Eine Voraussetzung für die Automatisierung von Produktionsprozessen ist die Existenz zuverlässiger Prozessüberwachungssysteme. Solche Systeme erfassen Sensordaten aus dem zu überwachenden Prozess und leiten daraus den aktuellen Prozesszustand ab. In dieser Arbeit wird ein Verfahren für die automatische Erzeugung von Prozessüberwachungssystemen für beliebige zyklische Fertigungsprozesse vorgestellt. Die erzeugten Systeme verwenden dabei Methoden aus dem Gebiet des maschinellen Lernens. Für die Umsetzung der automatischen Erzeugung wurde ein generisches Prozessüberwachungssystem implementiert, das mithilfe eines Optimierungsverfahrens an den zu überwachenden Fertigungsprozess angepasst werden kann. Für die Optimierung wird dabei ein eigens erweiterter Artificial-Bee-Colony-Algorithmus eingesetzt.