Bad Marienberg (www.anleihencheck.de) - KION (ISIN DE000KGX8881/ WKN KGX888) präsentiert auf der GTC 2026 in San José, Kalifornien, zwei industrielle Anwendungen von physischer KI, so das Unternehmen in einer aktuellen Pressemitteilung. Näheres entnehmen Sie bitte dem Wortlaut der folgenden Pressemeldung:

Im Mittelpunkt stehen autonomer Materialfluss in realen Lagerumgebungen sowie eine sicherheitszertifizierte Personenerkennung für eine automatisierte Lkw-Beladung. Damit erreicht die strategische Zusammenarbeit von KION, NVIDIA und Accenture die nächste Entwicklungsstufe: Ziel ist es, KI und digitale Zwillinge konsequent in die Realität von Lieferketten zu übertragen und dabei KI‑gestützte Wahrnehmung, Simulation und Flottensteuerung eng miteinander zu verzahnen.

Diese Leuchtturmprojekte markieren den Übergang von der rein simulationsgestützten Entwicklung zum realen Einsatz im laufenden Betrieb. Dafür nutzt KION die Omniverse‑Plattform von NVIDIA und deren MEGA‑Simulationslösung und sowie eine von Accenture entwickelte Systemarchitektur mit KI‑gestütztem digitalem Zwilling. So werden digitale Abbilder von Kundenlagern erstellt, um Anlagen und Fahrzeuge virtuell in Betrieb zu nehmen, noch bevor sie physisch installiert werden. So lassen sich unterschiedliche Szenarien - auch sicherheitskritische - unter verschiedensten Bedingungen realitätsnah testen.

"Unsere Kunden begegnen einem zunehmenden Arbeitskräftemangel und müssen gleichzeitig ihre operative Effizienz steigern. Mit intelligenten autonomen mobilen Robotern und KI-gestützten Kameras im Einsatz in der Lieferkette bietet KION dafür konkrete Lösungen", sagt Rob Smith, CEO der KION GROUP AG. "Unser GXO-Pilotprojekt ist ein wichtiger Schritt, um zu zeigen, wie physische KI-Lösungen einen klaren, greifbaren Mehrwert für Kunden schaffen."

Autonomer Gabelstapler bei GXO

KION hat sein erstes autonomes, KI-unterstütztes Flurförderzeug in einem Logistikzentrum von GXO Logistics in Épinoy, Frankreich, in Betrieb genommen. GXO, der weltweit größte reine Kontraktlogistikanbieter, ist führend im Bereich technologiegestützter Logistikabwicklung und bietet ausgelagerte Lieferketten, Lagerhaltung und Retourenlogistik für führende Marken in 27 Ländern an. Der Standort, an dem derzeit mehr als 200 manuelle Flurförderzeuge im Einsatz sind, dient als Pilotumgebung für KIONs physische KI-Lösungen.

"Wir übersetzen fortschrittliche KI in einen greifbaren Mehrwert für unsere Abläufe - und dieses Pilotprojekt hilft uns, die Möglichkeiten für die Zukunft der Lieferkette zu erkunden", sagt Patrick Kelleher, CEO von GXO Logistics. Vor der Inbetriebnahme wurde das Lager mit räumlichen Scannern erfasst und in einen digitalen Zwilling überführt. Nun führt das Fahrzeug komplette Transportaufträge selbstständig im laufenden Betrieb aus. Mithilfe KI‑gestützter Kameras an der Decke und auf dem Fahrzeug erkennt es Paletten und transportiert sie zu definierten Zielpositionen. Entscheidend dabei: Das autonome Fahrzeug arbeitet Seite an Seite mit den Lagermitarbeitern und den manuell geführten Staplern - ganz ohne menschliches Eingreifen.

Sicherheitszertifizierung für Personenerkennung

Gemeinsam mit NVIDIA arbeitet KION an der Zertifizierung einer funktionalen Sicherheitslösung auf Basis KI‑gestützter Personenerkennung für Lagerumgebungen. Zum Einsatz kommt das Halos Foundation Model von NVIDIA, das Menschen und Flurförderzeuge erkennt und lokalisiert. Dieses Modell wird mit KION‑spezifischen Daten gezielt für Anwendungen in der Intralogistik trainiert. Die Lösung ist für das automatisierte Beladen von Lkws ausgelegt - ein Anwendungsfall, der bereits im Oktober 2025 auf der CeMAT in Shanghai demonstriert wurde. KION setzt dafür auf fest installierte Kameras, die an eine NVIDIA Edge‑KI‑Plattform angebunden sind. Ein Proof of Concept im realen Lagerbetrieb ist noch für dieses Jahr geplant.

Synthetische Daten und Simulation seltener Grenzfälle

Für sicherheitskritische Anwendungen müssen KI‑Modelle auch auf seltene, aber plausible Situationen vorbereitet werden. KION erzeugt dafür synthetische Trainingsdaten in virtuellen Umgebungen, um sogenannte Long-Tail-Szenarien abzudecken - Ereignisse mit sehr geringer Eintrittswahrscheinlichkeit, die dennoch zuverlässig beherrscht werden müssen. Die virtuelle Lagerumgebung ermöglicht es, solche Situationen realitätsnah zu simulieren, ohne den laufenden Betrieb zu stören oder aufwendige physische Tests durchführen zu müssen.

Weitere Informationen zu NVIDIAs Physical-AI-Projekten finden Sie hier:
NVIDIA and Global Robotics Leaders Take Physical AI to the Real World | NVIDIA Newsroom (17.03.2026/alc/n/a)

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