Roboter im Warenlager werden zum Dreh- und Angelpunkt fĂĽr KI-basierte Logistik. Welche Anwendungen sich lohnen, welche Technologien wichtig sind und wie Sie starten.
Warum Roboterlager jetzt Chefsache sind
Österreichische Logistikunternehmen kämpfen 2025 gleichzeitig mit Fachkräftemangel, steigenden Kosten und immer höheren Serviceerwartungen im E‑Commerce. Währenddessen planen Player wie DHL gemeinsam mit Boston Dynamics den Einsatz von 1.000 Robotern für Entladen und Kommissionierung. Wer jetzt noch glaubt, Roboter im Warenlager seien Zukunftsmusik, hat den Anschluss schon verpasst.
Für unsere Serie „KI in der österreichischen Logistik: Supply Chain Excellence“ ist das Thema Roboterlager ein zentraler Baustein. Denn KI-basierte Robotik ist nicht nur ein weiteres Automatisierungsprojekt – sie entscheidet in den nächsten fünf bis zehn Jahren darüber, welche Logistikstandorte wachsen und welche zur reinen Manpower-Reserve werden.
In diesem Beitrag schauen wir uns an, welche Technologien gerade in Deutschland, u. a. am Fraunhofer IPA, erprobt werden – und was davon konkret für österreichische Lager- und Produktionslogistik relevant ist. Statt Technik-Show: Fokus auf Business-Impact, Investitionsentscheidungen und Umsetzbarkeit.
1. Was moderne Robotik im Warenlager heute wirklich kann
Moderne Lagerrobotik deckt längst nicht mehr nur die klassischen FTS-Strecken ab. Die aktuellen Projekte und das Programm der Fraunhofer-Veranstaltung „Roboter im Warenlager“ zeigen ziemlich klar, wohin die Reise geht:
Roboter im Warenlager ĂĽbernehmen heute vor allem fĂĽnf Rollen:
- Transport: FTF/AGV und AMR bewegen Paletten, Rollcontainer und Kisten zwischen Wareneingang, Pufferzonen, Kommissionierung und Versand.
- Kommissionieren: Bin-Picking-Roboter greifen einzelne Artikel aus Kisten, Regalen oder Tablarsystemen.
- Palettieren und Depalettieren: Spezialisierte Zellen oder mobile Lösungen bauen Paletten auf bzw. räumen sie ab.
- Packen: Roboter befüllen Versandverpackungen und integrieren Schutzpolster oder Mehrwegbehälter.
- Humanoide und mobile Manipulatoren: Noch im Pilotstadium, aber in ersten Reallaboren getestet – besonders spannend für gemischte Produktions- und Logistikumgebungen.
Der entscheidende Unterschied zu frĂĽheren Automatisierungswellen: KI ist zum Standard-Bauteil geworden.
- Bildverarbeitungssysteme identifizieren Artikel auch bei chaotischer Lagerung.
- Maschinelles Lernen verbessert kontinuierlich Greifstrategien und Fahrwege.
- Hybride Flottennavigation passt sich dynamischen Umgebungen an, statt starre Laserscanner-Routen zu nutzen.
Die Realität? Für viele österreichische Lager wäre bereits eine Teilautomatisierung mit 10–20 Robotern ein riesiger Hebel – wirtschaftlich und in Bezug auf die Resilienz.
2. Zentrale Anwendungen: Von Palettentransport bis Griff-in-die-Kiste
Wer Robotik im Warenlager plant, sollte nicht bei der Technik starten, sondern bei den Use Cases mit dem höchsten Hebel. Die Beispiele aus dem Fraunhofer-Umfeld geben eine gute Landkarte vor.
2.1 Palettentransport: Minimalistische Robotik statt Gabelstaplerkarussell
Unternehmen wie Filics zeigen, dass es beim Palettentransport nicht immer die hochkomplexe AMR-Flotte braucht. Ein minimalistischer Roboter mit Doppelkufensystem, der nur eine Aufgabe perfekt löst (Paletten bewegen), kann wirtschaftlich oft überlegen sein:
- Reduktion manueller Staplerfahrten um 30–60 %
- Deutlich weniger innerbetriebliche Unfälle
- Klare, berechenbare Fahrwege
Für österreichische Lager mit engen Fluren und gewachsenen Strukturen ist dieser Ansatz spannend: Statt das ganze Layout zu ändern, werden schmale, intelligente Transportwege geschaffen, die sich gut in bestehende Materialflusskonzepte einfügen.
2.2 Kommissionieren und Griff-in-die-Kiste: Reallabore statt PowerPoint
Das gemeinsame Projekt von Audi Sport und Fraunhofer IPA macht etwas richtig, was vielen fehlt: Man testet neue Technologien im Reallabor direkt in der Produktion. Dort wird sowohl
- menschzentrierte UnterstĂĽtzung beim Pickprozess erprobt (z. B. Pick-by-Light, Exoskelette, Assistenzroboter), als auch
- das Einsatzpotenzial mobiler Robotik fĂĽr die Kommissionierung.
Zwei Ansätze beim Griff-in-die-Kiste sind relevant:
- Modellbasiert: präzise 3D-CAD-Daten, planbare Greifpunkte, hochrobust, aber aufwändig in der Anlage.
- Modellfrei: KI lernt Griffe aus Beispielen, flexibler bei Variantenvielfalt, ideal für E‑Commerce und Ersatzteil-Logistik.
Für österreichische Unternehmen heißt das: Starten Sie mit einem Pilot-Regal, in dem 5–10 A- und B-Artikel automatisiert gepickt werden, statt alles auf einmal digitalisieren zu wollen.
2.3 Palettierung: Plug-&-Play statt Projektmonster
Mit Lösungen wie dem MalocherBot von Unchained Robotics verschiebt sich die Erwartungshaltung: Palettieren soll als Plug-&-Play-Paket kommen – inklusive Greifer, Software und Sicherheitstechnik.
Konkrete Vorteile:
- Standard-Schnittstellen zu ERP/WMS
- Vorkonfigurierte Palettiermuster
- Einfache Einbindung in bestehende Fördertechnik
Das passt perfekt zu mittelständischen Speditions- und 3PL-Standorten in Österreich, die häufig mehrere kleinere Palettier-Insellösungen benötigen, statt eines riesigen Hochregallagers.
2.4 Automatisiertes Entladen & Multi-Use-Case-Roboter
Die Kooperation von DHL Supply Chain und Boston Dynamics mit dem Roboter Stretch zeigt, wohin die Reise im Paket- und StĂĽckgutbereich geht:
- Automatisches Entladen von Containern und Lkw
- UnterstĂĽtzung beim Kommissionieren
- Skalierbarer Einsatz ĂĽber mehrere Standorte hinweg
Gerade an österreichischen Zentrallagern entlang der Transitachsen (West-Ost, Nord-Süd) kann so ein System Nachtschichten entlasten und die Verweildauer von Trailern auf dem Hof massiv verkürzen.
3. SchlĂĽsseltechnologien: Was wirklich den Unterschied macht
Damit Roboter im Warenlager nicht an der Praxis scheitern, braucht es mehr als nur „einen Roboterarm und ein paar QR-Codes am Boden“. Entscheidend sind fünf Schlüsseltechnologien, die auch im Portfolio des Fraunhofer IPA eine zentrale Rolle spielen.
3.1 Greiftechnik: Der unterschätzte Engpass
Kein Robotersystem ist besser als sein Greifer. In der Logistik kommen u. a. zum Einsatz:
- Vakuumgreifer fĂĽr Kartons und Folienverpackungen
- Parallelgreifer fĂĽr Kisten und definierte Bauteile
- Adaptive Greifer für unregelmäßige Objekte
Für österreichische E‑Commerce-Lager mit sehr gemischten Sortimenten lohnt sich eine Greifer-Strategie, die bewusst zwischen:
- Standardgreifern (kostengĂĽnstig, robust) und
- hochflexiblen, KI-gestĂĽtzten Mehrzweckgreifern
unterscheidet – je nach Artikelgruppe.
3.2 Bildverarbeitung und KI
Moderne Kamerasysteme erkennen Artikel auch bei:
- wechselnden Lichtverhältnissen
- teils verdeckten Produkten
- chaotischer Kistenlage
Mit Machine Learning lernt das System aus jedem Pick-Vorgang dazu. Praktisch heißt das: Die Produktivität steigt in den ersten Wochen nach Go-live oft spürbar, ohne dass ein Mensch neue Regeln einprogrammieren muss.
3.3 Navigation mobiler Roboter: Von Linien zur hybriden Flotte
NODE Robotics adressiert ein Problem, das viele kennen: Unterschiedliche Roboterhersteller bringen ihre eigene Navigationslogik und Flottensteuerung mit. In der Praxis führt das zu Insellösungen.
Die hybride Flottennavigation verfolgt daher drei Ziele:
- Gemeinsame Koordination verschiedener FTS/AGV/AMR
- Optimierung der Routen je nach Störsituation und Auslastung
- Einbindung in LEAN- und Materialflusskonzepte der Produktion
Gerade im Automotive- und Zulieferumfeld – also auch für viele österreichische Werke – ist das entscheidend, um nicht in separaten „Roboter-Silos“ zu enden.
3.4 IT-Integration: WMS, ERP und Physical AI
Moderne Intralogistik-Robotik hängt eng mit dem Thema KI in der Supply Chain zusammen:
- Das WMS entscheidet, was bewegt und gepickt wird.
- KI-gestĂĽtzte Nachfrageprognosen definieren, wann welche Artikel replenished werden.
- Die Robotik löst die Frage, wie das physisch passiert.
Anbieter wie enabl denken das als „Physical AI“: Autonome Stapler werden aus der Ferne überwacht, bei Sonderfällen übernehmen Remote Operator, und das System lernt kontinuierlich dazu. Für österreichische Unternehmen ist das ein pragmatischer Weg, schrittweise Richtung Vollautomatisierung bis 2030 zu gehen, ohne den laufenden Betrieb zu gefährden.
4. Wirtschaftlichkeit: Wann sich Roboter im Lager rechnen
Viele Projekte scheitern nicht an der Technik, sondern an einer schwachen Business-Case-Logik. Der Ansatz von NEOintralogistics ist hier ziemlich ehrlich: Robotiklösungen müssen im Live-Betrieb funktionieren – technisch und wirtschaftlich.
4.1 Typische Kostentreiber und Einsparpotenziale
Ein realistischer Business Case für ein österreichisches Warenlager sollte mindestens diese Effekte bewerten:
Kostenblöcke:
- Investition in Robotik, Greifer, Sicherheitsinfrastruktur
- Softwarelizenzen / Robots-as-a-Service-GebĂĽhren
- Integration in IT-Systeme
- Schulung und Change Management
Nutzenpotenziale:
- Geringere Personalkosten pro Auftrag (nicht zwingend Abbau, eher Umverteilung)
- Höhere Prozessstabilität, weniger Fehler und Retouren
- Höhere Flächenleistung (mehr Durchsatz auf gleicher Fläche)
- Bessere Planbarkeit der Schichten
In vielen Reallaboren zeigt sich: Amortisationszeiten von 2–4 Jahren sind realistisch, wenn die Use Cases sauber gewählt werden.
4.2 Robots-as-a-Service: CAPEX-HĂĽrde umgehen
Das Modell Robots-as-a-Service (RaaS) wird auch im deutschsprachigen Raum interessanter:
- Monatliche GebĂĽhr statt hoher Einmalinvestition
- Flexible Skalierung je nach Auftragsvolumen
- Service und Wartung inklusive
Für saisonal stark schwankende österreichische Logistikstandorte (z. B. Mode, Sportartikel, Tourismus-Supply) kann RaaS der Unterschied zwischen „wir trauen uns das“ und „wir lassen es bleiben“ sein.
5. Konkrete Schritte für österreichische Lager: Vom Pilot zur Skalierung
Der größte Fehler bei KI-basierter Lagerrobotik ist der Versuch, von null auf vollautomatisiertes Lager zu springen. Der praxisnahe Weg orientiert sich stark an dem, was Fraunhofer IPA in seinen Versuchsfeldern zeigt.
5.1 Schritt 1: Use-Case-Portfolio erstellen
- Prozesse kartieren: Wareneingang, Einlagerung, Kommissionierung, Versand, innerbetrieblicher Transport
- Kennzahlen erheben: Picks pro Stunde, Wegstrecken, Fehlerquoten, Nacharbeit
- 3–5 Use Cases mit hoher Wiederholung und klaren Regeln identifizieren
Beispiele:
- Palettentransport vom Wareneingang ins Pufferlager
- Kommissionierung A-Artikel aus einem definierten Regalbereich
- Palettierung von Versandkartons an 1–2 Linien
5.2 Schritt 2: Reallabor aufsetzen
Statt in der PowerPoint-Schlacht zu stecken, sollte ein echter Pilotenbereich aufgebaut werden – mit klaren Zielen:
- Messbare KPIs (z. B. Reduktion manueller Wegstrecken um 40 %)
- Begleitendes Change Management mit den Mitarbeitenden
- Enge Kooperation mit Technologiepartnern und, falls möglich, einem Forschungsinstitut
5.3 Schritt 3: Skalieren, standardisieren, internationalisieren
Wenn das Reallabor läuft und die Wirtschaftlichkeit nachgewiesen ist, beginnt die eigentliche Transformation:
- Erweiterung auf zusätzliche Lagerbereiche und Schichten
- Anpassung von WMS-Strategien (z. B. Lagerzonen speziell fĂĽr Robotik)
- Übertragung der Lösung auf weitere Standorte in Österreich oder Zentraleuropa
Genau hier entsteht der Wettbewerbsvorteil für die österreichische Logistik: Wer Robotik und KI nicht nur als Einzelprojekt, sondern als wiederholbares Konzept versteht, baut eine nachhaltige Supply Chain Excellence auf.
Ausblick: Wie KI-Roboterlager die österreichische Logistik prägen werden
Roboter im Warenlager sind kein Selbstzweck. Sie sind das physische Rückgrat einer datengetriebenen Supply Chain, in der KI-gestützte Nachfrageprognosen, Routenoptimierung und Lagerrobotik zusammenlaufen. Deutschland zeigt mit Initiativen wie dem KI-Projekt RoX und den Aktivitäten des Fraunhofer IPA, wohin sich der Markt entwickelt.
Für Österreich heißt das: Die Frage lautet nicht mehr, ob Roboter im Warenlager Einzug halten, sondern wer sie zuerst sinnvoll einsetzt – im Einzelhandel, in der Produktionslogistik oder bei Logistikdienstleistern.
Wenn Sie aktuell über KI in der österreichischen Logistik nachdenken, gehört das Thema Robotik im Warenlager auf Ihre Agenda für 2026–2030. Starten Sie klein, messen Sie konsequent, und bauen Sie aus erfolgreichen Piloten eine wiederholbare Blaupause für Ihre Standorte.
Die nächsten Jahre werden zeigen, welche Lager noch Menschen Jobs abnehmen – und welche Lager ihren Mitarbeitenden dank smarter Roboter die wirklich wichtigen Aufgaben überlassen.