Verpackungslogistik von morgen

Das Siemens Gerätewerk Erlangen zeigt gemeinsam mit dem Verpackungsspezialisten Storopack, wie sich variable Verpackungsprozesse mithilfe künstlicher Intelligenz (KI) wirtschaftlich automatisieren lassen.

Die neue Pick-and-Pack-Linie verarbeitet täglich zwischen 600 und 1.000 Sendungen unterschiedlichen Formats nahezu vollautomatiasch – inklusive Bin Picking, Polstern und formatgerechtem Verschließen. Die erzielten Ergebnisse überzeugen: Eine Produktivitätssteigerung von 125 %, erhöhte Kapazität um 25 % und eine CO₂-Reduktion um 25 % durch volumenoptimierter Kartons und papierbasierter Schutzverpackung.

Variantenvielfalt, Platzmangel und hoher Durchsatz

Im Siemens Gerätewerk Erlangen verlassen täglich hunderte individueller Sendungen den Standort. Jede Sendung kombiniert unterschiedliche Komponenten und Größen sowie Verpackungsvarianten.

Lässt sich ein solcher Prozess überhaupt wirtschaftlich sinnvoll automatisieren, vor allem, wenn lediglich begrenzter Platz zur Verfügung steht? „Viele hätten gesagt, das klappt nicht. Aber wir gehen solche Herausforderungen an“, erklärt Daniel Benke, Projektleiter Innovative Logistik bei Siemens in Erlangen.

Vollständig integrierte Pick-and-Pack-Linie mit KI

Die neue Linie fügt sich nahtlos in die automatisierte Logistikumgebung ein. Erst auf den zweiten Blick ist zu erkennen, dass hier Pakete praktisch ohne manuelle Arbeit versandfertig gepackt werden. Beide Geschäftspartner steuerten zu dieser Lösung wichtige Schlüsselkompetenzen bei:

Materialfluss und Kartonbereitstellung:

• Fahrerlose und automatische Transportfahrzeuge liefern Produkte an

• Der Kartonaufrichter Auto.Erect stellt die Versandkartons bereit

KI-gestütztes Bin Picking:

• Für das Bin Picking und das Einlegen der Produktkartons in die Versandkartons nutzt Siemens eigene KI-Lösungen

• Die Roboter sind über die Simatic Robot Library in die Automatisierung eingebunden; die Datenverarbeitung läuft auf Simatic IPC

„Mach ein Dashboard, Digger!“

Malcolm Werchota, ehemals Global AI Evangelist bei Novartis und mittlerweile freier Consultant, lieferte in seiner Keynote auf der Packaging Machinery Conference 2026 eine teils provokante und immer praxisnahe Anleitung für den echten KI-Durchbruch in Unternehmen.

Redaktion .

Schutzpolster und Kartonformatierung mit Auto.Protect und Auto.Minimize:

• Die KI erkennt Hohlräume im Versandkarton

• Ein Roboter polstert diese gezielt mit Papierpolstern aus

• Die Kartons werden formatspezifisch zugeschnitten und automatisch verschlossen

Das Besondere: An vier Stellen ist jeweils künstliche Intelligenz am Werk und sorgt dafür, dass die Kartons kompakt und sicher gepackt werden – ohne, dass ein Mensch den Prozess kontrolliert.

Die KI imitiert, wie ein Mensch diese Aufgabe löst: Eine KI „sieht“ mit einer Kamera in den Karton, „erkennt“, wo welche Produktverpackung platziert werden kann und ein Roboter legt die Produktkartons passend ein. Eine andere KI erkennt per Kamera, wo die Lücken im Karton sind, und ein weiterer Roboter polstert den Karton mit Schutzmaterial aus.

Warum KI hier zum Game Changer wird

„Mit klassischen Algorithmen wäre es nicht möglich gewesen, diesen Prozess so stark zu automatisieren“, erklärt Saber Mazeni, Packaging Logistics Manager EU bei Storopack: „Gerade das Block-and-Brace, also gezieltes Ausfüllen der Hohlräume im Karton, ist alles andere als trivial. Die Anlage muss zuverlässig erkennen, wo sich Lücken befinden, und das Schutzmaterial passend platzieren. Und das funktioniert nur, wenn sie sehr viele Parameter gleichzeitig berücksichtigt: unterschiedliche Größen, Formen, Oberflächen und Farben der Produkte. Für klassische Programmierung wäre das kaum beherrschbar. Machine Learning hingegen kann genau solche komplexen Muster erkennen sowie Packstrategien erlernen und macht dadurch diesen Schritt erst automatisierbar. Hier ist Machine Learning ein Game Changer.“

Machine Learning als Antwort auf Herausforderungen

Nicht nur für Storopack eröffnet die KI hier neue Möglichkeiten, so Mazeni weiter: „Die Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit von Mitarbeitern, die solche monotonen und einfachen Tätigkeiten erledigen, ist immer wieder Thema in Kundengesprächen. Unser Auto.Protect-Modul ist in der Lage, den Großteil des Portfolios eines typischen E-Commerce-Versenders automatisch abzuwickeln.“

Dafür hat Storopack bereits vor einiger Zeit eine KI entwickelt, die Packstrategien für Schutz- und Versandverpackungen eigenständig finden und automatisch umsetzen kann.

Logistik-Know-how und Verpackungsexpertise

Die Auto.Protect-Lösung von Storopack ist dabei nur Teil eines hochautomatisierten Prozesses: Für das Bin Picking und das Einlegen der Produkte in die Kartons nutzt Siemens eigene KI-Lösungen. Für das anspruchsvolle Thema Block-and-Brace suchte Siemens allerdings nach Partnern, erinnert sich Benke: „Wir haben eine Liste mit unseren Anforderungen formuliert, sind damit auf Storopack bei einer Messe zugegangen – und dort hat man uns eine Anlagenlösung gezeigt, die schon praktisch all das kann, was wir brauchen: flexible Formatwechsel und formatspezifisches Verpacken. Da war uns klar, das ist der richtige Partner.“

Datensilos aufbrechen – aber wie?

Wie lassen sich Datensilos trotz komplexer Realität aufbrechen? Bayer-Manager Matthias Markus sprach auf der Packaging Machinery Conference 2026 darüber, wie Krisen Innovation treiben, warum es ok ist, wenn 80 % der Ideen scheitern – und wieso nur gemeinsame Standards den Durchbruch für die datengetriebene Produktion bringen.

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Simulation und Integration über digitalen Zwilling

Bevor die physische Linie integriert wird und um einen reibungslosen Materialfluss zu garantieren, wurde der Prozess anhand eines digitalen Zwillings aufgebaut und simuliert. Benke erklärt: „Diese Verifikation von Design und Funktion am Modell ist im Siemens Gerätewerk Erlangen ein Muss. Dazu wurde das CAD-Modell der Storopack-Anlagen in die 3D-Planung integriert. Vom Materialfluss bis hin zur Kinematik und Kollisionsdetektion bei den Robotern können wir alles im Modell testen.“

Das Ergebnis: Reibungslose Inbetriebnahme

Trotz hoher Anforderungen lief aufgrund der guten Vorarbeit die Integration der Auto.Protect-Anlage in die bestehende Linie bei Siemens reibungslos: „Mit nur wenigen Anpassungen konnten wir die Kartons auspolstern, und Siemens war sehr schnell in der Lage, Presets für Formate auszuwählen und anzupassen“, so Mazeni. Damit konnte sich das Projektteam zielgerichtet auf die Optimierung des Prozesses konzentrieren.

Mazeni ist stolz auf die Zusammenarbeit von Storopack und Siemens: „Das Ergebnis ist wirklich top, vor allem im Kontext der Anlagenlösung: Wir richten Kartons automatisch auf, die Produkte werden automatisch angeliefert und in die Kartons gelegt, und am Ende sorgt unser Auto.Protect dafür, dass alles geschützt und kompakt in den Versand geht.“

Fazit

„Wir zeigen mit dieser Linie, dass KI in der Automatisierung nicht nur funktioniert, sondern auch wirtschaftlich sinnvoll ist“, kommentiert Benke. Und er kann dies belegen: „Wir haben unsere Produktivität um 125 Prozent gesteigert. Der automatische Materialfluss entlastet die Teams in der Logistik, wir sparen manuelle Prozesse, wir sind flexibler, und wir nutzen alle Ressourcen besser. Wir haben den Prozess auf der gleichen Fläche automatisiert, auf der wir manuell gearbeitet haben, aber wir haben jetzt 25 Prozent mehr Output. Wir verpacken mit Papier und sparen Packvolumen und damit Platz im LKW. Das senkt nicht nur die Kosten, sondern auch die CO₂-Emissionen um rund 25 Prozent.“

Die Siemens-Storopack-Lösung zeigt, dass KI in der Logistik komplexe Verpackungsprozesse wirtschaftlich automatisierbar, skalierbar und nachhaltig machen kann. Die Kombination aus Vision-System, Machine Learning, Robotik und digitalem Zwilling eröffnet Unternehmen neue Spielräume in Output und Effizienz auf bestehender Fläche. Das erfolgreiche Projekt ist damit eine Blaupause für Verpackungslogistik und -automation von morgen.

Automation NEXT Conference 2026

Datum: 30. September 2026

Ort: CU.BE Ulm by Bosch Rexroth, Ulm

Die Automation NEXT Conference ist die Fachkonferenz für industrielle Automatisierung, Digitalisierung und KI im Maschinen- und Anlagenbau.

Sie richtet sich an Entscheider, Produktions- und Automatisierungsverantwortliche sowie Entwickler, die ihre Fertigung zukunftsfähig aufstellen möchten. Im Fokus stehen praxisnahe Vorträge, Best Practices und der Austausch zwischen Industrie, Technologieanbietern und Forschung.

Themenschwerpunkte:

• Künstliche Intelligenz und generative Copilots im Engineering und in der Produktion

• Cobots und kognitive Robotik zur Bewältigung des Fachkräftemangels

• Smart Factory, IIoT, Industrial Networks und MES-Systeme

• Energieeffizienz, Nachhaltigkeit und Wettbewerbsfähigkeit

Teilnehmer:

Fach- und Führungskräfte aus industrieller Automatisierung, Produktion und Maschinenbau sowie Expert:innen aus Forschung und Technologieunternehmen.

Besonderheiten:

• Hochkarätige Speaker aus Industrie und Forschung

• Ein kompakter Konferenztag mit starkem Praxisbezug

• Intensives Networking und direkter Austausch auf Augenhöhe

Weitere Informationen & die Möglichkeit zur Anmeldung gibt es hier.