Potenzial für hohe Autonomie und Effizienzsteigerung
- Automatisierung
- Intralogistik
- Robotik
- 11.2.2025
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Gerade in der Logistikbranche bieten hochautonome mobile Roboter enorme Chancen, Prozesse effizienter zu gestalten und langfristig zu optimieren. Laut dem World Robotics 2024 Service Robots Report ist die Logistik aktuell der größte Einsatzbereich mobiler Roboter, und dieser Markt wächst rasant. Doch trotz dieses Potenzials befinden sich viele Roboterlösungen noch im Anfangsstadium, insbesondere was deren Autonomie betrifft.
Top 5 Einsatzbereiche von mobilen Robotern
Der Aktuelle Stand: Transport und einfache Aufgaben
Heute übernehmen mobile Roboter in der Logistik vor allem Transportaufgaben zwischen festgelegten Punkten, wobei ihre Tätigkeiten oft auf einfache Aufgaben wie die Übergabe von Paketen oder das Bewegen von Materialien beschränkt sind. Diese Roboter arbeiten häufig auf vordefinierten, fixen Routen und benötigen keine komplexe Entscheidungsfindung oder Anpassung an ihre Umgebung. In der Regel sind diese Systeme mit grundlegender Steuerungstechnik ausgestattet, wie z.B. Sensoren zur Spurführung und Bumper, die es ihnen ermöglichen einfache Routinen zu befolgen und bei Kontakt mit einem Hindernis sicher zu stoppen, ohne Schaden zu verursachen.
Ein Beispiel für eine solche Lösung sind Automated Guided Vehicles (AGVs), die in großen Lagerhäusern oder festen Produktionsstraßen eingesetzt werden. Diese Systeme verwenden Magnetbänder oder QR-Codes als Landmarken auf dem Boden zur Orientierung und führen Aufgaben wie das Transportieren von Waren von einem Punkt zum anderen aus. Solche Systeme sind jedoch wenig flexibel, da sie nur in klar definierten und kontrollierten Umgebungen, wie Produktionslinien oder automatisierten Lagern, funktionieren können – also nur dort effektiv arbeiten, wo die Prozesse wenig Variabilität aufweisen.
Laut dem World Robotics 2024 Service Robots Report übernehmen die meisten derzeit in der Logistik eingesetzten mobilen Roboter repetitive Aufgaben und navigieren entweder über physische Markierungen oder virtuelle Routen entlang vordefinierter Abläufe. Ihr Potenzial ist zwar hoch, doch ihre Autonomie bleibt begrenzt. Moderne Entwicklungen in diesem Bereich setzen jedoch zunehmend auf fortschrittliche Sensortechnologien wie 3D LiDAR (Light Detection and Ranging) oder Kameras, die es den Robotern ermöglichen, ohne bauliche Maßnahmen einer definierten Route zu folgen. Gleichzeitig erlauben diese Technologien das Erkennen und Umfahren von Hindernissen, wodurch solche Systeme häufig als Autonome Mobile Roboter (AMR) bezeichnet werden.
Hochautonome mobile Roboter sind der nächste große Schritt für die Intralogistik.
Das Potenzial für Hochautonomie: Roboter mit erweiterten Fähigkeiten
Im Gegensatz zu den jetzigen meist einfachen Transportroboter bieten hochautonome mobile Roboter weit mehr Potenzial für die Logistikbranche. Solche Systeme sind in der Lage, ihre Umgebung nicht nur zu scannen, sondern auch selbstständig Entscheidungen zu treffen, um komplexe Aufgaben zu erfüllen. Sie können neben der Aufgabe des Transports beispielsweise Produkte während des Fahrt sortieren, etikettieren oder für nachfolgende Prozessschritte vorbereiten. Ein Roboter könnte beispielsweise Waren nach ihrer Bestimmungsregion sortieren und sie bereits während des Transports in die entsprechende Verpackung einlegen.
Für diese weiterentwickelten Anwendungen benötigen mobile Roboter jedoch fortschrittliche Navigationssysteme und Künstliche Intelligenz (KI), die es ihnen ermöglichen, dynamische Umgebungen zu verstehen und darauf zu reagieren.
KI in der Logistik: Der aktuelle Stand
Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz in der Logistikbranche hat in den letzten Jahren deutlich zugenommen. Waren es 2019 knapp 15 Prozent der deutschen Logistikunternehmen, die sich mit KI beschäftigten, setzten drei Jahre später bereits 22 Prozent der deutschen Unternehmen Künstliche Intelligenz ein – von der Bedarfsprognose über die Absatzplanung bis hin zur Transportoptimierung. Dies verdeutlicht, wie dynamisch sich KI-Technologien in der Logistikbranche etablieren. (Quelle: www.transportlogistic.de/industry-insights)
Technologische Schlüsselkomponenten für Hochautonomie:
SLAM (Simultaneous Localization and Mapping): Die SLAM-Technologie ermöglicht zwar gleichzeitig Lokalisierung und Kartenerstellung, in der Intralogistik benötigen Roboter jedoch eine präzise Position in einer bereits bekannten Umgebung sowie eine effiziente Navigation. Daher wird die Kartenerstellung meist separat vorgenommen und anschließend für alle gleichartigen Roboter im Verbund bereitgestellt. So lässt sich die Routenplanung optimieren und eine zuverlässige Navigation für die gesamte Flotte gewährleisten.
Deep Learning: Fortschrittliche KI-Modelle, die durch Deep Learning verbessert werden, erlauben es mobilen Robotern, komplexe Aufgaben zu erlernen und zu optimieren, ohne dass sie für jede neue Situation von Grund auf programmiert werden müssen. Dies ist besonders wichtig, wenn es um die Anpassung an neue Logistikaufgaben geht.
Ein Beispiel für Deep Learning in diesem Zusammenhang wäre „Visuelle Erkennung und Objekterkennung“: Roboter benötigen fortschrittliche Kamerasysteme, die durch Algorithmen der Objekterkennung ergänzt werden. Diese Technologien ermöglichen es den Robotern, Objekte in ihrer Umgebung zu identifizieren, zu klassifizieren und mit ihnen zu interagieren. KI-gestützte Modelle wie Deep Convolutional Neural Networks (DCNNs) haben sich als besonders geeignet erwiesen, um Objekte präzise zu erkennen und so die Navigation zu optimieren.
Mit solchen Funktionalitäten ließen sich Transportwege und -zeiten effizienter nutzen, was zu erheblichen Kosten- und Zeitersparnissen führen könnte. So konnte beispielsweise ein großes Logistikunternehmen durch den Einsatz von autonomen mobilen Robotern eine 225%-ige Verbesserung in der Kommissionier-Effizienz verzeichnen ( siehe Fallstudie).
Um die Effizienz dieser Technologien weiter zu steigern, sollten sie einfach in die jeweilige Entwicklungsumgebung integrierbar sein, performant zusammenarbeiten und wartbar bleiben.
Dazu Andreas Reingruber, Section Manager Intralogistik bei KEBA: „Hochautonome mobile Roboter sind der nächste große Schritt für die Intralogistik. Ihre Fähigkeit, nicht nur zu navigieren, sondern auch komplexe Entscheidungen in Echtzeit zu treffen, wird die Effizienz und Flexibilität in der gesamten Lieferkette erheblich steigern. Innovative, modulare Plattformen ermöglichen dabei eine nahtlose Integration dieser Technologien in bestehende Systeme.“
Technologien aus anderen Branchen als Inspirationsquelle
Während die Logistikbranche in Bezug auf hochautonome Roboter noch am Anfang steht, gibt es andere Sektoren, die bereits weit fortgeschritten sind und als Modell dienen können:
Landwirtschaft: Roboter in der Landwirtschaft übernehmen hochpräzise Aufgaben wie die Unkrautbekämpfung oder die Ernte, bei denen sie durch multispektrale Kameras und KI-gestützte Bildverarbeitungstechnologien gesteuert werden. Diese Technologien ermöglichen es den Robotern, zwischen verschiedenen Pflanzenarten zu unterscheiden und auf spezifische Bedürfnisse der Kulturpflanzen zu reagieren.
Flughäfen: Selbstfahrende Fahrzeuge und Roboter, die das Gepäck transportieren, arbeiten bereits mit extrem hoher Autonomie. Diese Roboter nutzen eine Kombination aus LiDAR, Kameras und KI-gesteuerten Algorithmen, um sich in der komplexen Flughafenumgebung zu bewegen, Passagierströme zu analysieren und Hindernissen auszuweichen.
Gastronomie: In der Gastronomie kommen Roboter zum Einsatz, die nicht nur einfache Aufgaben wie das Bringen von Bestellungen ausführen, sondern auch in der Lage sind, die bestellten Mahlzeiten zu erkennen und autonom zu liefern. Diese Roboter verwenden Objekterkennung und Lokalisierungstechnologien, um mit der Umgebung zu interagieren. In Japan sind Servierroboter in Restaurants bei Weitem keine Seltenheit. (Siehe auch folgendes Video)
Objekterkennung als Schlüsselfaktor für Logistikroboter
Deep Learning-Algorithmen wie YOLO (You Only Look Once) oder Faster R-CNN bieten eine schnelle und präzise Möglichkeit, Objekte in Echtzeit zu erkennen, was für Logistikroboter entscheidend ist. Sie können etwa den die Position von Paletten erkennen, Bestände überwachen oder sogar Qualitätssicherungsprozesse in Echtzeit durchführen.
In der Praxis könnte ein Logistikroboter mithilfe von YOLOv5 – einer Weiterentwicklung des YOLO Algorithmus, für effektive Objekterkennung in Echtzeit – Objekte auf einem Förderband erkennen, sie sortieren und automatisch an den richtigen Ort weiterleiten. Dies reduziert die Notwendigkeit für manuelle Eingriffe und steigert die Effizienz.
Optimierung durch Custom-Datensätze: Um die Genauigkeit der Objekterkennung weiter zu verbessern, sollten Logistikunternehmen KI-Modelle auf eigenen Datensätzen trainieren. Diese Datensätze, die speziell auf die Umgebungen in Lagerhäusern und Logistikzentren zugeschnitten sind, ermöglichen eine höhere Präzision und eine Anpassung an die spezifischen Anforderungen des Unternehmens.
In unserem Whitepaper „Training an Object Detection AI Model on a Custom Dataset“ (zum Download) erfahren Sie, wie solche Modelle entwickelt werden können, um die Anforderungen der Branche zu erfüllen.
FAZIT: Der Weg zur hochautonomen Logistik
Die mobile Robotik in der Logistik steht am Anfang einer Transformation. Um das volle Potenzial dieser Technologie auszuschöpfen, müssen Unternehmen nicht nur in leistungsstärkere Hardware investieren, sondern auch fortschrittliche KI-Technologien wie SLAM und Deep Learning, wie beispielsweise Objekterkennung, implementieren. Diese Technologien ermöglichen es Robotern, komplexe Aufgaben zu übernehmen und so die Effizienz in der gesamten Lieferkette zu steigern. Branchen wie die Landwirtschaft, der Flughafenbetrieb und die Gastronomie zeigen uns bereits, wie diese Technologien in der Praxis funktionieren – aber auch in der Logistikbranche nimmt die Bedeutung von KI rasant zu.
