Locus Robotics: KI-gesteuerte Lagerautomatisierung auf Basis von sieben Milliarden realen Picks

Lager­betriebe stehen unter Druck durch Arbeitskräftemangel, steigende Kosten und schwankende Nachfrage. Robotersysteme scheiterten lange an der Vielfalt und Unvorhersehbarkeit realer Waren: unterschiedliche Verpackungen, unregelmäßige Formen, empfindliche Produkte. Stationäre Robotik erforderte zudem dauerhaft menschliche Eingriffe, etwa zur Fehlervermeidung beim Picken. Locus Robotics adressiert diese Probleme mit einer Kombination aus mobiler Robotik und mehreren spezialisierten KI-Modellen.

Locus Robotics betreibt das autonome Kommissioniersystem Locus Array, das als bis zu drei Meter hohes Fahrzeug direkt im Lagergang arbeitet. Es führt Picking, Einlagerung, Bestandsergänzung und weitere Workflows für geeignete Artikel selbstständig durch, ohne manuellen Eingriff. Das System bewegt sich mobil durch die Gänge, sodass ausschließlich Artikel in den Prozess gelangen, die Array auch greifen kann. Laut Unternehmen eliminiert dies Fehlpicks und maximiert den Nutzungsgrad des Roboters.

Array ist eingebunden in die LocusOne-Orchestrierungsplattform, die sämtliche Roboter des Unternehmens, darunter auch Locus Origin und Locus Vector, als einheitliche Flotte koordiniert. LocusOne weist Aufgaben in Echtzeit dynamisch zu, abhängig von der aktuellen Nachfrage im Lager.

Zusätzlich erwarb Locus Robotics den Anbieter Nexera Robotics aus Vancouver, um dessen NeuraGrasp-Technologie in Locus Array zu integrieren. NeuraGrasp kombiniert KI, Computer Vision und adaptive Greifsysteme, um auch schwierige Warentypen, darunter Textilien, Weichverpackungen und empfindliche Güter, maschinell handhaben zu können.

Dr. Oscar Mendez Maldonado, Director Head of AI & Data Science bei Locus Robotics, beschreibt den zugrundeliegenden Ansatz: „Ein häufiges Missverständnis ist, KI als eine einzelne, monolithische Technologie zu betrachten." Stattdessen bestehe das System aus mehreren spezialisierten Modellen, die gemeinsam arbeiten. Konkret eingesetzt werden Modelle für Navigation, Flottenkoordination, Workforce-Orchestrierung, Computer Vision, Reinforcement Learning und automatisierte Anomalieerkennung.

Als Datenbasis für das Training dieser Modelle nutzt Locus Robotics eigene Betriebsdaten aus mehr als sieben Milliarden realen Picks. Auf Grundlage dieser Datenanalyse ermittelte das Unternehmen, dass 60 bis 70 Prozent aller Einheiten im Netzwerk weniger als 4,5 Pfund wiegen, eine Erkenntnis, die direkt in die Auslegung des Greifsystems von Array einfloss.

Das Unternehmen bezeichnet seinen Ansatz als „Physical AI": KI, die nicht nur Daten auswertet, sondern direkt in Sensorik und Aktorik eingebettet ist und so Maschinen befähigt, ihre reale Umgebung wahrzunehmen und selbstständig zu handeln. Konkret ermöglicht das Zusammenspiel von Kamerasystem und KI dem Roboter, Objekte zu identifizieren und den jeweils benötigten Greif­druck in Pfund pro Quadratzoll (PSI) zu bestimmen, analog zur menschlichen Fähigkeit, ein Ei anders zu greifen als einen Stift.

Array kann sechs Behälter à 24 × 16 Zoll vertikal speichern, jeder mit bis zu 66 Pfund belastbar.

Locus Robotics gibt an, dass Array die Abhängigkeit von manueller Arbeit um bis zu 90 Prozent reduziert. Das Unternehmen stellt für seine RaaS-Kunden (Robotics-as-a-Service) eine Amortisationszeit von zwölf Monaten oder weniger in Aussicht, abhängig von Deployment-Geschwindigkeit und SKU-Mix. Frühe Einsätze laufen bereits mit Kunden in Nordamerika; eine globale Ausweitung auf Europa und den asiatisch-pazifischen Raum ist laut Unternehmen geplant.

DHL Supply Chain ist als erster Kunde benannt. Sally Miller, Global Chief Information Officer bei DHL Supply Chain, erklärte dazu, die Technologie ermögliche es, „vertikalen Raum zu maximieren und manuelle Eingriffe drastisch zu reduzieren."

Locus Robotics verfolgt eine Strategie, bei der proprietäre Betriebsdaten, hier über sieben Milliarden dokumentierte Picks, als zentraler Differenziator für die KI-Modelle dienen. Das RaaS-Modell verschiebt die Investition vom Kapital- ins Betriebsbudget, was laut Unternehmen die ROI-Berechnung für Kunden verändert. Die Übernahme von Nexera Robotics erweitert das System um Greiffähigkeiten für Warentypen, die bislang automatisierungsresistent galten. Ob und in welchem Umfang die Integration in laufenden Deployments die genannten Kennzahlen bestätigt, ist auf Basis der vorliegenden Quellen nicht zu beurteilen.