Automatisierung : Dark Warehouse: Wo Österreichs Lagerautomatisierung an ihre Grenzen stößt

Ein Lager, in dem Roboter rund um die Uhr und weitgehend ohne menschliche Eingriffe Waren einlagern, kommissionieren, verpacken und versenden: Das Dark Warehouse gilt als mögliches Zukunftsmodell der Intralogistik. Doch wie nahe ist Österreich dieser Vision tatsächlich?

Die Antwort fällt ernüchternder aus, als es der technologische Fortschritt bei Shuttlesystemen, fahrerlosen Transportfahrzeugen und autonomen mobilen Robotern vermuten lässt. Eine aktuelle Untersuchung von Fraunhofer Austria zeigt eine erhebliche Diskrepanz zwischen dem wirtschaftlichen Potenzial vollautomatisierter Lager und ihrer tatsächlichen technischen Umsetzbarkeit.

Die Ergebnisse einer im Sommer 2026 durchgeführten Befragung liefern zwar kein repräsentatives Bild der österreichischen Lagerwirtschaft, machen aber deutlich, wo Fachleute die größten Hürden auf dem Weg zum autonomen Lager sehen. Dafür wurden 21 Personen aus Logistik, Technik, Forschung und Management einbezogen. 62 Prozent der Teilnehmenden waren potenzielle Endanwender, 38 Prozent kamen von Systemintegratoren und Komponentenherstellern.

Besonders deutlich wird der Widerspruch bei der Kommissionierung. 71 Prozent der Befragten sehen in diesem Prozess den größten wirtschaftlichen Hebel für die Automatisierung. Gleichzeitig halten nur 24 Prozent die vollständige Automatisierung der Kommissionierung derzeit für technisch realistisch. "Hier liegt die größte Lücke", so Alexander Granig, Projektleiter bei Fraunhofer Austria, gegenüber dispo.

Der Grund liegt in der Vielfalt der Artikel und Anforderungen. Während sich standardisierte Warenbewegungen bereits weitgehend automatisieren lassen, stellen unterschiedlich geformte Produkte, beschädigte Ladungsträger oder wechselnde Verpackungsanforderungen Robotersysteme vor deutlich größere Herausforderungen.

Einlagerung, Nachschub und innerbetriebliche Transporte gelten dagegen als vergleichsweise gut beherrschbar. Hier kommen bereits automatische Kleinteilelager, Shuttlesysteme, fahrerlose Transportsysteme und autonome mobile Roboter zum Einsatz.

Für Unternehmen ergibt sich daraus eine wichtige Konsequenz: Die wirtschaftlich attraktivsten Automatisierungsschritte sind nicht zwangsläufig jene, die technisch am einfachsten umzusetzen sind.

„Der kritische Punkt ist jedoch nicht der Regelbetrieb, sondern der Umgang mit Abweichungen und Sonderfällen“, sagt Granig. 76 Prozent der Befragten nennen ebenfalls nicht den regulären Lagerbetrieb als größte Herausforderung, sondern den Umgang mit Ausnahmefällen und Sonderprozessen als zentrale technische Hürde.

Sei es ein beschädigter Ladungsträger, ein unerwartetes Hindernis oder ein Artikel, der sich nicht wie vorgesehen greifen lässt: Diese Situationen machen in einem hochautomatisierten System Eingriffe erforderlich. Was Mitarbeitende in einem konventionellen Lager häufig aufgrund ihrer Erfahrung lösen, muss in einem autonomen Lager technisch erkannt, bewertet und behoben werden.

Damit verschieben sich auch die Anforderungen an die Planung. Neben Durchsatz, Geschwindigkeit und Verfügbarkeit müssen Betreiber berücksichtigen, wie eine Anlage bei Störungen reagiert. Entscheidend ist, ob Fehler automatisch behoben werden können, ob einzelne Bereiche unabhängig weiterlaufen und wann menschliche Eingriffe notwendig sind.

Fraunhofer Austria empfiehlt deshalb, Automatisierungskonzepte nicht ausschließlich anhand ihrer Leistungsfähigkeit im Normalbetrieb zu bewerten. Bereits in Pilotprojekten sollte überprüft werden, wie zuverlässig die Systeme auf unerwartete Situationen reagieren.

Ein vollständig menschenleeres Lager, das sämtliche Prozessschritte autonom abwickelt, ist Granig in Österreich nicht bekannt. Auch international seien solche Anlagen bislang die Ausnahme.

Sehr wohl existieren hochautomatisierte Teilbereiche, etwa automatische Kleinteile- und Hochregallager oder Shuttle-Systeme. An einzelnen Standorten übernehmen auch autonome mobile Roboter und fahrerlose Transportsysteme bereits Aufgaben im Regelbetrieb.

„Das Dark Warehouse ist deshalb weniger ein Anlagentyp, den man kaufen kann, als ein Entwicklungspfad, auf dem Unternehmen Schritt für Schritt vorankommen“, so Granig.

International werden weitergehende Konzepte erprobt, darunter humanoide Roboter für ausgewählte Tätigkeiten in Logistikzentren und der Automobilindustrie. Von einem flächendeckend einsetzbaren, vollständig autonomen Lagerbetrieb lässt sich daraus allerdings noch nicht sprechen.

Neben den technischen Grenzen stellt sich für österreichische Logistikunternehmen die Frage der Wirtschaftlichkeit. Mehr als 70 Prozent der Befragten erwarten, dass sich größere Investitionen in Dark-Warehouse-Technologien innerhalb von fünf Jahren amortisieren.

Ob dieser Zeitraum erreichbar ist, hängt laut Granig weniger von einer bestimmten Lagergröße ab als von den betrieblichen Voraussetzungen. Standardisierte Prozesse, ein hoher Durchsatz, Mehrschichtbetrieb und steigende Personalkosten können die Wirtschaftlichkeit begünstigen.

Unterschätzt werden dabei häufig nicht die offensichtlichen Investitionen in Roboter oder Fördertechnik, sondern die Kosten für Datenqualität, Systemintegration und IT-Infrastruktur. „Ein Dark Warehouse ist zu einem großen Teil ein Datenprojekt, nicht nur ein Robotikprojekt“, betont Granig.

Historisch gewachsene IT-Strukturen, uneinheitliche Datenmodelle und unzureichende Stammdaten können die Einführung automatisierter Systeme erschweren. Die Untersuchung zeigt zudem, dass Unternehmen vor allem klassische Investitionsmodelle bevorzugen. Nutzungsbasierte Finanzierungsformen wie Robotics-as-a-Service spielen bislang eine untergeordnete Rolle.

Gute Voraussetzungen bestehen vor allem dort, wo Prozesse standardisiert sind, einheitliche Behälter oder Paletten eingesetzt werden und die Nachfrage einigermaßen planbar ist. Granig nennt beispielsweise die Produktionsversorgung sowie Teilbereiche der Handels- und Lebensmittellogistik.

Schwieriger wird es bei stark wechselnden Sortimenten, empfindlichen oder sperrigen Waren und unregelmäßigen Mengenstrukturen. Hier steigt die Zahl jener Sonderfälle, die automatisierte Systeme zuverlässig bewältigen müssen.

Entscheidend ist deshalb nicht allein, wie viele Artikel ein Lager verarbeitet oder wie groß seine Fläche ist. Vielmehr müssen Materialflüsse, Ladungsträger und Abläufe so gestaltet sein, dass sie sich technisch beherrschen lassen und ineinander greifen.

Mit zunehmender Autonomie entstehen neue betriebliche und rechtliche Risiken. Rund 67 Prozent der Befragten sehen die Haftung bei Fehlentscheidungen oder Systemfehlern als besonders kritisches Rechtsthema. Dabei geht es nicht nur um die Frage, wer für einen Schaden verantwortlich ist. Auch Zuständigkeiten bei Störungen, die Wiederaufnahme des Betriebs und die Absicherung gegen Cyberangriffe gewinnen an Bedeutung.

Ein autonomes Lager ist auf das Zusammenspiel zahlreicher Systeme angewiesen. Fehlerhafte Stammdaten, Kommunikationsprobleme oder der Ausfall zentraler IT-Komponenten können Auswirkungen auf mehrere Prozessschritte haben.

Granig verweist deshalb auf die Notwendigkeit klar definierter Eingriffsmöglichkeiten für Mitarbeitende. Selbst hochautomatisierte Anlagen benötigen Konzepte, die einen sicheren und kontrollierten Betrieb auch in Ausnahmesituationen gewährleisten.

Die zunehmende Automatisierung verändert zugleich die Anforderungen an die Beschäftigten. 75 Prozent der Befragten nennen die Sorge vor Arbeitsplatzverlust oder Aufgabenverlagerung als wichtigsten Faktor für die gesellschaftliche Akzeptanz.

Die Entwicklung dürfte deshalb vorerst eher in Richtung menschenarmer als vollständig menschenfreier Lager gehen. Während standardisierte Tätigkeiten zunehmend automatisiert werden, gewinnen Überwachung, Störungsbehebung und technische Betreuung an Bedeutung.

Um Unternehmen bei der Einschätzung ihres Automatisierungspotenzials zu unterstützen, hat Fraunhofer Austria einen Dark Warehouse Readiness-Check  entwickelt. Er soll unter anderem organisatorische Voraussetzungen, Datenqualität und technische Rahmenbedingungen berücksichtigen.

Eine belastbare Auswertung der bisherigen Ergebnisse liegt noch nicht vor, da die Erhebung weiterhin läuft. Aus bisherigen Projekten und der Expertenbefragung leitet Granig jedoch wiederkehrende Schwachstellen ab: unzureichende Stammdaten, uneinheitliche Prozesse, gewachsene IT-Strukturen und fehlendes internes Know-how.

Die zentrale Erkenntnis der Untersuchung lautet damit: Der Weg zum Dark Warehouse beginnt nicht einfach mit der Anschaffung weiterer Roboter, sondern wichtig ist, ob Prozesse ausreichend standardisiert sind, Daten zuverlässig zur Verfügung stehen und auch für Störungen tragfähige Lösungen existieren.