Steigende Auftragsvolumina, volatile Nachfrage und anhaltender Fachkräftemangel bringen viele Lagerbetreiber an operative Grenzen. Automatisierung erreicht im Materialfluss bereits hohe Leistungsniveaus, stößt jedoch dort an Grenzen, wo Systeme unter realen Bedingungen zuverlässig mit dem Bestand interagieren müssen. Genau daran entscheidet sich, ob autonome Fulfillment-Prozesse stabil und wirtschaftlich skalieren.
Das Problem: Wenn kein Pick dem anderen gleicht
Die eigentliche Herausforderung liegt in der Realität des Lagerbetriebs: Verpackungen ändern sich ohne Vorankündigung, Folienbeutel haften aneinander, Kartons sind eingedrückt oder Artikel liegen anders im Behälter als erwartet. Für Menschen sind solche Abweichungen Alltag. Für automatisierte Systeme können sie den Unterschied zwischen einem stabilen Prozess und einer operativen Ausnahme bedeuten.
Der Unterschied zeigt sich im direkten Vergleich: Eine erfahrene Kommissionierkraft passt Griff, Kraft und Bewegung intuitiv an, auch wenn Verpackungen nachgeben oder Produkte verrutschen. Ein automatisiertes System muss denselben Vorgang technisch abbilden: Es muss erkennen, was vor ihm liegt, die passende Greifstrategie wählen, Kraft dosieren und auf Veränderungen während des Griffs reagieren. Wie beim Menschen entsteht erfolgreiche Manipulation erst durch das Zusammenspiel von Wahrnehmung und physischer Bewegung. Die Herausforderung liegt daher nicht allein im Greifer, sondern im Zusammenwirken von Sensorik, KI und Mechanik.
Warum reale Lagerbestände so schwer zu greifen sind
In Distributionszentren verhalten sich Bestände selten zweimal gleich. Entscheidend ist deshalb nicht die maximale Leistung unter Idealbedingungen, sondern die Stabilität im laufenden Betrieb. Für Betreiber ist das eine operative Kernfrage: Jeder wiederholte Pick und jede manuelle Nacharbeit wirken sich unmittelbar auf Durchsatz, Produktivität und Kosten pro Pick aus.
Ein Engpass für Durchsatz und Wirtschaftlichkeit
Hier zeigen sich die Grenzen vieler bestehender Greifansätze. Klassische, insbesondere saugbasierte Verfahren, können unter standardisierten Voraussetzungen sehr leistungsfähig sein. In modernen Fulfillment-Prozessen verändern sich Oberflächen, Lagen und Verpackungen jedoch fortlaufend. Schon geringe Abweichungen können Greifvorgänge unterbrechen und Ausnahmen verursachen.
In der Praxis erreichen viele vollautomatisierte Picklösungen deshalb nicht die nötige Zuverlässigkeit, um Prozesse durchgängig autonom abzubilden. Genau dort, wo Automatisierung Effizienzgewinne liefern soll, entstehen dann Nacharbeit, Prozessunterbrechungen und wirtschaftliche Reibungsverluste.
Die Herausforderung beginnt nicht beim einzelnen erfolgreichen Pick, sondern bei der Skalierung. Was im Testbetrieb wie eine sehr hohe Trefferquote wirkt, kann im industriellen Maßstab schnell zum Problem werden: Selbst 99 Prozent Erfolgsrate bedeuten bei tausenden Picks pro Stunde eine relevante Zahl an Fehlgriffen, Doppelentnahmen oder beschädigten Artikeln. Jede Ausnahme erzeugt Nacharbeit, bremst den Durchsatz und belastet die Wirtschaftlichkeit des Gesamtsystems.
Warum Qualität wichtiger wird als Picks pro Stunde
Über viele Jahre wurden robotische Picksysteme vor allem über Kennzahlen wie Picks pro Stunde oder SKU-Abdeckung bewertet. Mit zunehmender Automatisierung rückt jedoch eine andere Frage in den Vordergrund: Wie zuverlässig erfolgt jeder einzelne Pick unter realen Bedingungen? Erst wenn Prozesssicherheit gewährleistet ist, lassen sich Reichweite und Geschwindigkeit wirtschaftlich skalieren. Für Betreiber wird Qualität damit zur entscheidenden Messgröße moderner Fulfillment-Systeme.
Warum das Thema gerade jetzt relevant wird
Diese Qualitätsfrage gewinnt gerade jetzt an Bedeutung. E-Commerce, Omnichannel-Fulfillment und kürzere Lieferzusagen erhöhen die Artikelvielfalt und verändern Auftragsprofile immer schneller. Gleichzeitig bleiben viele Betreiber unter Kostendruck, müssen Peak-Volumina abfedern und mit knappen Personalressourcen arbeiten. Eine von der Verkehrsrundschau aufgegriffene DSLV-Studie nennt für 2025 in der Lagerlogistik in Deutschland über 60.000 unbesetzte Stellen. Vor diesem Hintergrund wird robotisches Greifen zu einer operativen Schlüsselfrage: Automatisierung darf nicht nur unter idealen Bedingungen funktionieren, sondern muss auch mit beschädigten Verpackungen, verrutschten Artikeln, gemischten Behältern und ständig wechselnden SKUs zuverlässig umgehen können.
„Bewegung und Routenführung im Lager gelten heute weitgehend als beherrschbar. Die eigentliche Schwelle zu wirklich autonomen Prozessen liegt in der verlässlichen Handhabung realer Artikel unter realen Bedingungen. Dort entscheidet sich, welcher Anteil der Lagerarbeit künftig automatisiert ablaufen kann“, erläutert Denis Niezgoda, Chief Commercial Officer International bei Locus Robotics.
Vom mobilen Roboter zur mobilen Manipulation
Die nächste Entwicklungsstufe der Intralogistik entsteht dort, wo autonome Systeme nicht mehr nur Waren transportieren, sondern aktiv mit ihnen interagieren. Diese Entwicklung wird häufig als ‚Mobile Manipulation‘ bezeichnet. Sie verbindet autonome Mobilität, KI-basierte Wahrnehmung und physische Interaktion zu einem operativen Gesamtsystem. Damit verschiebt sich der Anspruch: Es geht nicht mehr allein darum, Waren von A nach B zu bewegen, sondern Lagerprozesse so weit wie möglich autonom auszuführen – auch dort, wo Systeme greifen, prüfen, ablegen und auf Abweichungen reagieren müssen.
Neue Ansätze in der Greiftechnologie
Als Antwort auf diese Grenzen verschiebt sich die Entwicklung weg von reiner Saugtechnik hin zu Greifkonzepten, die sich aktiv an die Eigenschaften des jeweiligen Artikels anpassen. Im Zentrum stehen Verfahren, die Sensorik, visuelle Erkennung und adaptive Mechanik kombinieren, um auf wechselnde Bedingungen in Echtzeit zu reagieren. Ziel ist nicht technologische Eleganz um ihrer selbst willen, sondern die Reduktion jener Ausnahmen, die Durchsatz und Wirtschaftlichkeit im Alltag begrenzen.
Der entscheidende Unterschied liegt darin, dass sich der Greifer an das Objekt anpasst – nicht umgekehrt. Locus Robotics verfolgt diesen Weg mit der Übernahme von Nexera Robotics und dessen patentierter Greiftechnologie Neura Grasp. Die Technologie setzt nicht allein auf Vakuum und luftdichten Kontakt, sondern auf eine nachgiebige Membranstruktur, die sich dynamisch an Form, Oberfläche, Material und Gewicht eines Artikels anpasst. Dadurch lassen sich auch luftdurchlässige Textilien, lose verpackte Waren, perforierte Folienbeutel, unregelmäßige Verpackungen und empfindliche Produkte handhaben, mit denen saugbasierte Systeme bislang nur schwer zurechtkamen. Die Technologie wurde über fünf Jahre hinweg in sechs Generationen entwickelt und in mehreren zehn Millionen Greifvorgängen erprobt.
Innerhalb des Locus-Portfolios fließt diese Greiftechnik in das System Locus Array ein, das hochverdichtete und weitgehend autonome Prozessketten nach dem Robots-to-Goods-Prinzip abbildet, bei dem Roboter direkt zu den gelagerten Waren fahren. Koordiniert werden die Abläufe über die Steuerungsebene Locus One, die Aufträge, Personal und robotische Ressourcen in Echtzeit aufeinander abstimmt. Die Wertschöpfung entsteht damit nicht im einzelnen Greifer, sondern im Zusammenspiel von Wahrnehmung, Steuerung und Ausführung.
„Die Grenze der Lagerrobotik verläuft heute entlang der KI-gestützten mobilen Handhabung im industriellen Maßstab. Millionen unterschiedlicher Artikeltypen mit Geschwindigkeit und Präzision zu greifen, wird entscheidend dafür sein, wie weit sich autonome Fulfillment-Prozesse in den kommenden Jahren skalieren lassen“, fügt Rick Faulk, CEO von Locus Robotics, hinzu.
Was bessere Greiftechnik für autonomes Fulfillment bedeutet
Zuverlässigeres robotisches Greifen verbessert nicht nur den einzelnen Kommissioniervorgang. Es verschiebt die Grenze dessen, was im Lager überhaupt autonom ablaufen kann. Je weniger Ausnahmen manuelle Eingriffe erfordern, desto stabiler werden Materialfluss, Durchsatz und Kosten pro Pick. Für Betreiber bedeutet das mehr als einen technologischen Fortschritt: Robotisches Greifen wird zur Voraussetzung dafür, Automatisierung auch in Bestandslagern wirtschaftlich zu skalieren, die unter Volatilität, Fachkräftemangel und wachsender SKU-Komplexität funktionieren müssen.
Die Lagerrobotik hat sich stufenweise weiterentwickelt: von autonomer Fortbewegung über Flottenorchestrierung bis zur verlässlichen Interaktion mit realen Artikeln. Mit dem Greifen folgt nun der nächste Entwicklungsschritt. Autonome Systeme arbeiten nicht mehr nur um den Bestand herum, sondern unmittelbar mit ihm. Gelingt diese Fähigkeit im industriellen Maßstab, rückt eine Lagerautomatisierung näher, die sich unter realen Bedingungen anpassen, skalieren und wirtschaftlich betreiben lässt.
