Warum 22.000 autonome Roboter die KI-Strategie von Locus Robotics prägen

Locus Robotics will künstliche Intelligenz stärker für die übergreifende Steuerung automatisierter Lagerprozesse einsetzen. Statt ausschließlich einzelne Roboter, Bewegungen oder Aufgaben zu optimieren, soll die Technologie Roboterflotten, Mitarbeitende, Aufträge und Arbeitsabläufe gemeinsam koordinieren. Eine zentrale Rolle übernimmt dabei nach Angaben des Unternehmens die Orchestrierungsplattform „LocusONE“.

Flottenebene rückt in den Mittelpunkt

Mit zunehmender Automatisierung steigt laut der Mitteilung die Zahl der Entscheidungen, die in Distributionszentren parallel getroffen werden müssen. Autonome Systeme interagieren dort mit Mitarbeitenden, Aufträgen, Lagerverwaltungssystemen und wechselnden Prozessprioritäten. Gleichzeitig verändern sich unter anderem Auftragsdringlichkeit, Personalverfügbarkeit und Warenströme.

Künstliche Intelligenz soll deshalb nicht nur einzelne Bewegungen optimieren, sondern Daten auf Flottenebene auswerten. Dadurch sollen sich Muster erkennen, Ressourcen dynamisch verteilen und mögliche Engpässe frühzeitig identifizieren lassen. Zudem kann die Technologie Aufgaben priorisieren und die Arbeitslast innerhalb des Systems verteilen

.Ressourcen werden koordiniert

Locus Robotics nutzt „LocusONE“ als übergeordnete Orchestrierungsebene. Die Plattform soll operative Daten aus dem laufenden Lagerbetrieb auswerten und für die Steuerung von Aufgaben und Ressourcen verwenden.

Als Einsatzbereiche nennt das Unternehmen unter anderem die dynamische Aufgabenzuweisung, Lastverteilung, Routenplanung, Priorisierung und Anomalieerkennung. Die Software- und Datenarchitektur verbindet dabei Menschen, Roboter, Arbeitsabläufe und vorhandene Systeme.

Betriebsdaten aus mehr als 360 Standorten

Eine wesentliche Grundlage für die eingesetzten Modelle bilden nach Angaben von Locus Robotics Daten aus realen Fulfillment-Umgebungen. Mehr als 22.000 autonome Roboter an über 360 Standorten weltweit generieren demnach fortlaufend Informationen über Aufträge, Bewegungen, Betriebszustände und Materialflüsse.

Zusätzlich fließen laut Anbieter Erkenntnisse aus mehr als acht Milliarden realen Kommissioniervorgängen in die Weiterentwicklung der Systeme ein. Mehr als 150 Kunden nutzen die Lösungen demnach zur Unterstützung von über 1.000 Marken weltweit. Die Datengrundlage bildet unterschiedliche betriebliche Situationen ab. Dazu zählen Spitzenlasten, wechselnde Auftragsprioritäten, unterschiedliche Lagerlayouts, variierende Laufwege, Engpässe sowie Interaktionen zwischen Menschen, Robotern und Prozessen.

Modelle speziell für Lagerumgebungen

Locus Robotics setzt nach eigenen Angaben auf Modelle, die gezielt für Lagerumgebungen entwickelt und mit Daten aus realen Distributionszentren trainiert werden. Die Systeme sollen dabei unter anderem Lagerregale, Flurförderzeuge, Paletten, Behälter, Verkehrswege, Arbeitszonen und typische Hindernisse erfassen.

Auf dieser Grundlage sind Anwendungen wie Objekterkennung, semantische Segmentierung, visuelle Lokalisierung und Umfeldwahrnehmung vorgesehen. Hinzu kommt eine kontextbezogene Unterstützung operativer Entscheidungen.