AWL und Sereact bündeln Kräfte: KI-gestützte Roboterlösungen für die industrielle Automatisierung

Das Stuttgarter KI-Robotik-Unternehmen Sereact und der globale Automatisierungsexperte AWL gehen eine strategische Partnerschaft ein. Ziel ist es, das KI-Modell von Sereact in die Robotiklösungen von AWL zu integrieren, um hochflexible, selbstlernende Automatisierungssysteme für die Intralogistikbranche anzubieten.

Von links nach rechts: Jens Pommerening (Sereact), Jeffrey Vroemen (AWL), Arjen Vos (AWL), Jörg Ziesmann (Sereact) und Allart van de Schootbrugge (AWL).

AWL ist ein globaler Anbieter von Robotik- und Automatisierungslösungen mit über 4.000 integrierten Robotern. Sereact konzentriert sich auf KI-gestützte Software für autonomes Pick-and-Place, die es Robotern ermöglicht, sich flexibel an veränderte Bedingungen anzupassen. Durch die Kombination von Erfahrung im Maschinenbau und der Integration von Robotern mit KI-gestützter Software eröffnen AWL und Sereact neue Möglichkeiten für eine flexible Automatisierung. Gerade in dynamischen Produktionsumgebungen stoßen herkömmliche Systeme an ihre Grenzen. „Wir kombinieren die 30-jährige Hardware- und Roboterintegrationskompetenz von AWL mit unserer KI-Software. Das Ergebnis sind Lösungen, die es Unternehmen ermöglichen, ihre intralogistischen Prozesse effizienter und skalierbarer zu gestalten“, erklärt Ralf Gulde, Co-Founder und CEO von Sereact.

Flexible Robotik für dynamische Anforderungen in Industrie und Intraogistik

In modernen Produktions- und Logistikzentren sind klassische Automatisierungssysteme oft unflexibel: Sie erfordern lange Anlernzeiten und können nicht spontan auf veränderte Anforderungen reagieren. Genau hier setzt das Sereact AI Model an. „Unsere Kunden benötigen Roboter, die sich dynamisch an neue Situationen anpassen – und genau das ermöglicht die Integration der Sereact-KI in unsere Lösungen“, ergänzt Arjen Vos, Director Strategy & Development bei AWL. Diese Technologie wird von den neuesten KI-Fortschritten angetrieben, ermöglicht mehrsprachige Interaktionen und führt eine neue Ebene des Engagements zwischen Betreibern und Technologie ein.

Höchste Flexibilität bei Item-Picking

Ein entscheidender Vorteil der Sereact-KI ist ihre Fähigkeit, auch komplexe oder wechselnde Aufgaben zu bewältigen – etwa wenn Produkte variierende Abmessungen haben oder empfindliche Materialien vorliegen. „Die Zero-Shot-Performance des Sereact KI Models hat uns überzeugt. Wir können damit Artikel ohne vorheriges Anlernen handhaben, was den Durchsatz steigert und Fehlerquoten reduziert“, erklärt Vos. Zunächst liegt der Fokus auf Item-Picking-Prozessen.

Gemeinsame Projekte in Vorbereitung

Die ersten Anwendungen der gemeinsamen Lösung befinden sich bereits in der Pilotphase bei ausgewählten Kunden. Langfristig ist ein weltweiter Einsatz geplant, da AWL über Standorte in den Niederlanden, der Tschechischen Republik, China, Mexiko, den USA und dem Vereinigten Königreich verfügt. „Wir sind von Anfang an darauf ausgerichtet, unsere Robotersysteme in unterschiedlichsten Umgebungen und Branchen einzusetzen“, sagt Gulde. „Mit AWL als Partner können wir KI-gestützte Robotik schneller in reale Anwendungen überführen und Unternehmen weltweit neue Automatisierungsmöglichkeiten bieten.“

Über Sereact

Embodied AI für die Robotik: Sereact wurde von Ralf Gulde (CEO) und Marc Tuscher (CTO) gegründet. Der Stuttgarter Gesamtlösungsanbieter entwickelt KI-gestützte Robotiklösungen, die in verschiedenen Branchen und Anwendungsbereichen bei führenden Kunden in Europa und  in den USA eingesetzt werden. Die KI-Software verleiht Robotern visuelle und motorische Fähigkeiten, wodurch sie ihre Umgebung wahrnehmen und intelligente Strategien zur Durchführung einer Vielzahl physischer Aufgaben entwickeln. Von der präzisen Handhabung einzelner Objekte bis hin zur Bewältigung komplexer Logistik- und Fertigungsprozesse analysieren und lösen die Systeme unbekannte Situationen in Echtzeit. Dies ermöglicht die Erkennung von Anomalien, die Optimierung von Prozessen und die Setzung neuer Maßstäbe in Flexibilität und Effizienz für autonome Systeme.