ForwardX Robotics veröffentlicht ein Whitepaper zur Brownfield-Automatisierung: Vier Fähigkeiten für die Skalierung des AMR-Einsatzes in bestehenden Fabriken

03.09.2026

PEKING, 3. September 2026 /PRNewswire/ -- Da Hersteller ihre bestehenden Anlagen zunehmend automatisieren, können autonome mobile Roboter (AMRs) den internen Materialfluss verbessern, ohne dass größere Änderungen an der Infrastruktur erforderlich sind. Brownfield-Umgebungen stellen jedoch Herausforderungen dar, die über die Roboternavigation hinausgehen. Bestehende Layouts, Verkehrsabläufe, Materialflüsse, die IT-Infrastruktur und der laufende Produktionsbetrieb müssen allesamt berücksichtigt werden.

Für Hersteller besteht das Ziel nicht einfach darin, mehr Roboter einzusetzen, sondern die Automatisierung in bestehende Abläufe zu integrieren und dabei Sicherheit, Flexibilität, einen zuverlässigen Materialfluss sowie langfristige Skalierbarkeit zu gewährleisten, während sich die Produktionsanforderungen ständig weiterentwickeln.

Das neue Brownfield Automation Whitepaper von ForwardX Robotics nennt vier Fähigkeiten, die für eine erfolgreiche Brownfield-Automatisierung entscheidend sind.

1. Systems Engineering für Brownfield-Anlagen

Eine erfolgreiche Automatisierung beginnt damit, die Fabrik als ganzheitliches Produktionssystem zu begreifen. Materialflüsse stehen in Zusammenhang mit Produktionsanforderungen, Anlagenauslastung, Bestandsbewegungen, Verkehr und IT-Systemen. ForwardX vereint Materialflussanalyse, Produktionsbeschränkungen, Verkehrsplanung, IT-/OT-Integration und Einführungsplanung, bevor die Automatisierung eingeführt wird. Diese Methodik wurde im Rahmen von fünf groß angelegten Implementierungen bei Automobilherstellern unter Einbeziehung von mehr als 100 AMRs entwickelt.

2. Technische Anpassungsfähigkeit

Jede Brownfield-Anlage weist unterschiedliche Bodenbeschaffenheiten, Gangbreiten, Verkehrsströme, Materialträger, Netzwerkinfrastrukturen und Produktionslayouts auf. Die Automatisierung muss sich daher an die jeweilige Anlage anpassen, anstatt eine kostspielige Standardisierung zu erfordern. ForwardX nutzt bildverarbeitungsbasierte Autonomie, wodurch AMRs ohne Bodenmarkierungen oder magnetische Führung navigieren können. Bei Chery Dalian sind mehr als 480 AMRs im Einsatz, die dank Wahrnehmungsfunktionen, dynamischer Hindernisvermeidung und koordiniertem Verkehrsmanagement gemeinsam mit Hunderten von manuell gesteuerten Gabelstaplern arbeiten.

3. Produktionssichere Einführung

In einer in Betrieb befindlichen Fabrik kann die Vorgehensweise bei der Einführung genauso wichtig sein wie die Automatisierungstechnik selbst. ForwardX setzt auf eine phasenweise Einführung, digitale Validierung, Integrationstests, eine kontrollierte Umstellung auf den Produktionsbetrieb und eine schrittweise Inbetriebnahme. Software-Schnittstellen sowie die Kommunikation mit MES-, WMS-, ERP- und anderen Fabriksystemen werden überprüft, bevor die Roboter im laufenden Produktionsbetrieb eingesetzt werden. Dies verringert das Einführungsrisiko und trägt zur Aufrechterhaltung der Produktion bei.

4. Koordination großer Flotten

Die Skalierung von einem AMR-Pilotprojekt auf Hunderte Roboter erfordert eine intelligente, koordinierte Flottensteuerung. Bei Chery Dalian sind an einem Produktionsstandort 484 AMRs im Einsatz, die über die einheitliche Flottenmanagement-Plattform von ForwardX gesteuert werden. Der f(x) Fleet Manager unterstützt die dynamische Aufgabenzuweisung, das Verkehrsmanagement, die Ladestationsoptimierung sowie die Echtzeitübersicht über die Flotte bei verschiedenen Roboterarchitekturen.

Das Whitepaper zeigt, dass die Automatisierung bestehender Anlagen mehr erfordert als nur autonome Roboter. Hersteller müssen prüfen, ob eine Automatisierungslösung bestehende Abläufe erfassen, sich an die Gegebenheiten der Anlage anpassen, sicher zum Einsatz kommen und Flotten in großem Maßstab koordinieren kann. Diese Fähigkeiten bieten einen praktischen Rahmen für Hersteller, die den Einsatz von AMR-Automatisierung in bestehenden Produktionsumgebungen prüfen.

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Autobahn als Gefahrenzone: Wie KI das Arbeiten unter Verkehr sicherer machen soll

15.06.2026

Asfinag und ÖAMTC kombinieren emotionale Bewusstseinsbildung mit neuer Technologie, um den „Arbeitsplatz Straße“ sicherer zu machen. Unter dem Slogan „Danke, dass du auf meine Mama/meinen Papa aufpasst“ starten die Organisationen eine gemeinsame Kampagne, bei der die Kinder der Mitarbeitenden als Botschafter auftreten. Hintergrund sind mehrere schwere Unglücke mit Autobahn-Personal: Im Jahr 2025 war Asfinag-Personal in sechs Unfälle auf Autobahnen involviert, einer davon endete tödlich. Parallel zu der Kampagne wird in Österreich ein KI-basiertes Warnsystem im Live-Betrieb getestet.

Die Dimension des Problems ist erheblich. Laut Daten von Statistik Austria und ÖAMTC kam es 2025 zu insgesamt 2.137 Unfällen mit Personenschaden auf Autobahnen und Schnellstraßen, 45 davon verliefen tödlich. Als häufigste Ursachen gelten Unachtsamkeit und Ablenkung. Eine IFES-Umfrage zeigt, wie verbreitet riskantes Verhalten ist: Ein Drittel der Befragten gibt an, während der Fahrt Handy-Nachrichten zu lesen oder zu schreiben, die Hälfte bedient Navi oder Radio. Unter den unter 30-Jährigen räumen 60 Prozent ein, schon einmal während der Fahrt ein Video aufgenommen zu haben.

Das neue KI-System zielt darauf ab, die Arbeit von Straßenkolonnen unter fließendem Verkehr besser abzusichern. Auf Sicherungsfahrzeugen oder Warnleitanhängern montierte Kameras erfassen Fahrzeuge in rund 300 Metern Entfernung. Die Künstliche Intelligenz analysiert daraufhin den Fahrweg der herannahenden Fahrzeuge und löst bei Kollisionsgefahr Warnungen aus: Die Person am Steuer wird mit einem Hupsignal aufmerksam gemacht, während Straßenarbeiter ein kleines Gerät am Körper tragen, das im Gefahrenfall vibriert. Diese wenigen zusätzlichen Sekunden sollen reichen, um sich aus der Gefahrenzone zurückzuziehen.

Derzeit sind fünf Kameras im Einsatz, weitere 21 Kollisionswarner werden angeschafft. Der Testbetrieb läuft bis Jahresende, anschließend soll über eine flächendeckende Einführung entschieden werden. Auch der ÖAMTC erprobt die Technologie im praktischen Alltag: Elf Fahrzeuge des Clubs wurden mit dem System ausgerüstet, sie werden in Wien, Niederösterreich und dem Burgenland getestet. Die Kombination aus KI-gestützter Früherkennung und einer breit angelegten Kampagne gegen Ablenkung am Steuer soll das Risiko für Verkehrspersonal senken – und zugleich Fahrerinnen und Fahrer stärker für die Konsequenzen ihres Verhaltens sensibilisieren.