Robotik-Orchestrierung per KI Otto Group koordiniert mit Nvidia-Lösung die Roboterflotten

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Mit einem neuen „Robotic Coordination Layer“ orchestriert die Otto Group zukünftig Roboter unterschiedlicher Hersteller zentral, testet sie virtuell und will dadurch schneller skalieren. Dadurch bündelt der deutsche Dienstleister seine Intralogistik auf einer Softwareeebene.

Die Otto Group treibt die Automatisierung ihrer Intralogistik mit einem klaren Plattformansatz voran. Gemeinsam mit Nvidia entwickelt der Handelskonzern eine softwarebasierte Koordinationsschicht, die Roboter unterschiedlicher Hersteller zentral orchestrieren soll. Der Ansatz zielt weniger auf einzelne Robotertypen als auf die Frage, wie sich heterogene Systeme beherrschen und skalieren lassen.

Kern der Initiative ist ein sogenannter „Robotic Coordination Layer“. Er soll autonome mobile Roboter, stationäre Robotik sowie bestehende Automatisierungstechnik in den Logistikzentren der Otto Group zusammenführen. Technische Grundlage bilden Nvidia Omniverse und Isaac Sim, die für Simulation, Training und virtuelle Inbetriebnahme eingesetzt werden. Der Layer ist so ausgelegt, dass er in weiten Teilen des Logistiknetzwerks mit rund 120 Standorten ausgerollt werden kann.

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Als erster operativer Pilot dient das Logistikzentrum von Hermes Fulfilment in Löhne. Dort entsteht ein digitaler Zwilling der gesamten Anlage, der reale Roboterbewegungen und Materialflüsse virtuell abbildet. Entwickelt wurde dieser digitale Zwilling vom IT-Dienstleister Reply, der dafür Sensordaten, Kamerainformationen und Reality-Capture-Verfahren nutzt. Ziel ist es, Prozesse nicht mehr ausschließlich im laufenden Betrieb zu optimieren, sondern vorab virtuell zu testen.

Digitale Zwillinge als Integrationswerkzeug

Der digitale Zwilling übernimmt im Konzept der Otto Group eine zentrale Rolle. Er dient nicht nur der Visualisierung, sondern als technische Integrationsschicht zwischen Robotik, Flottenmanagement und Warehouse Management System. Unterschiedliche Robotertypen lassen sich in der Simulation gemeinsam betreiben, ihre Routen, Prioritäten und Interaktionen können vor der realen Inbetriebnahme überprüft werden.

Für Entwickler und Betreiber adressiert der Ansatz ein bekanntes Problem: Die Integration neuer Roboterflotten ist häufig zeit- und ressourcenintensiv. Schnittstellen, Sicherheitskonzepte und Prozesslogik müssen angepasst werden, oft unter Produktionsdruck. Durch die virtuelle Inbetriebnahme im digitalen Zwilling sollen sich neue Systeme schneller einbinden und Risiken im Hochlauf reduzieren lassen.

„Vor mehr als drei Jahren haben wir begonnen, KI und Robotik in der Logistik einzusetzen. Unsere bisherigen Erfahrungen belegen das enorme Potenzial für mehr Effizienz und besseren Service“, erklärt Kay Schiebur, Konzernvorstand Services der Otto Group. „Mit Nvidia und Reply heben wir die intelligente Automatisierung nun auf die nächste Stufe.“ Ziel sei es, Robotiklösungen in komplexen Intralogistikabläufen schneller zu skalieren.

Simulation, Cloud und die Frage nach der Echtzeit

Technisch setzt die Otto Group auf eine cloudbasierte Infrastruktur. Omniverse und Isaac Sim laufen auf der Plattform von Google Cloud und nutzen GPU-Ressourcen aus dem Nvidia-Portfolio. In der Simulation werden physikbasierte Modelle eingesetzt, um Roboterverhalten, Verkehrsflüsse und Lastspitzen realitätsnah abzubilden.

Für industrielle Anwender stellt sich dabei zwangsläufig die Frage nach der Trennung von Cloud- und Edge-Funktionen. Während Training, Simulation und Planung in der Cloud stattfinden, müssen sicherheitskritische und zeitkritische Steuerungsfunktionen weiterhin lokal im Lager verbleiben. Die Otto Group versteht den Robotic Coordination Layer daher nicht als Ersatz für bestehende Steuerungen, sondern als übergeordnete Orchestrierungsebene.

Die initiale Entwicklungsphase ist mit Investitionen im zweistelligen Millionen-Euro-Bereich hinterlegt. Langfristig plant die Otto Group, den Coordination Layer zu einem zentralen Betriebssystem für das Lager auszubauen. Neben Robotikflotten sollen auch klassische Automatisierungskomponenten wie Sortieranlagen, Fördertechnik und Sensorik eingebunden werden. (mc)

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