Humanoide Roboter in der Logistik

Moderne Produktionssysteme, die eigenständig handeln und aus ihren Erfahrungen lernen, werden zum Standard. Das geht sogar so weit, dass der Mensch auf dem Shopfloor künftig nicht mehr notwendig sein wird – zumindest, wenn es nach den Strategen geht. Fest steht jedoch, dass sich Rollen und Verantwortlichkeiten verschieben werden.

Humanoide Roboter, Maschinen, die dem menschlichen Körper in Form und Bewegung nachempfunden sind, stehen für eine neue Entwicklungsstufe der Automation: Sie führen nicht nur einzelne, vorab definierte Abläufe aus, sondern treffen selbstständig Entscheidungen und passen sich an wechselnde Situationen an. Damit unterscheiden sie sich grundlegend von klassischen Industrierobotern, die nach wie vor stark auf manuell programmierte Routinen angewiesen sind und nur in streng kontrollierten Umgebungen zuverlässig funktionieren.

Jochen Gemeinhardt, Head of Production & Supply Chain bei NTT Data DACH © NTTT DATA DACH

Möglich wird dieser Paradigmenwechsel durch den rasanten Fortschritt multimodaler KI-Modelle, die Sehen, Hören, Sprache und Motorik vereinen. Diese Modelle können Objekte erkennen, verbale Anweisungen verstehen, komplexe Sequenzen planen und sie in präzise Teilaufgaben zerlegen. Jochen Gemeinhardt, Head of Production & Supply Chain bei NTT Data DACH, erklärt: „Agentic AI ermöglicht humanoiden Robotern, Prozesse eigenständig zu planen, Entscheidungen in Echtzeit zu treffen und sich an Störungen anzupassen, was Durchlaufzeiten in der Intralogistik messbar reduziert."

Trainiert in der Simulation, erprobt in der Realität

Zugleich verändert sich die Art und Weise, wie Roboter ihre Fähigkeiten erwerben. Anstelle des ausschließlichen Lernens in realen Testumgebungen bildet ein dreistufiges Entwicklungsmodell das Fundament. Zunächst analysieren große KI-Modelle riesige Mengen realer und synthetischer Bewegungs- und Sensordaten. Aus diesen Daten werden Grundregeln für Greifen, Balancieren oder Navigieren abgeleitet. Anschließend verfeinern die Systeme diese Fertigkeiten in digitalen Zwillingen, die so präzise physikalische Simulationen liefern, dass selbst komplexe Szenen wie Treppensteigen, der Umgang mit variierenden Gewichten oder das Reagieren auf unvorhergesehene Ereignisse realitätsnah trainiert werden können. Die Ergebnisse werden schließlich auf Bordcomputer mit ausreichender Rechenleistung übertragen, um Wahrnehmung, Planung und Motorik in Echtzeit miteinander zu verknüpfen. Die derzeitigen humanoiden Roboter sind in ihren Einsatzmöglichkeiten allerdings noch eingeschränkt. Sie können einfache Tätigkeiten wie Greifen, Sortieren oder Materialbewegungen übernehmen. Komplexe Montagearbeiten, feinmotorische Tätigkeiten oder hochdynamische Interaktionen sind noch den Menschen vorbehalten.

Prädestinierter Einsatz in der Logistik

Humanoide Roboter rücken dort in den Fokus, wo Personalengpässe, ein hoher Anteil manueller Arbeitsschritte oder ergonomisch anspruchsvolle Tätigkeiten einen effizienten Betrieb behindern. Der demografische Druck wirkt dabei wie ein Verstärker: In nahezu allen Branchen steigt der Bedarf an Systemen, die Aufgaben übernehmen, die bislang ausschließlich Menschen vorbehalten waren. Entsprechend breit ist das Spektrum potenzieller Nutzer. Das Interesse wächst vor allem dort, wo hohe Varianz, enge räumliche Verhältnisse oder kontinuierliche Materialbewegungen dominieren. Projekte in der Automobilproduktion zeigen, dass humanoide Systeme Tätigkeiten aus dem Logistik- und Materialflussumfeld nahezu eigenständig übernehmen können. Denn sollten sie gemäß dem „Form follows Function“-Prinzip nur an passenden Stellen eingesetzt werden. Dazu sagt Jochen Gemeinhardt: "Physical AI sorgt dafür, dass Roboter nicht nur automatisieren, sondern wirklich verstehen, was sie tun, wodurch Fehlerquoten bei Kommissionierung und Handling sinken und die Prozessqualität steigt. In Summe verwandelt die Kombination aus KI und Robotik Zeitverluste, Qualitätsprobleme und Personalmangel in skalierbare Effizienz, und zwar ohne das Lager neu zu erfinden, was in der Intralogistik der entscheidende Punkt ist.“

Vom Use Case zur Skalierung: So gelingt der Einstieg

Zunächst sollten Fertiger analysieren, welche Prozesse sich realistisch automatisieren lassen und welche aufgrund hoher Feinmotorik oder enger Toleranzen weiterhin menschliche Expertise benötigen. Auf dieser Grundlage sollten Pilotprojekte mit klar definierten Erfolgskriterien ausgewählt werden. Parallel dazu ist es entscheidend, die Datenbasis zu harmonisieren. Das reicht von den Bewegungs- und Qualitätsdaten über die Anlagenzustände bis zu Echtzeitinformationen aus dem Materialfluss. Viele Produktionslinien arbeiten mit heterogenen Datenformaten, was Fehlentscheidungen oder ineffiziente Bewegungsabläufe begünstigt. Ebenso wichtig ist eine robuste IT/OT-Security. Da humanoide Roboter im physischen Raum agieren, sind sichere Kommunikationswege, segmentierte Netzwerke, klare Freigabemechanismen und transparente Audit-Logs unverzichtbar. Jochen Gemeinhardt, rät: „Entscheidend ist ein pragmatisches Vorgehen: datengetriebene Pilotprojekte, robuste IT/OT-Integration, transparente Sicherheits- und Entscheidungsregeln sowie eine modulare Architektur, die technologische Abhängigkeiten reduziert und schrittweise skaliert."

Vor dem Hintergrund, dass der Markt aktuell wenig standardisiert ist, empfiehlt sich darüber hinaus eine modulare Architektur auf Basis offener Protokolle und austauschbarer KI-Module, um Abhängigkeiten zu vermeiden. Zu guter Letzt ist ein KPI-basiertes Vorgehen etwa zu Taktzeit, Verfügbarkeit oder Fehlerraten inklusive einer kritischen Bewertung der Wirtschaftlichkeit zielführend, damit Pilotprojekte nicht an überzogenen Erwartungen scheitern. „Unternehmen, die heute investieren, sichern sich Wettbewerbsvorteile in einer Fertigungslandschaft, die sich in den kommenden Jahren fundamental verändern wird", betont der NTT Data Experte.