Der E-Grocery-Markt wächst weiter. Gleichzeitig steigen die Anforderungen an Fulfillment-Zentren: größere Produktauswahl, kürzere Lieferzeiten, höhere Kundenerwartungen und ein anhaltender Fachkräftemangel.
Während viele Lager- und Förderprozesse bereits automatisiert sind, bleibt die Kommissionierung von Lebensmitteln eine der größten Herausforderungen. Anders als in einer klassischen Produktionsumgebung müssen Systeme täglich mit tausenden unterschiedlichen Produkten umgehen: von empfindlichem Obst über flexible Kunststoffverpackungen bis hin zu Kartons unterschiedlichster Formen und Größen.
Genau diese Vielfalt macht den Unterschied.
Traditionelle Automatisierung basiert häufig auf festen Regeln und vorhersehbaren Abläufen. Doch moderne Fulfillment-Prozesse sind alles andere als vorhersehbar. Produkte liegen ungeordnet in Behältern, unterscheiden sich in Material, Gewicht, Oberfläche und Form und ändern sich laufend durch saisonale Sortimente oder neue Produkte.
Die Frage lautet daher nicht mehr, wie Prozesse automatisiert werden können, sondern wie sich Automatisierung an eine dynamische Realität anpassen kann.
Warum Physical AI jetzt relevant wird
Hier kommt Physical AI ins Spiel.
Physical AI beschreibt die Verbindung von Künstlicher Intelligenz, Computer Vision und Robotik, um Maschinen die Fähigkeit zu geben, ihre Umgebung wahrzunehmen, zu interpretieren und darauf zu reagieren.
Anstatt ausschließlich fest programmierten Abläufen zu folgen, können KI-gestützte Robotersysteme:
- Objekte erkennen und klassifizieren
- Greifstrategien autonom auswählen
- Bewegungen dynamisch planen
- Auf Veränderungen in Echtzeit reagieren
- Mit unbekannten Situationen umgehen
Dadurch werden Anwendungen möglich, die bisher als zu komplex oder zu variabel für Automatisierung galten.
