreten, reduzieren Infrastrukturkosten um 60% im Vergleich zu traditionellen Bereitstellungen. Beispiel: Ein Münchner SaaS-Unternehmen nutzt serverlose Funktionen, um Benutzeraktivitätsereignisse zu verarbeiten, aktualisiert automatisch Dashboards und sendet Benachrichtigungen, ohne dedizierte Server zu unterhalten, reduziert Betriebskosten um 70%.
Süddeutschlands Geschäftslandschaft entwickelt sich hin zu vollständig ereignisgesteuerten Operationen. Unternehmen, die heute in ereignisgesteuerte Automatisierung investieren, positionieren sich für zukünftige Wettbewerbsvorteile. Da IoT-Geräte sich vermehren und KI-Fähigkeiten voranschreiten, werden Volumen und Komplexität von Geschäftsereignissen exponentiell zunehmen.
Organisationen in Stuttgart, Ludwigsburg, Frankfurt, Mannheim, Karlsruhe, Heidelberg, Freiburg, Nürnberg und München bauen ereignisgesteuerte Grundlagen auf, die Automatisierung der nächsten Generation unterstützen werden. Diese Grundlagen umfassen skalierbare Ereignisstreaming-Infrastruktur, intelligente Ereignisverarbeitungsfähigkeiten und umfassende Monitoring-Systeme. Die Zukunft gehört Unternehmen, die Ereignisse sofort verarbeiten, automatisch Entscheidungen treffen und Workflows dynamisch basierend auf Echtzeitbedingungen anpassen können. Beispiel: Vorausdenkende Unternehmen in der Region experimentieren bereits mit Edge Computing für Ereignisverarbeitung, bringen Automatisierung näher an Datenquellen und reduzieren Latenz auf Millisekunden, bereiten sich auf eine Zukunft vor, in der jedes Geschäftsereignis sofortige automatisierte Reaktionen auslöst.