Lagerautomatisierung: Shuttle-Systeme vs. kollaborative Roboter im Vergleich

November 19, 2025
Letzter Firmenblog über Lagerautomatisierung: Shuttle-Systeme vs. kollaborative Roboter im Vergleich

In heutigen, räumlich begrenzten Lagern, in denen Gabelstapler durch überfüllte Gänge navigieren, leidet die Effizienz und die Sicherheitsrisiken vervielfachen sich. Wie können Betriebe die Lagerdichte maximieren und gleichzeitig einen hohen Durchsatz aufrechterhalten? Shuttle-Systeme für Lager stellen sich als automatisierte Lösung dar – aber sind sie wirklich vielseitig genug für moderne Anforderungen?

Verständnis von Shuttle-Systemen für Lager

Diese automatisierten Systeme werden in Palettenregale integriert, um Lasten zwischen den Enden der Lagergassen zu transportieren. Im Wesentlichen sind es mobile Wagen, die auf eingebetteten Schienen fahren und Paletten, Behälter oder Kisten innerhalb von Hochregallagern transportieren. Die Technologie erweist sich als besonders wertvoll in "Ware-zur-Person"-Kommissionierprozessen mit tiefen Gassen.

Funktionsweise

Shuttle-Systeme werden in zwei Hauptkonfigurationen eingesetzt:

  • FIFO (First-In-First-Out): Von beiden Enden zugänglich
  • LIFO (Last-In-First-Out): Einzelzugang

Bediener steuern die Einheiten über Funksignale oder Wi-Fi. Nach dem Platzieren beladener Paletten an den Regalenden transportieren Shuttles diese automatisch zum ersten verfügbaren Stellplatz. Vertikale Lifte oder Aufzüge ermöglichen den Betrieb auf mehreren Ebenen, indem sie Shuttles zwischen den Lagerebenen neu positionieren.

Ideale Anwendungsfälle

Die Technologie zeichnet sich in Einrichtungen aus, die große Mengen identischer SKUs lagern – insbesondere in der Lebensmittel-/Getränkedistribution, der Kühllagerung und der Fertigung. Durch die Eliminierung breiter Gabelstaplergänge erreichen Betriebe:

  • 40-60 % erhöhte Lagerdichte
  • Reduzierte Produkthandlingszeit
  • Geringerer Arbeitskräftebedarf

Shuttle-Systeme zeigen jedoch eine schlechte Anpassungsfähigkeit für Lager, die verschiedene SKUs pro Gang oder gemischte Artikelpaletten verwalten, die im E-Commerce-Fulfillment üblich sind.

Wichtige Vorteile
  • Raumoptimierung: Schmalere Gänge erhöhen die Lagerkapazität
  • Durchsatzbeschleunigung: Automatisierter Transport reduziert manuelles Handling
  • Kostensenkung: Geringere Abhängigkeit von Gabelstaplern und Personal
  • Sicherheitsverbesserung: Minimierter Gabelstaplerverkehr in Lagerbereichen
  • Bestandsverwaltung: Echtzeit-Ladungsverfolgung verbessert die Genauigkeit
Wesentliche Einschränkungen
  • Hoher Wartungsaufwand mit kostspieligen Ausfallzeiten
  • Erhebliche Anfangsinvestition (200.000+ $ für Basissysteme)
  • Unflexible Architektur, die sich einer Neukonfiguration widersetzt
  • Begrenzte Skalierbarkeit nach der Installation
  • Schlechte Leistung bei unterschiedlichen SKU-Profilen
Neue Alternativen: Kollaborative mobile Roboter

Für E-Commerce-Betriebe, die mit der Zunahme von SKUs und der Volatilität der Bestellungen konfrontiert sind, bieten kollaborative mobile Roboter (Cobots) eine überlegene Flexibilität. Diese Systeme bieten:

  • Geringere Kapitalausgaben mit modularer Bereitstellung
  • Infrastrukturkompatibilität, die keine baulichen Veränderungen erfordert
  • KI-gesteuerte Routenoptimierung und Kommissionierführung

Im Gegensatz zu festen Shuttle-Systemen passen sich Cobots dynamisch an sich ändernde Inventar-Layouts und Bestellprofile durch maschinelle Lernalgorithmen an.

Strategische Auswahlkriterien

Lagerbetreiber müssen Automatisierungslösungen anhand wichtiger Parameter bewerten:

  • SKU-Vielfalt und Umschlagshäufigkeit
  • Verfügbares Kapital und ROI-Zeitpläne
  • Einschränkungen des Anlagenlayouts
  • Saisonale Nachfrageschwankungen

Während Shuttle-Systeme eine außergewöhnliche Dichte für homogene Bestände liefern, bieten Cobots die Agilität, die moderne Distributionszentren benötigen. Da sich die Lagerautomatisierung weiterentwickelt, kann die technologische Konvergenz diese Fähigkeitslücken möglicherweise überbrücken – aber im Moment ist eine sorgfältige Bedarfsanalyse von entscheidender Bedeutung.