Pixmo-Roboter bewegt 4,5 Millionen Pfund Ware

Ein KI-gesteuerter Roboter hat in einem US-Logistikzentrum einen wichtigen Meilenstein erreicht. Das System von Anyware Robotics beweist, wie Automatisierung gefährliche Arbeiten übernehmen kann.

Der mobile Roboter Pixmo hat bei einem Partner mehr als 4,5 Millionen Pfund (über 2.000 Tonnen) Ware bewegt und über 220 Container entladen. Dies unterstreicht die wachsende Rolle der Robotik bei der Lösung von Personalengpässen und Sicherheitsproblemen auf Laderampen. Der Bereich des Containerentladens gilt als einer der anstrengendsten und gefährlichsten in der Logistik – und ist bisher zu weniger als einem Prozent automatisiert.

Revolution auf der Laderampe: Mehr Sicherheit, weniger Personal

Der Einsatz beim Logistikdienstleister Saddle Creek Logistics Services in Kalifornien zielte genau auf diese Problemzone ab. Bislang mussten Mitarbeiter in Containern arbeiten, in denen die Temperaturen auf über 55 Grad Celsius steigen konnten. Die körperlich extrem belastende Arbeit führte zu einer jährlichen Fluktuationsrate von über 150 Prozent.

Seit der Einführung des Pixmo-Roboters gab es an dieser Stelle null Verletzungen. Gleichzeitig sank der Personalbedarf pro Container von vier oder fünf auf nur noch ein oder zwei Mitarbeiter, die den Roboter überwachen. Das Unternehmen kann seine Mitarbeiter nun für wertschöpfendere Aufgaben einsetzen. Anyware Robotics gibt an, dass seine Lösung die Personalkosten im Wareneingang um bis zu 60 Prozent senken kann.

Arbeiten in Frachtcontainern zählen zu den gefährlichsten Abläufen – wie der Einsatz in Kalifornien zeigt. Eine rechtssichere Gefährdungsbeurteilung hilft, Unfallrisiken zu erkennen, Pflichten gegenüber Aufsichtsbehörden zu erfüllen und gezielte Schutzmaßnahmen zu planen. Das kostenlose Paket enthält fertige Vorlagen, Checklisten und einen Leitfaden, der die sieben häufigsten Fehler vermeidet und bei Prüfungen besteht. Ideal für Sicherheitsbeauftragte und Logistikleiter. Jetzt GBU‑Vorlagen & Checklisten herunterladen

Flexible KI-Technologie für unberechenbare Umgebungen

Die Stärke des Systems liegt in seiner Kombination aus einer mobilen Roboterplattform und einem kollaborativen Roboterarm. Angetrieben von KI-gesteuerter Software kann Pixmo die komplexe und oft unordentliche Umgebung in einem Frachtcontainer wahrnehmen und sich anpassen. Er verarbeitet verschiedenste Kartongrößen und -anordnungen, selbst wenn die Ware während des Transports verrutscht ist.

Im Gegensatz zu starren Automatisierungslösungen benötigt der mobile Roboter keine teuren Umbauten an der Laderampe. Für einen zusätzlichen Leistungsschub bietet Anyware Robotics ein patentiertes Förderband als Add-on an. Damit verdoppelt sich der Durchsatz auf bis zu 1.000 Kartons pro Stunde, bei einem Maximalgewicht von 30 Kilogramm pro Paket.

Konsistente Leistung und erweiterte Fähigkeiten

Die Leistungsdaten zeigen nicht nur Spitzenwerte, sondern auch eine nachhaltige, planbare Effizienz. Die durchschnittliche Zeit für einen Container blieb konstant zwischen zwei und drei Stunden. Aufgrund des Erfolgs wird der Roboter nun auch für das mobile Palettieren eingesetzt.

Diese Vielseitigkeit ist Kern der Vision von Anyware Robotics. Das Unternehmen, das im März 2025 ein Seed-Investment von 12 Millionen US-Dollar erhielt, hat Pixmo als vielseitigen „Mobil-Manipulator“ konzipiert, dessen Fähigkeiten sich erweitern lassen. Das macht die Technologie ideal für Logistikdienstleister und Distributionszentren mit schwankendem Aufkommen.

Ausblick: Die vielseitige Roboter-Arbeitskraft der Zukunft

Der Meilenstein kommt zu einem kritischen Zeitpunkt für die Logistikbranche. Der erfolgreiche Großversuch liefert ein überzeugendes Argument für die Rentabilität mobiler Robotik, insbesondere beim Thema Arbeitssicherheit.

Anyware Robotics plant, die Fähigkeiten von Pixmo durch Software-Updates weiter auszubauen. Die Roadmap umfasst Aufgaben wie Entpalettieren, Kommissionieren und schließlich auch das Beladen von Containern. Das Ziel ist eine dynamisch einsetzbare Roboter-Arbeitskraft, die je nach Bedarf in verschiedenen Bereichen eines Zentrums arbeiten kann. Mit dem Beweis der Zuverlässigkeit unter realen Bedingungen dürfte die Einführung solcher Lösungen weiter Fahrt aufnehmen.

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