Physical AI macht Lagerautomation fit für Vielfalt

Die nächste Entwicklungsstufe der Lagerautomation wird nicht allein durch höhere Geschwindigkeit bestimmt. Entscheidend ist, ob Roboter mit realer Produktvielfalt umgehen können, ohne dass Unternehmen jeden Artikel an starre Maschinenregeln anpassen müssen.

Schuhkartons sind dafür ein anschaulicher Prüfstein. Sie machen etwa 20 Prozent der Waren im Fashion-E-Commerce aus, bestehen jedoch meist aus einem Unterteil und einem separaten Deckel. Unterschiede bei Sitz, Ausrichtung und Reibung können dazu führen, dass der Deckel beim Heben verrutscht oder sich löst. Viele Größen, Materialien und Designs erhöhen die Komplexität.

Automatisierung ohne Eingriff in die Verpackung

Eine zusätzliche Sicherung durch ein Gummiband wäre technisch naheliegend, ist aber aus Markensicht problematisch. Hersteller und Händler befürchten Einbußen bei Präsentation und Kundenerlebnis und untersagen ihren Logistikpartnern deshalb häufig den Einsatz von Bändern.

Physical AI setzt an einer anderen Stelle an. 3D-Sensorik erfasst Position, Abmessungen und Stabilität des Kartons. Ein lernendes Modell wählt die Greifstrategie, während taktile Sensoren kontrollieren, ob der Griff erfolgreich war. Bei einer unerwarteten Bewegung kann der Roboter die Situation neu bewerten.

Diese Fähigkeit passt zum Industry-5.0-Gedanken einer anpassungsfähigen, resilienten Produktion und Logistik. Im Fashion-Fulfilment wechseln Bestände, saisonale Spitzen verändern die Auslastung und viele tausend SKUs müssen schnell versendet werden. Systeme, die Variabilität verarbeiten, können die Automatisierungsreichweite erhöhen.

Konkrete Anwendung

Der Shoebox Picker von Nomagic wurde für zweiteilige Schuhkartons entwickelt. Das End-of-Arm-Tooling verändert den Griff abhängig von Größe, Deckelposition und Orientierung. Nach Unternehmensangaben verarbeitet die Lösung rund 98 Prozent der Schuhkarton-SKUs und erreicht bis zu 450 Picks pro Stunde.

Damit steht nicht nur eine einzelne Verpackung im Mittelpunkt. Das Beispiel zeigt, wie Robotik künftig stärker mit der physischen Realität umgehen kann. Für Unternehmen bedeutet das potenziell mehr Flexibilität, weniger Sonderkonstruktionen und robustere Prozesse in variantenreichen Lagerumgebungen.