Uno de los principales problemas para diseñar e implementar un sistema de supervisión y control para un proceso radica en la necesidad de establecer una solución ad-hoc para cada instalación. La interoperabilidad de los diferentes métodos utilizados para este fin es uno de los desafíos actuales relacionados con el desarrollo de Sistemas Inteligentes de Soporte a la Toma de Decisiones (IDSS), con el objetivo de garantizar la interacción y reutilización de los diferentes métodos basados en modelos, en conocimiento experto o en minería de datos. En este trabajo se propone el uso de entornos y flujos de trabajo visuales para permitir la automatización del diseño e implementación de Sistemas Inteligentes de Control de Procesos (IPCS). Estos entornos permitirán al usuario especificar las características de un proceso concreto, así como los modelos requeridos —basados en datos y en conocimiento experto—, utilizando un entorno de desarrollo visual, con la finalidad de implementar la estrategia de control más adecuada a cada instalación particular. La herramienta propuesta se basa en una arquitectura de tres capas: la primera se corresponde a un proceso offline de generación de modelos e.g. data-driven a partir de datos históricos del sistema, con la finalidad de supervisarlo y controlarlo. La segunda se corresponde a un diagrama de flujo del sistema, incluyendo los distintos subprocesos que lo configuran y las señales correspondientes. Finalmente, la tercera capa es el núcleo de la aplicación, en la que se utilizan los modelos obtenidos por parte de los diferentes métodos de razonamiento inteligente, usados para supervisar el sistema, así como para generar las consignas de los actuadores. Así, a partir de la arquitectura propuesta se podrá generar automáticamente el diseño final para el control y supervisión del proceso. La naturaleza visual de la solución propuesta permite utilizar el propio flujo de control como interfaz gráfica de usuario, pudiéndose añadir distintos parámetros configurables por el usuario, así como indicadores clave de rendimiento (en inglés, KPI), útiles para dar soporte a las decisiones relacionadas con el sistema. El método presentado es genérico, pudiéndose implementar en aplicaciones de distinta tipología a la presentada en este trabajo, siendo la evolución natural el escalado a sistemas reales más complejos, aprovechando las ventajas que proporciona la generalidad de la solución propuesta para adaptar el método a otras instalaciones/aplicaciones. Finalmente se muestran los resultados obtenidos con un prototipo probado en una EDAR en el ámbito del Consorci Besos Tordera (CBT), para el control de una de las variables del proceso biológico.