FTS, AMR und KI werden zum Standortfaktor für die österreichische Logistik. Dieser Beitrag zeigt, wie Sie Technologien, Safety und AI-Act sinnvoll zusammenbringen.
FTS und mobile Roboter: Wie KI die Logistik wirklich voranbringt
2025 wird in vielen Werken nicht mehr darüber diskutiert, ob mobile Roboter sinnvoll sind, sondern wie schnell man sie ausrollen kann. Bosch spricht von 1.000 mobilen Robotern in 5 Jahren, Fraunhofer testet autonome Systeme im Luftfracht-Terminal, und in österreichischen Lagern schiebt der Fachkräftemangel die Automatisierung massiv an.
Für alle, die in der österreichischen Logistik und Supply Chain Verantwortung tragen, ist das keine Zukunftsmusik, sondern eine sehr konkrete Investitionsentscheidung: Welche Technologien lohnen sich? Wo passt KI wirklich ins Bild? Und wie bleibt man trotz AI-Act regelkonform und sicher?
Das Technologieforum 2025 »Fahrerlose Transportsysteme (FTS) und mobile Roboter« des Fraunhofer IPA liefert genau dazu starke Impulse. In diesem Beitrag ziehe ich die Quintessenz daraus – mit Fokus auf KI in der österreichischen Logistik und dem, was Sie davon jetzt konkret für Ihre Supply-Chain-Strategie ableiten können.
1. Warum FTS und KI jetzt zum Standortfaktor werden
Der zentrale Punkt: FTS, AMR und KI entscheiden zunehmend über die Wettbewerbsfähigkeit von Logistik-Standorten – gerade in Hochlohnländern wie Österreich und Deutschland.
Fachkräftemangel trifft Lieferdruck
In Materialfluss und Lagerlogistik sehen viele Unternehmen denselben Mix aus Problemen:
- steigender Auftragseingang bei gleichzeitig leergefegtem Arbeitsmarkt,
- hohe Fluktuation in Schichtarbeit,
- wachsender Zeitdruck durch E‑Commerce und Just-in-Time-Anforderungen,
- zunehmende Sicherheitsanforderungen in gemischten Mensch-Roboter-Umgebungen.
Die Realität: Ohne Automatisierung und KI-gestützte Prozesse werden Durchlaufzeiten, Liefertermintreue und Kosten unberechenbar. Fahrerlose Transportsysteme (FTS) und autonome mobile Roboter (AMR) sind deshalb längst mehr als „nice to have“ – sie sind das Rückgrat einer modernen Intralogistik.
Vom Piloten zur Flotte: Skalierung statt Stückwerk
Ein Highlight des Technologieforums: Ein Erfahrungsbericht von Bosch zur Skalierung auf 1.000 mobile Roboter in 5 Jahren. Die Botschaft ist klar: Einzelne Piloten bringen wenig, wenn
- Standards fehlen,
- jede Halle ein Sonderfall ist und
- IT, OT und Logistikplanung nicht am selben Tisch sitzen.
Für österreichische Standorte heißt das:
Wer heute mit zwei, drei AMR testet, sollte die Architektur so planen, dass auch 50 oder 100 Fahrzeuge technisch und organisatorisch beherrschbar sind.
Das betrifft Flottenmanagement, Kartendaten, Schnittstellen zu WMS/TMS/ERP – und vor allem klare Prozesse.
2. KI in FTS und AMR: Wo der echte Mehrwert entsteht
KI ist kein Selbstzweck. Sie lohnt sich immer dann, wenn statische Regeln an ihre Grenzen stoßen. In der FTS- und AMR-Welt passiert das ziemlich oft.
Navigation, Sicherheit, Lernen: die drei großen Hebel
Aus den Themen des Technologieforums lassen sich drei wesentliche KI-Anwendungsfelder für die Logistik ableiten:
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Navigation und Koordination
KI-gestützte Algorithmen optimieren Routen dynamisch, weichen Hindernissen aus, berücksichtigen Verkehrsaufkommen im Lager und priorisieren Aufträge.In einer österreichischen Distributionslogistik kann das bedeuten:
- weniger Staus vor Engstellen,
- bessere Nutzung von Fahrwegen,
- geringere Energieverbräuche pro gefahrenem Auftrag.
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Safety & „Dynamic Safety“
Klassische Sicherheitskonzepte gehen von statischen Zonen und starren Reaktionen aus. Dynamic Safety (z. B. wie von SICK thematisiert) passt Geschwindigkeiten und Fahrstrategien situationsabhängig an – basierend auf Sensordaten und KI-Auswertung.Ergebnis:
- hohe Produktivität trotz Mensch-Roboter-Mischbetrieb,
- weniger Not-Stops und Fehlabschaltungen,
- nachweisbare Erfüllung von Normen und Richtlinien.
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Robot Learning & Open-World Autonomy
Forschung, etwa an der Universität Freiburg, arbeitet daran, dass Roboter auch in unstrukturierten, veränderlichen Umgebungen zuverlässig handeln. Das ist entscheidend für Brownfield-Lager, ältere Hallen und gemischte Bestandsarchitekturen – also genau die Realität vieler österreichischer Logistikzentren.
Praxisbeispiel: KI in der österreichischen Supply Chain
Stellen Sie sich ein Zentrallager in Oberösterreich vor, das Filialen in mehreren Ländern versorgt:
- FTS übernehmen Hauptstrecken vom Wareneingang zu Pufferzonen,
- AMR versorgen Kommissionierarbeitsplätze im Person-zur-Ware-Prinzip,
- KI-basierte Routenoptimierung koppelt Transportaufträge an das Warehouse-Management-System,
- Nachfrageprognosen aus dem Planungssystem priorisieren Transporte für kritische Artikel.
Das Zusammenspiel aus KI-Nachfrageprognose, Transportmanagement und mobiler Robotik schafft genau die Supply-Chain-Exzellenz, um die es in dieser Blogserie geht.
3. AI-Act, Safety, Maschinenrichtlinie: KI rechtssicher einsetzen
Der AI-Act der EU und die neue Maschinenverordnung verändern die Spielregeln. Nadine Ferber vom Fraunhofer IPA bringt es auf den Punkt: Wer KI in FTS und AMR nutzt, muss systematisch über Konformität nachdenken – nicht erst beim Audit.
Was bedeutet das für Betreiber in Österreich?
Drei Praxisfragen sollten Sie früh klären:
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In welche Risikokategorie fällt mein System?
Autonome mobile Roboter in Logistikumgebungen mit Menschen gehören meist zu den höher regulierten Kategorien. Daraus folgen strenge Anforderungen an:- Risikoanalyse,
- Dokumentation der Trainingsdaten,
- Nachvollziehbarkeit der Entscheidungen.
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Wer ist wofür verantwortlich?
Hersteller, Integratoren und Betreiber teilen sich die Verantwortung. In der Praxis heißt das:- klare Schnittstellenverträge,
- definierte Verantwortlichkeiten für Updates,
- Prozesse für Änderungen an KI-Modellen.
- Wie halte ich meine KI „auditierbar“?
Black-Box-Ansätze werden problematisch. Gefragt sind:- erklärbare Entscheidungslogiken,
- Logging von relevanten Parametern,
- reproduzierbare Testfälle.
Mein Rat: Binden Sie Ihren Compliance- und HSE-Bereich von Beginn an ein – nicht erst bei der Abnahme.
Dynamic Safety als Brücke zwischen Performance und Rechtssicherheit
Dynamic-Safety-Konzepte verbinden KI und funktionale Sicherheit. Konkret:
- Sensoren (u. a. 4D-Radar, LiDAR, Kameras) erfassen die Umgebung,
- KI bewertet Situationen (Geschwindigkeit, Abstand, Haftung am Boden),
- sicherheitsgerichtete Module setzen Freigaben oder Bremsung durch.
Für Intralogistik in Österreich – vom Pharma-Lager bis zum Industriebetrieb – bedeutet das: mehr Durchsatz, ohne Sicherheitsreserven blind zu vergrößern.
4. Technologie-Baukasten: Von 4D-Radar bis humanoiden Robotern
Das Technologieforum zeigt gut, wie breit der Werkzeugkasten inzwischen ist. Nicht jede Technologie passt zu jedem Lager – entscheidend ist die Kombination.
Sensorik: 4D-Radar als Alternative zu LiDAR
4D-Radar wird als Spatio-Dynamics Perception vorgestellt:
- erfasst nicht nur Position, sondern auch Geschwindigkeit und Bewegungsrichtung von Objekten,
- ist weniger anfällig für Staub, Lichtreflexe und Witterung,
- eignet sich daher besonders für Außenbereiche und raue Umgebungen.
Für österreichische Logistikstandorte mit Außenlager, Werksverbund oder alpinem Klima kann 4D-Radar in mobilen Robotern ein echter Produktivitätsfaktor sein – gerade, wenn FTS auch im Freigelände zwischen Hallen oder über Rampen fahren sollen.
Humanoide Roboter vs. spezialisierte Kinematik
Die Frage „Humanoider Roboter für Lagersituationen oder doch spezialisierte Kinematik?“ ist mehr als ein Technikspielchen. Sie ist strategisch:
- Humanoide Roboter sind flexibel, können theoretisch bestehende Arbeitsplätze „nachahmen“, sind derzeit aber oft teuer, komplex und für Serienlogistik noch schwer wirtschaftlich zu rechnen.
- Spezialisierte Kinematik (z. B. Greifarme auf AMR für Kommissionieraufgaben) ist weniger spektakulär, dafür klar kalkulierbar und für Standardprozesse wesentlich effizienter.
Für die Mehrzahl österreichischer Logistikzentren sehe ich aktuell einen klaren Fokus auf spezialisierte Systeme mit KI-Unterstützung, etwa:
- Kommissionier-AMR mit Auto-Ident und Bilderkennung,
- Roboterzellen für Kartonhandling,
- AKL- und Shuttle-Systeme mit KI-basierter Lagerplatzoptimierung.
Outdoor- und Spezialanwendungen: Airport & Co.
Spannend für alle mit Speziallogistik (Luftfracht, Hafen, Werksbahn): Fraunhofer IML zeigt mit der Airport-Challenge im Digitalen Testfeld Air Cargo, wie mobile Roboter in hochdynamischen, sicherheitskritischen Umgebungen getestet werden:
- Navigation auf dem Vorfeld,
- Interaktion mit Bodenabfertigung,
- Integration in Airport-, Warehouse- und Flottenmanagement.
Übertragen auf Österreich: Denkbar sind ähnliche Konzepte für
- den Flughafen Wien,
- Bahn-Terminals im Kombiverkehr,
- große Industrieareale in Linz, Graz oder der Steiermark.
5. So planen Sie den Einstieg in KI-gestützte FTS sinnvoll
Viele Unternehmen wissen, dass sie handeln müssen – unklar ist nur, womit sie anfangen sollen. Die Erfahrungen vom Technologieforum und aus Projekten mit österreichischen Betrieben lassen sich in einen pragmatischen Fahrplan übersetzen.
Schritt 1: Use Cases sauber priorisieren
Starten Sie nicht mit der „coolsten“ Technologie, sondern mit dem klare wirtschaftliche Hebel hat. Typische Kandidaten:
- innerbetrieblicher Routenzugersatz,
- Leerbehälterrückführung,
- Shuttle zwischen Wareneingang, Qualitätsprüfung und Hochregallager,
- Nachschubversorgung von Kommissionierplätzen.
Für jeden Use Case sollten Sie Kennzahlen definieren:
- heutige Prozesskosten (€/Palette, €/Behälter),
- heutige Durchlaufzeiten,
- Engpassressourcen (Personal, Fläche, Strecke).
Schritt 2: Architektur und Standards definieren
Bevor der erste Roboter rollt, braucht es Antworten auf Fragen wie:
- Welches Flottenmanagement soll langfristig im Einsatz sein?
- Welche Schnittstellen zu WMS, TMS und ERP sind Pflicht?
- Welche Sicherheitskonzepte (inkl. Dynamic Safety) setzen wir als Standard?
- Wo liegen Kartendaten, Stammdaten, Fahrregeln – und wer pflegt sie?
Die Erfahrung aus großen Flottenrollouts wie bei Bosch zeigt: Standardisierung ist die wichtigste Voraussetzung für Skalierung.
Schritt 3: AI-Act-konforme Governance aufsetzen
Parallel zur Technik brauchen Sie eine Governance-Struktur für KI-Systeme:
- Prozess für das Einspielen von Software- und Modellupdates,
- Verantwortlichkeiten für Tests, Freigaben und Dokumentation,
- Regelungen für Datennutzung (z. B. Logfiles aus Sensorik, Fahrdaten),
- Richtlinien zu Erklärbarkeit und Risikobewertung von KI-Entscheidungen.
Wer diese Hausaufgaben ernst nimmt, wird später nicht von Regulatorik überrascht – und kann KI in der Logistik mit gutem Gewissen als Wettbewerbsvorteil nutzen.
Ausblick: Supply Chain Excellence heißt 2025 „Robotik + KI + Regulatorik im Griff“
Für die Serie „KI in der österreichischen Logistik: Supply Chain Excellence“ ist das Technologieforum 2025 ein gutes Stimmungsbild: Die Technik ist reif, die Regulatorik zieht nach, und Vorreiter stehen kurz davor, KI-gestützte FTS-Flotten im dreistelligen Bereich zu betreiben.
Wer jetzt handelt,
- stabilisiert seine Lieferfähigkeit trotz Fachkräftemangel,
- reduziert Prozesskosten pro Transportbewegung,
- erhöht Sicherheit und Transparenz in Lager und Produktion,
- und verschafft sich einen echten Standortvorteil im DACH-Raum.
Der nächste logische Schritt: Prüfen Sie Ihre eigenen Logistikprozesse auf FTS- und KI-Potenzial – und planen Sie bewusst nicht nur den ersten Piloten, sondern den Weg zu einer skalierbaren, regelkonformen und wirklich intelligenten Supply Chain.