Industrierobotik 2.0: KI revolutioniert Produktion und Logistik

Industrieroboter waren lange Zeit Meister der Wiederholung: schnell, präzise, ausdauernd - aber eben auch starr. Wer bisher die Taktzeit optimieren wollte, baute Zäune, definierte Prozesse bis ins Letzte und programmierte jeden Handgriff. Variation galt als Feind der Automatisierung, menschliche Nähe als Sicherheitsrisiko, spontane Änderungen als teurer Albtraum.

Dieses Paradigma gerät gerade ins Wanken.

Denn die Industrierobotik bekommt ein neues Betriebssystem: Künstliche Intelligenz, Simulation und Datenströme machen aus Nur-eine-Aufgabe-für-mich-Helfern zunehmend flexible Systeme. Der Trend geht weg von isolierten Automatisierungsinseln hin zu vernetzten, lernfähigen Robotern, die sich an reale Produktionsbedingungen anpassen.

Bosch investiert massiv in Sensortechnologie

Ein Signal dafür, wie ernst die Industrie den Sprung Richtung intelligente Automatisierung nimmt, kommt von dem Automobilzulieferer und Hausgerätehersteller Bosch  . Das Unternehmen plant, mehr als 2,5 Milliarden Euro bis Ende nächsten Jahres in Künstliche Intelligenz zu investieren, schreibt das "Wall Street Journal". Unter anderem soll damit die Sensortechnologie für Roboter verfeinert werden, um deren Orientierung im Raum zu verbessern. Deren Einsatz wird derweil auf einer zweiten technologischen Ebene parallel zu der klassischen Trial and Error-Lernmethode vorbereitet: mittels digitaler Zwillinge von ganzen Fabrik- und Lagerhallen. Vorreiter ist hier der Chiphersteller Nvidia   mit der Plattform Omniverse  . Hersteller sollen damit die meisten Probleme bereits in der Simulation erkennen und beheben, um Roboter danach störungsfrei arbeiten zu lassen.

Otto arbeitet an der Integration unterschiedlicher Roboter

Kürzere Inbetriebnahmezeiten, weniger Änderungszyklen, eine schnellere Einführung neuer Produkte und insgesamt eine höhere Gesamtanlageneffektivität stehen auf der Habenseite. Der digitale Zwilling wird damit zur neuen "Vorlaufspur" der Automatisierung: Wer schneller simuliert, trainiert und validiert, gewinnt Zeit, Stabilität und Skalierbarkeit - und genau das wird in hochdynamischen Märkten zum entscheidenden Faktor.

Besonders sichtbar wird dieser Trend dort, wo Robotik bereits in größerer Breite eingesetzt wird: in Logistik und Fulfillment. Die Otto Group   arbeitet derzeit mit Nvidia daran, die Fähigkeiten von Lagerrobotern zu verbessern. Im Zentrum steht der Robotic Coordination Layer von Otto, der auf Omniverse und der Applikation Isaac Sim   von Nvidia basiert.

Das Problem, das Otto adressiert, ist typisch für die Robotik-Realität der letzten Jahre: Viele Unternehmen haben Roboter eingeführt - aber in getrennten Silos. Unterschiedliche Herstellerflotten laufen nebeneinander, kommunizieren nicht miteinander und sind oft nur mit viel manuellem Aufwand an zentrale Systeme wie das Warehouse Management System (WMS) angebunden. Und da mit wachsender Vielfalt die Komplexität gestiegen ist, entstanden Engpässe plötzlich nicht trotz, sondern wegen der Automatisierung durch Roboter.

Der neue Layer soll das Problem lösen: als herstellerunabhängige, zentrale Koordinationsstelle, die verschiedene Roboter- und Automatisierungssysteme in einem gemeinsamen Steuerungs- und Kommunikationsmodell zusammenführt. Als erster operativer Standort dient das Logistikzentrum von Hermes Fulfilment   in Löhne, für das Roboverse Reply    einen digitalen Zwilling erstellt hat. Hermes hat bereits Erfahrung mit autonomen Robotern, lässt sie die Kommissionierung und selbst das Entladen von Containern ausführen. Entwicklung und Governance des neuen Robotik-Projekts liegen bei der Otto Group One.O   .

"Aktuell befindet sich die Otto Group noch im Test- und Lern-Modus", sagt Timo Christophersen , Chief AI Officer der Otto Group. "Der Robot Coordination Layer wird derzeit entwickelt. Der Rollout startet Ende des Jahres 2026 und wird zwischen sechs und neun Monaten dauern."

Kai Uwe Ernst , Executive Partner bei Reply, sieht durch die Kooperation einen neuen Standard entstehen: "Dieses System wird es unterschiedlichen Roboterflotten ermöglichen, nahtlos zu kommunizieren und zusammenzuarbeiten. Dadurch erschließen wir neue Dimensionen an Effizienz und Anpassungsfähigkeit in Logistikprozessen."

Damit befindet sich Otto auf den Spuren der Supermarktkette Rewe  , die im Magdeburger Logistikzentrum die Hälfte aller Lagerprozesse automatisiert hat und auch des Online-Riesen Amazon  , der bereits drei Viertel aller Kundenbestellungen mit Hilfe von Robotern bearbeitet. Bei Ikea   sind Drohnen an freien Tagen oder zwischen den Schichten zur Inventarprüfung im Einsatz, wenn auch erst in wenigen deutschen Möbelhäusern. Sie zählen und scannen Paletten, melden Beschädigungen ans System, sparen Stunden an menschlicher Tätigkeit ein.

Fraunhofer erprobt selbstadaptive Roboter

Angeschoben wird die Entwicklung durch die außeruniversitäre und akademische Forschung. Das europäische Projekt RoboSapiens  , an dem unter anderem Universitäten aus Dänemark, Griechenland, England und Norwegen teilnehmen, will die nächste Generation selbstadaptiver Industrieroboter entwickeln. Sie sollen flexibel auf wechselnde Umgebungen reagieren können und eine sichere Zusammenarbeit mit Menschen ermöglichen. Der Ansatz setzt auf eine intelligente Steuerungsarchitektur, die Methoden der Künstlichen Intelligenz und virtuelle Modelle kombiniert. Auch hier hat der digitale Zwilling Methode: Anpassungen werden zunächst in der Simulation getestet, bevor sie in der realen Fabrik umgesetzt werden. So sinkt das Risiko, dass neue Strategien im laufenden Betrieb zu Störungen oder Sicherheitsproblemen führen.

Eine zentrale Rolle spielt das Fraunhofer-Institut IFF    in Magdeburg, das als Praxispartner die Konzepte in realitätsnahen Szenarien erprobt. Erste Ergebnisse zeigen: Roboter können Strategien während laufender Prozesse dynamisch verändern, etwa bei Störungen oder plötzlichen Änderungen. Ergänzend werden Mechanismen entwickelt, die auch während des Anpassungsprozesses die Sicherheit von Menschen gewährleisten.

Umgesetzt werden die Sicherheitsmodi "Kraft- und Leistungsbegrenzung" sowie "Geschwindigkeits- und Abstandsüberwachung". Das Ziel dahinter ist entscheidend für die Akzeptanz kollaborativer Systeme: Sicherheit darf nicht zu Ineffizienz führen. Ohne Mensch im Arbeitsraum soll der Roboter schnell arbeiten; nähert sich ein Mensch, passt sich die Geschwindigkeit körperteilspezifisch an - und bleibt dennoch am erlaubten Maximum. Das ist die technische Grundlage für produktive Mensch-Roboter-Kollaboration in realen Fertigungsumgebungen: eine fundamentale Veränderung, die Lorenzo Masia , Leiter des Munich Institute for Robotics and Machine Intelligence (MIRMI)   an der TU München  , branchenweit beobachtet: "Im Bereich der Hardware vollzieht sich derzeit ein Wandel von klassischen industriellen zu kollaborativen Robotersystemen. Dies sind Systeme, die darauf ausgelegt sind, besser mit ihrer Umgebung zu interagieren, beispielsweise mit Menschen, die sich innerhalb ihres Arbeitsbereichs befinden."

Das Problem: Während Software und KI dafür schon bereit wären, hinkt die Mechanik hinterher. "Heute hat das Gehirn eines humanoiden Roboters weit mehr Potenzial als seine Biomechanik", sagt Masia. "Die Rechenleistung übertrifft die Kapazität der Hardware um das Vielfache, weshalb sich Humanoide oft noch ruckartig und langsam bewegen." Im Bereich Haushaltsroboter etwa sind bisher alle Prototypen mehr oder weniger belächelt worden. Zwar wird daran in den USA, China und Deutschland mit großem Eifer geforscht, doch die bisherigen Resultate sind ernüchternd: ungeschickte, steife Metallhaufen, die im Zweifel alles fallen lassen, was ihnen in der Küche, beim Putzen oder beim Wäschewaschen anvertraut wird, ist wahrlich nicht das, worauf die Menschheit hofft. Größtes Problem ist die Hand. Roboter greifen immer noch viel zu unsensibel zu, können die Umgebung nicht genügend einbeziehen, stolpern über Möbel, sind enervierend langsam. Wer robuste Robotik will, muss daher Greifer, Sensorik, Antriebe und Sicherheitskonzepte genauso weiterentwickeln wie Algorithmen - auch in der Industrie.

Münchner KI-Fabrik bringt Robotern Basisfertigkeiten bei

Wie man den Sprung von der Theorie in die Praxis organisiert, zeigt auch die KI-Fabrik   der TU München  , die derzeit im Deutschen Museum   untergebracht ist und bald umziehen soll. Dort werden Roboter systematisch mit Basisfertigkeiten als Grundlage für spätere industrielle Anwendungen trainiert, was konkret heißt: Sie wiederholen ein und dieselbe Bewegungsabfolge so lange, bis sie sitzt. "Im 'Roboter-Kindergarten' können grundsätzliche Fähigkeiten, zum Beispiel wie ein Schlüssel in ein Schlüsselloch gesteckt wird, gelernt werden, wobei ein allen Robotern gemeinsames Modell trainiert wird", erklärt Achim Lilienthal , Leiter der KI-Fabrik und Inhaber des TU-Lehrstuhls "Perception for Intelligent Systems". In einer zweiten Stufe folgt das Feintuning: "Menschen demonstrieren, wie bestimmte Tätigkeiten ausgeführt werden, Roboter nehmen dies zum Beispiel mit einer Kamera wahr und lernen."

Vormachen ist das neue Programmieren

Für Mirko Holzer , Deputy Director AI & Robotics bei Sprind  , der Leipziger Bundesagentur für Sprunginnovationen, steht der gesamte Robotermarkt vor einem Durchbruch in den Massenmarkt, bei allen Typen: "Industrieroboter sind heute sehr dumm und müssen extrem kompliziert programmiert werden. Das kippt." Der Weg zur Demokratisierung führt über Künstliche Intelligenz, so Holzer: "Durch Vision-Language-Modelle - manche schauen YouTube und deduzieren daraus die Physik der Welt - plus Demonstrationslernen und No-/Low-Code entsteht die nächste Bedien-Schicht: 'Schau mir einmal zu', 'fass es einmal an' und 'sag's dem Roboter'. Der Roboter baut daraus Task-Graphs, versteht Varianten und führt sie robust aus."

Holzer sieht dadurch die Rüstzeit von Tagen und Wochen auf Stunden und Minuten sinken. Es wird dank weicher Greifer große Fortschritte in der taktilen Sensorik geben, wodurch auch feine Arbeiten möglich werden. Roboter, die Kabel entwirren, Folien abziehen und fragile Oberflächen handhaben, werden in fünf Jahren Realität sein, prophezeit Holzer: "Use Cases, die dann plötzlich gehen: Depalettierung gemischter Kartons, variantenreiches Pick-&-Place, Qualitätsprüfung mit Vision, Montagehilfe bei kleinen Losgrößen, Verpacken/Kommissionieren. Oder allgemeiner: Alle Use-Cases, wo sich aufgrund häufig ändernder Anforderungen oder hohen Anforderungen an die Taktilität der Einsatz von Industrierobotern Stand heute - in der alten 'dummen' Programmierwelt - noch nicht lohnt."

Schon 2030 sollen Industrieroboter also ganz einfach per Anschauungsunterricht programmiert werden können, so der Sprind-Direktor. Ganz nach dem Motto: "Schau dir 2 Minuten an, wie ich das mache". Der Rest sei Task-Graph und ein Sicherheits-Check, so Holzer, "und die Zelle läuft."

Bei Haushaltsrobotern werde es hingegen noch bedeutend länger bis zur Marktreife dauern, so der Robotik-Experte: "Meine Schätzung: 2040. Wir sind bei KI-Gehirnen, die mittels Vision-Language-Action-Modellen, kurz VLA, Bild und Sprache direkt in Aktionen übersetzen, gut unterwegs, aber Greifer, Tast-Sensorik, Energieeffizienz und Sicherheit sind harte Bretter."

Jeff Bezos setzt 6,2 Milliarden Dollar auf Robotertraining

Physical AI zieht inzwischen ähnlich hohe Investitionssummen an, wie Gen AI in der ersten Hype-Phase. Amazon-Gründer Jeff Bezos leitet das kürzlich gegründete Start-Up Project Prometheus    für das Training von Industrierobotern und hat dafür 6,2 Milliarden Dollar zur Verfügung. Bei Periodic Labs  , etwa zeitgleich gestartet, wollen ehemalige Top-Forscherinnen von Google  - und OpenAI   die schiere Menge an wissenschaftlichen Experimenten potenzieren, um in kurzer Zeit marktreife Produkte entwickeln zu können. Gehofft wird auf Durchbrüche bei Mikrochips, Stromnetzen und Transport, gearbeitet wird erst einmal mit 300 Millionen Dollar.

Alles zusammengenommen: Industrierobotik boomt wie nie zuvor. Die Nachfrage ist seit Jahren konstant hoch, jährlich nehmen Fabriken und Logistikzentren weltweit 500.000 neue Roboter in Betrieb. Ihre Zahl beläuft sich derzeit insgesamt auf über 4,6 Millionen Stück, mit 2 Millionen allein in China, so aktuelle Zahlen der International Federation of Robotics (IFR)  . Deutschland liegt nach Zahl der Installationen weltweit auf Platz 5 mit rund 280.000 Einheiten.