KION zeigt auf der GTC, wie physische KI den Materialfluss automatisiert – vom digitalen Zwilling direkt in den Lagerbetrieb.
Die KION GROUP treibt den Einsatz von physischer KI in der Intralogistik voran und präsentiert auf der GTC 2026 konkrete Anwendungen für den realen Betrieb. Im Fokus stehen ein autonomer Materialfluss in Lagerumgebungen sowie eine sicherheitszertifizierte Personenerkennung für die automatisierte Lkw-Beladung. Gemeinsam mit NVIDIA und Accenture will KION die Verzahnung von KI, Simulation und Flottensteuerung weiter vorantreiben.
Kern der Entwicklung ist die Nutzung digitaler Zwillinge: Auf Basis der Omniverse-Plattform von NVIDIA und einer von Accenture entwickelten Systemarchitektur erstellt KION virtuelle Abbilder realer Lager. Diese ermöglichen es, Anlagen und Fahrzeuge bereits vor der physischen Installation unter realitätsnahen Bedingungen zu testen – inklusive sicherheitskritischer Szenarien. Damit gelingt der Schritt von der Simulation hin zum operativen Einsatz im laufenden Betrieb.
Ein zentrales Pilotprojekt realisiert KION gemeinsam mit GXO Logistics in Frankreich. Dort wurde erstmals ein autonomes Flurförderzeug im Echtbetrieb eingesetzt. Das Fahrzeug übernimmt Transportaufträge eigenständig und erkennt mithilfe von KI-gestützten Kameras Paletten sowie deren Zielpositionen. Besonders relevant: Der autonome Stapler arbeitet parallel zu menschlichen Mitarbeitenden und manuellen Fahrzeugen – ganz ohne Eingriff. Der Standort dient dabei als Testumgebung für die Skalierung der physischen KI-Lösungen.
KION Anleihe 2024/29
Parallel arbeitet KION mit NVIDIA an einer funktionalen Sicherheitszertifizierung für KI-basierte Personenerkennung. Zum Einsatz kommt das Halos Foundation Model, das Personen und Fahrzeuge im Lager erkennt und lokalisiert. Die Lösung soll insbesondere bei der automatisierten Lkw-Beladung Anwendung finden. Ein Praxistest unter realen Bedingungen sei noch für 2026 geplant.
Für das Training der Systeme nutzt KION zudem synthetische Daten. In virtuellen Umgebungen werden seltene, aber kritische Szenarien simuliert, um die Robustheit der KI-Modelle zu erhöhen. Diese sogenannten ‘Long-Tail’-Ereignisse lassen sich so effizient abbilden, ohne den laufenden Betrieb zu beeinträchtigen.
Mit diesen Anwendungen unterstreicht KION seinen Anspruch, KI-basierte Intralogistik vom Konzept in die Praxis zu überführen – und damit Lieferketten effizienter und resilienter zu gestalten.
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