KI-Robotik in der Intralogistik

Katharina Hölzle, Fraunhofer IAO

© Lapp

In der Intralogistik zeichnet sich ein tiefgreifender Umbruch ab: Vor wenigen Jahren waren Roboter noch auf klar definierte Routineaufgaben beschränkt, die Menschen ihnen Schritt für Schritt vorgaben. Heute hingegen entwickeln sich diese Systeme kontinuierlich weiter. Sie lernen dazu, erfassen ihre Umgebung, kooperieren mit Menschen und fällen eigenständig Entscheidungen. „Wir erleben gerade den ChatGPT-Moment für die Robotik“, so. Katharina Hölzle, Leiterin des Instituts für Arbeitswissenschaft und Technologiemanagement (IAT) der Universität Stuttgart sowie geschäftsführende Institutsleiterin des Fraunhofer Instituts für Arbeitswirtschaft und Organisation (IAO). So wie Künstliche Intelligenz innerhalb kürzer Zeit neue Maßstäbe in der Text- und Bildgenerierung gesetzt hat, hebt sie nun auch die Robotik auf ein neues Entwicklungsniveau. Physical AI, also das Zusammenspiel von Robotik und lernfähigen Algorithmen, macht aus vormals starren Maschinen intelligente Partner, die kontextsensitiv, vorausschauend und anpassungsfähig handeln.

Doch dieser technologische Fortschritt stößt hierzulande auf eine Branche, die stark unter Druck steht. Während internationale Wettbewerber mit hohem Tempo in KI-gestützte Robotik investieren und damit ihre ökonomische Zukunft absichern, sehen sich viele Unternehmen in Deutschland mit schwierigen wirtschaftlichen Rahmenbedingungen konfrontiert. Der geringe Spielraum für Fehler fördert eine abwartende Haltung gegenüber neuen Technologien. Genau darin liegt jedoch eine besondere Gelegenheit: Wer jetzt entschlossen auf intelligente Robotik setzt, kann nicht nur Effizienz und Widerstandsfähigkeit erhöhen, sondern sich auch global als Innovationsvorreiter positionieren – und den Produktionsstandort Deutschland nachhaltig stärken.

Intralogistik im Spannungsfeld von Wachstum und Wettbewerb

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 Milliarden Euro und Deutschland exportierte Güter im Wert von 20,8 Milliarden Euro. Gleichzeitig zieht im internationalen Wettbewerb China mit 26,8 Milliarden Euro an Exporten (+13 Prozent) 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 Prozent der Unternehmen nennen sie als Haupthindernis), Datenschutz- und IT-Sicherheitsbedenken (36 Prozent) sowie fehlende technische Kompetenzen (35 Prozent). 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.

KI-Robotik verändert die Spielregeln

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?

Konkrete Mehrwerte entlang der Wertschöpfung

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 durch veränderte Bewegungsabläufe oder die Übergabe von Werkzeugen an. 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.

Abwarten ist keine Option

Katharina Hölzle ist wegen der offensichtlichen Vorteile von KI-gestützter Robotik 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.“

Konkret heißt das, jetzt mit Pilotprojekten zu starten, gewonnene Erkenntnisse strukturiert auszuwerten und erfolgversprechende Lösungen gezielt weiter auszubauen. Dabei muss der Mensch stets im Mittelpunkt stehen. Eine frühzeitige Einbindung der Mitarbeitenden erhöht nicht nur die Akzeptanz, sondern unterstützt auch den gezielten Aufbau der notwendigen Fähigkeiten. Ebenso entscheidend ist Kooperation: Ein „System-of-Systems“-Ansatz erfordert das Teilen von Daten, klar definierte Schnittstellen und das bewusste Zusammenführen komplementärer Stärken unterschiedlicher Partner.

Schaffen von Rahmenbedingungen durch Politik, Wissenschaft und Wirtschaft

Die Verantwortung dafür liegt aus Sicht von Hölzle jedoch nicht allein bei den Unternehmen. „Politik, Wirtschaft und Wissenschaft müssen gemeinsam die Rahmenbedingungen schaffen, damit Deutschland im internationalen Wettbewerb vorne bleibt.“ Als mögliche Modellregion hebt sie Baden-Württemberg hervor, das mit exzellenter Forschung, leistungsstarken Technologieunternehmen wie Lapp, einer Vielzahl von Robotikherstellern und einem innovationsfreundlichen Umfeld ideale Voraussetzungen bietet. Der Übergang von einzelnen Pilotanwendungen hin zu einer breiten Implementierung werde sich auszahlen, ist Katharina 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.“