Wie sieht die Zukunft der Lagerlogistik aus? Der Hamburger Konzern Otto Group gibt eine praktische Antwort: Mit einem vernetzten System aus KI und kollaborativer Robotik automatisiert er seine Fulfillment-Center – und zeigt, was dabei wirklich zählt.
Otto Group setzt auf kollaborative Robotik im Lager – und zieht erste Bilanz
Der Hamburger Handels- und Dienstleistungskonzern Otto Group gehört zu den frühen Anwendern automatisierter Lagersysteme in Deutschland. Mit dem Einsatz vernetzter KI-Roboter in mehreren Fulfillment-Centern zeigt das Unternehmen, wie sich menschliche Arbeit und autonome Systeme im Lageralltag praktisch kombinieren lassen – und welche betriebswirtschaftlichen Effekte dabei entstehen.
Mehrere Robotersysteme, ein gemeinsames Ziel
Das Besondere am Otto-Ansatz ist nicht der Einsatz einzelner Maschinen, sondern die Orchestrierung verschiedener Robotertypen innerhalb eines gemeinsamen KI-gesteuerten Systems. Autonome mobile Roboter (AMRs) übernehmen den Transport von Waren durch das Lager, während stationäre Greifroboter das Ein- und Auslagern einzelner Artikel übernehmen. Ein übergeordnetes KI-System koordiniert die Aufgabenverteilung in Echtzeit und passt die Routen dynamisch an das aktuelle Auftragsvolumen an.
Dieser Ansatz unterscheidet sich grundlegend von klassischen Automatisierungslösungen, bei denen Förderbänder und starre Regalanlagen einmal installiert werden und danach kaum noch angepasst werden können. Das flexible Zusammenspiel mehrerer Systeme erlaubt es, auf Auftragsspitzen – etwa in der Vorweihnachtszeit – schneller zu reagieren, ohne zusätzliche Zeitarbeitskräfte einzustellen.
Messbare Effekte im Betrieb
Mitarbeitende werden nicht ersetzt, sondern auf Tätigkeiten umgeleitet, die höhere kognitive oder manuelle Anforderungen stellen – etwa Qualitätskontrolle oder das Handling schwieriger Artikel.
Laut Unternehmensangaben konnte Otto durch den Robotereinsatz die Kommissioniergeschwindigkeit deutlich steigern und gleichzeitig die Fehlerquote beim Picken senken. Für das Unternehmen ist das auch eine strategische Antwort auf den anhaltenden Fachkräftemangel im Logistikbereich: Statt auf volatile Arbeitsmärkte angewiesen zu sein, lässt sich die Kapazität über Softwareparameter skalieren – innerhalb der vorhandenen Hardwareinfrastruktur.
Datenfluss als Rückgrat des Systems
Ein zentrales Element ist die Datenbasis, auf der die KI-Steuerung arbeitet. Sensoren an Regalen, Förderstrecken und Robotern liefern kontinuierlich Lagerbestandsdaten, Bewegungsprofile und Fehlerprotokolle. Diese Daten fließen in ein Warehouse Management System (WMS) ein, das nicht nur den laufenden Betrieb steuert, sondern auch für Predictive-Maintenance-Analysen genutzt wird – also die vorausschauende Wartung von Maschinen, bevor Ausfälle entstehen.
Die Integration dieser Datenströme in bestehende ERP-Systeme gilt in der Branche als eine der größten technischen Hürden bei der Einführung solcher Lösungen.
Otto hat diesen Schritt in enger Zusammenarbeit mit Technologiepartnern vollzogen, ohne die genauen Lieferanten öffentlich zu benennen.
Einordnung für deutsche Unternehmen
Das Beispiel der Otto Group ist für mittelständische Logistik- und Handelsunternehmen in Deutschland aus mehreren Gründen relevant:
- Kollaborative Robotik ist nicht länger ausschließlich Konzernen mit eigens entwickelter Infrastruktur vorbehalten.
- Der Nutzen liegt weniger in der Technologie selbst als in der intelligenten Verknüpfung verschiedener Systeme.
- Entscheidend ist die Bereitschaft, bestehende Prozesse grundlegend zu überdenken – nicht nur einzelne Schritte zu digitalisieren.
Unternehmen, die jetzt in skalierbare Automatisierungsarchitekturen investieren, verschaffen sich strukturelle Vorteile, die sich gerade in Hochlastphasen bemerkbar machen dürften.
Quelle: TechRepublic AI
