Wie intelligente Systeme die Intralogistik revolutionieren

Ein grundlegender Wandel, nichts weniger zeichnet sich derzeit in der Intralogistik ab. Noch vor wenigen Jahren beschränkten sich Roboter auf Routinetätigkeiten, die ihnen zuvor von Menschen exakt vorgegeben wurden. Heute entwickeln sich Maschinen weiter, lernen, nehmen ihre Umgebung wahr, arbeiten mit Menschen zusammen und treffen eigenständig Entscheidungen. „Wir erleben gerade den ChatGPT-Moment für die Robotik“, sagt Prof. Dr. Katharina Hölzle, Institutsleiterin des Instituts für Arbeitswissenschaft und Technologiemanagement (IAT) der Universität Stuttgart sowie geschäftsführende Institutsleiterin des Fraunhofer Instituts für Arbeitswirtschaft und Organisation (IAO). 

Ähnlich wie Künstliche Intelligenz in kürzester Zeit völlig neue Möglichkeiten in der Text- und Bildgenerierung geschaffen hat, eröffnet sie nun auch der Robotik ein neues Entwicklungsniveau. Physical AI – das Zusammenspiel aus Robotik und lernfähigen Algorithmen – verwandelt Maschinen von starren Werkzeugen in intelligente Partner, die situationsbewusst, vorausschauend und flexibel agieren.

Diese rasante technologische Entwicklung trifft auf eine Branche, die unter erheblichem Druck steht. Während internationale Wettbewerber mit hoher Geschwindigkeit in KI-basierte Robotik investieren und damit ihre wirtschaftliche Zukunft absichern, agieren viele Unternehmen in Deutschland in einem angespannten wirtschaftlichen Umfeld. Der geringe Spielraum für Fehlentscheidungen begünstigt eine zurückhaltende Haltung gegenüber neuen Technologien. Gleichzeitig liegt genau darin eine einmalige Chance: Wer jetzt konsequent auf intelligente Robotik setzt, kann nicht nur Effizienz und Resilienz steigern, sondern sich auch international als Innovationsführer etablieren – und den Produktionsstandort Deutschland auf ein neues Niveau heben.

Zwischen Effizienzdruck und Innovationslücke

Die Intralogistik gilt als stille Kraft hinter funktionierenden Lieferketten. Sie ist hochrelevant, steht aber selten im Rampenlicht. Derzeit steht die Branche wachsenden Herausforderungen gegenüber. Zwar wuchs das Produktionsvolumen in Deutschland 2024 um drei Prozent auf 27,7 Mrd. EUR und Deutschland exportierte Güter im Wert von 20,8 Mrd. Euro. Gleichzeitig zieht im internationalen Wettbewerb China mit 26,8 Mrd. Euro an Exporten (+13 %) davon.

Auch bei der Nutzung von KI zeigt sich eine Lücke zwischen Anspruch und Wirklichkeit. Zwar ist mehr als die Hälfte der Logistikunternehmen überzeugt, dass KI in Zukunft entscheidend für den Erfolg sein wird. Dennoch setzen bislang nur zwölf Prozent KI produktiv ein, während der überwiegende Rest in Pilot- oder Testphasen verharrt. Die größten Hindernisse sind: hohe Implementierungskosten (41 % der Unternehmen nennen sie als Haupthindernis), Datenschutz- und IT-Sicherheitsbedenken (36 %) sowie fehlende technische Kompetenzen (35 %). Hinzu kommen Akzeptanzfragen im Umgang mit autonomen Systemen.

Dennoch besitzt Deutschland eine starke Ausgangsposition: Mit 429 installierten Industrierobotern pro 10.000 Beschäftigten liegt die Roboterdichte über dem europäischen Durchschnitt, wenn auch deutlich hinter den Spitzenreitern Südkorea (1.012) und Singapur (770). Etwa ein Fünftel der deutschen Industrieunternehmen nutzt bereits KI-Robotik, weitere 42 Prozent planen deren Einführung.

Physical AI markiert Wendepunkt der Robotik

Physical AI rückt in der Industrie auf die strategische Agenda. Laut einer Studie von Capgemini sehen Unternehmen darin den nächsten Entwicklungsschritt für Robotik in Produktion, Logistik und weiteren Anwendungsfeldern.

Claus Wilk

Von starrer Automatisierung zu adaptiver Intralogistik mit Physical AI

Immer zeigt sich: Die Verbindung von KI und Robotik markiert einen Wendepunkt für die Intralogistik. Während klassische Automatisierung fest programmierten Abläufen folgt, interagieren Maschinen mit Physical AI direkt in ihrer physischen Umgebung , reagieren auf Veränderungen und handeln eigenständig. Sensoren, Datenfusion und lernende Algorithmen bilden die Grundlage für präzise Interaktionen, Echtzeitplanung und die zuverlässige Ausführung komplexer Aufgaben.

In der Praxis bedeutet dies, dass Roboter sich flexibel an wechselnde Prozesse anpassen, fahrerlose Transportsysteme auch in unstrukturierten Lagerumgebungen sicher navigieren und Assistenzsysteme ihre Unterstützung situativ auf den Menschen abstimmen. So entstehen selbstoptimierende Systeme, die nicht nur schneller und präziser arbeiten, sondern auch die Resilienz ganzer Logistiknetzwerke erhöhen.

Ihr Potenzial geht weit über Effizienzsteigerungen hinaus: KI-Robotik kann neue Anwendungsfelder erschließen, datengetriebene Geschäftsmodelle ermöglichen und einen Beitrag zur Nachhaltigkeit leisten, etwa durch Null-Fehler-Produktion, optimierte Ressourcennutzung oder Wiederverwendbarkeit von Komponenten. Doch der Weg dorthin erfordert mehr als nur technologische Investitionen. Mit Physical AI sind auch neue Fragen verbunden: Wie lässt sich die Komplexität flexibler Automatisierung beherrschen? Welche regulatorischen Leitplanken sind nötig? Und wie gelingt es, Akzeptanz und Vertrauen bei den Menschen zu gewinnen, die künftig mit solchen Systemen zusammenarbeiten werden?

Messbarer Mehrwert: KI-Robotik in der Praxis

Zugleich zeigen Projekte aus der Praxis, dass KI-Robotik ein realer Wertschöpfungsfaktor ist, der Effizienz, Flexibilität und Qualität messbar steigert. In einem experimentalen Aufbau eines süddeutschen Automobilherstellers testen Mitarbeitende beispielsweise neue KI-gestützte Assistenzsysteme für Montage und Logistik. Beim Kommissionieren werden ihre Blickbewegungen per Eye-Tracking erfasst und analysiert. So erkennt das System, wenn ein Teil fehlt oder ein Arbeitsschritt nicht wie geplant verläuft, und gibt in Echtzeit visuelle oder akustische Signale. Das Ergebnis sind weniger Fehler, eine zuverlässigere Versorgung der Produktion und eine körperliche und mentale Entlastung.

Im Rahmen des Fraunhofer-Leitprojekts „Empathische Robotik” entwickeln Forschende Systeme, die physische und emotionale Zustände von Beschäftigten erkennen und darauf reagieren. Roboter registrieren beispielsweise während der Montagearbeit, wenn sich ein:e Werker:in in einer ergonomisch ungünstigen Position befindet. Entsprechend passt er die Unterstützung an durch veränderte Bewegungsabläufe oder die Übergabe von Werkzeugen. Daraus folgt eine sicherere und produktivere Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine.

Ebenso gibt es Beispiele eines Druckmaschinenherstellers, der gemeinsam mit einem Anbieter von Implementierungsleistungen in Data Science, Machine Learning und AI die Bestandsplanung für Verbrauchsmaterialien in Druckereien neu gedacht hat. Anstelle fixer Bestellzyklen ermitteln Machine-Learning-Algorithmen den tatsächlichen Bedarf in Echtzeit. Liefermengen und -zeitpunkte werden so optimiert, dass Bestände sinken, die Disposition entlastet wird und das Material immer zur richtigen Zeit am richtigen Ort ist. Das Vendor-Managed-Inventory-Modell lässt sich damit auf deutlich mehr Kunden skalieren, ohne den Bedarf von zusätzlichem Personal.

Handeln statt abwarten

Angesichts der offensichtlichen Vorteile von KI-gestützter Robotik ist Prof. Dr. Katharina Hölzle überzeugt: „Die Einführung von KI-Robotik darf nicht auf die lange Bank geschoben werden. Wir müssen raus aus der Beobachterrolle und rein ins Handeln. Denn nur wer Technologien aktiv erprobt, sammelt die Erfahrungen, die später den Unterschied machen.“

Das bedeutet: Jetzt Pilotprojekte auf den Weg bringen, Erkenntnisse systematisch auswerten und erfolgreiche Ansätze gezielt weiterentwickeln. Und dabei den Menschen konsequent mitdenken. Mitarbeitende sollten frühzeitig eingebunden werden, denn das fördert Akzeptanz und hilft dabei notwendige Kompetenzen aufzubauen. Darüber hinaus spielt Zusammenarbeit eine Schlüsselrolle: Im Sinne eines „System-of-Systems“-Ansatzes gilt es, Daten zu teilen, Schnittstellen zu etablieren und die Stärken verschiedener Partner miteinander zu verknüpfen.

Die Verantwortung dafür sieht Hölzle nicht ausschließlich bei den Unternehmen. „Politik, Wirtschaft und Wissenschaft müssen gemeinsam die Rahmenbedingungen schaffen, damit Deutschland im internationalen Wettbewerb vorne bleibt.“ Als mögliche Vorreiterregion nennt sie Baden-Württemberg, das mit einer starken Forschungslandschaft, leistungsfähigen Technologieunternehmen wie LAPP, zahlreichen Robotikherstellern und einem innovationsfreundlichen Umfeld beste Voraussetzungen mitbringt. Der Schritt von vereinzelten Pilotprojekten hin zu einer breiten Umsetzung werde sich auszahlen, ist Hölzle überzeugt: „Wir stehen erst am Anfang einer Entwicklung, die Produktion und Logistik grundlegend verändern wird. Wer jetzt die richtigen Weichen stellt, wird langfristig profitieren.“

Quelle: Lapp