Von manuellen Prozessen zu automatisierten Abläufen
Industrielle und logistische Standorte befinden sich in einem grundlegenden digitalen Transformationsprozess. Steigende Transportvolumen, Fachkräftemangel, Kostendruck und begrenzte Flächen treffen auf wachsende Anforderungen an Transparenz, Sicherheit und Effizienz. Viele Prozesse sind jedoch weiterhin manuell, fragmentiert und stark von menschlichen Fahrern abhängig, mit klaren Grenzen hinsichtlich Skalierbarkeit und Stabilität.
Genau hier setzt Industrial Automated Driving (IAD) – automatisiertes Fahren in industriellen Umgebungen – an. Heute ist es bereits möglich, bis zu 100 Fahrzeuge auf einem Industriegelände zu koordinieren, die vollständig ohne menschliche Fahrer operieren. Neben Einsparungen beim Personaleinsatz schafft IAD zusätzliche Zeit- und Flächeneffizienz. In Hafenumgebungen werden Fahrzeuge beispielsweise heute häufig noch von Fahrern aus Parkbereichen auf Schiffe bewegt. Dieser Prozess ist durch die Anzahl der Fahrer begrenzt, die per Shuttlebus zum Parkplatz gebracht werden können, sowie durch die Zeit, die jeder Fahrer nach dem Beladen für die Rückfahrt benötigt. IAD beseitigt diese Einschränkungen, reduziert Be- und Entladezeiten und verkürzt dadurch die Liegezeiten von Transportschiffen im Hafen.
Autonomes Fahren vs. automatisiertes Fahren vs. teleoperiertes Fahren
Der wesentliche Unterschied zwischen diesen Technologien liegt darin, wo die Sensorik und die Logik für die Routen- und Trajektorienplanung verarbeitet werden. Ein weiterer entscheidender Faktor ist die jeweilige Einsatzumgebung.
Beim autonomen Fahren sind die Sensoren direkt im Fahrzeug integriert, und die Planung der Fahrtrajektorie sowie die Fahrentscheidungen werden an Bord verarbeitet. Während die Netzwerkanbindung unterstützende Funktionen wie Kartenaktualisierungen oder Verkehrsinformationen ermöglichen kann, bleibt das Fahrzeug die zentrale Entscheidungseinheit. Dies erhöht jedoch die Komplexität und die Kosten der Fahrzeuge.
Im Gegensatz dazu nutzt automatisiertes Fahren externe Sensoren – typischerweise LiDAR –, um die Position des Fahrzeugs sowie Hindernisse und die Umgebung zu erfassen. Die Trajektorienplanung und die Fahrbefehle werden in einer externen Cloud-Umgebung erzeugt und über mobile Netzwerke an das Fahrzeug übertragen. Dieser Ansatz ermöglicht es, neue Fahrzeugklassen mit minimalen Anpassungen zu integrieren.
Der dritte Typ ist das teleoperierte Fahren. Es unterscheidet sich grundlegend von den beiden zuvor beschriebenen Ansätzen, da hierbei ein menschlicher Fahrer eingebunden ist. Sensoren und Kameras am Fahrzeug übertragen Live-Daten an einen entfernt befindlichen Fahrer, der das Fahrzeug mithilfe eines Fahrsimulators steuert. Der Simulator ist im Wesentlichen ein digitaler Zwilling des Fahrzeugs. Der menschliche Fahrer übernimmt dabei tatsächlich die Lenkung und Steuerung des Fahrzeugs, sodass nur ein geringer Rechenaufwand erforderlich ist.
Die größte Herausforderung liegt hier in der erforderlichen Konnektivität über mobile Netzwerke. Kameras und weitere Sensoren erzeugen große Mengen an Uplink-Daten, die vom Fahrzeug übertragen werden müssen. Gleichzeitig ist eine sehr geringe Latenz erforderlich, damit die Reaktionen des Fahrers nahezu verzögerungsfrei an das Fahrzeug zurückübermittelt werden und eine ausreichend schnelle Reaktionszeit gewährleistet ist.
Autonomes, automatisiertes und teleoperiertes Fahren.
Autonomes Fahren & ADAS (Advanced Driver Assistance Systems / Fahrerassistenzsysteme)
– Öffentliche Verkehrsbereiche
– Alle Sensoren befinden sich im Fahrzeug (z. B. Kameras, LiDAR-Sensoren)
– Die Fahrlogik (Software) ist im Fahrzeug integriert
Automatisiertes Fahren
– Einsatz in Hubs, Häfen und nicht öffentlichen Bereichen
– Alle Sensoren befinden sich außerhalb des Fahrzeugs (z. B. LiDAR-Sensoren an Masten oder Gebäuden
– Die Fahrlogik (Software) befindet sich außerhalb des Fahrzeugs
Teleoperierte Services
– Übergreifende Services für verschiedene Einsatzbereiche
– Fokus auf die Fernsteuerung durch einen Fahrer (Fahrlogik)
– Die Sensoren (Kameras) befinden sich am und im Fahrzeug
Automatisiertes Fahren ermöglicht neue Formen industrieller Mobilität
Automatisiertes Fahren ermöglicht es, Serienfahrzeuge in kontrollierten Umgebungen wie Logistikzentren, Häfen oder Fabriken zu manövrieren und zu parken. Autonomes Fahren hingegen ermöglicht speziell entwickelte Fahrzeuge, sich auch auf öffentlichen Straßen fortzubewegen, selbst in Situationen ohne bestehende Netzwerkverbindung.
Mehr als autonome Fahrzeuge: ein ganzheitlicher Systemansatz
Industrial Automated Driving bedeutet nicht einfach, „Fahrzeuge autonom fahren zu lassen“. Der tatsächliche Mehrwert entsteht durch eine durchgängige Automatisierung: von der Einsatzplanung und Flottensteuerung bis hin zur Integration in bestehende Produktions-, Lager- oder Yard-Management-Systeme.
Leistungsfähige 4G- und 5G-Netze kombiniert mit latenzarmen Edge- und Cloud-Infrastrukturen bilden die Grundlage für sicheres und skalierbares automatisiertes Fahren über mehrere Standorte hinweg. Standardisierte Referenzarchitekturen stellen sicher, dass diese Funktionen an unterschiedlichen Standorten und in verschiedenen Ländern konsistent implementiert und betrieben werden können.
Entscheidend ist dabei nicht das einzelne Fahrzeug, sondern das Zusammenspiel von Fahrzeug, Software, Infrastruktur und Konnektivität.
Automatisierung dort, wo sie heute bereits funktioniert
Automatisierte Fahrzeuge und Transportsysteme sind bereits heute produktiv im Einsatz und sorgen in zahlreichen Prozessen für Effizienzsteigerungen. In kontrollierten industriellen Umgebungen wie Produktionsstätten, Lagern, Betriebshöfen und landwirtschaftlichen Flächen unterstützen sie den fahrerlosen Transport von Waren, Komponenten und Fahrzeugen. Diese Lösungen basieren häufig auf spezialisierten Fahrzeugen, darunter automatisierte Yard Trucks sowie Maschinen für die Landwirtschaft oder den Bergbau.
Zunehmend lassen sich jedoch auch Standardfahrzeuge wie Pkw, Lkw und Busse automatisieren. Viele Premiumfahrzeuge verfügen bereits über Assistenzfunktionen wie Einparkhilfen, Spurhalteassistenten und automatisches Bremsen und können zudem ferngesteuert werden. Automobilhersteller nutzen diese Fähigkeiten, um Fahrzeuge innerhalb von Fabriken und Logistikzentren ohne Fahrer zu bewegen.
Moderne KI-Algorithmen in Kombination mit Sensoren wie LiDAR und Kameras ermöglichen eine zuverlässige Umgebungserfassung, sichere Navigation und die dynamische Erkennung von Hindernissen. In einigen Anwendungen wird RTK-GPS mit bordeigenen Sensordaten kombiniert, um Fahrzeuge mit hoher Präzision zu führen und zu steuern.
Typische Anwendungsfälle
Das Anwendungsspektrum ist vielfältig und erstreckt sich über zahlreiche Branchen:
– automatisierter Paletten- und Materialtransport in Lagern und Außenbereichen
– Just-in-Time-Versorgung von Produktionslinien
– autonomes Manövrieren von Fahrzeugen, Anhängern oder Wechselbrücken auf Werks- und Logistikflächen
Allen Szenarien gemeinsam ist, dass sie manuelle Tätigkeiten reduzieren, die Prozessstabilität erhöhen und neue Transparenz über Abläufe, Zeitplanung und Kapazitätsauslastung schaffen.
Über alle Einsatzbereiche hinweg ist Industrial Automated Driving weit mehr als die Automatisierung einzelner Transportprozesse. Es ist ein zentraler Baustein ganzheitlicher Digitalisierungsstrategien in Produktions- und Logistikökosystemen – von Produktionsstandorten der OEMs über Logistikzentren wie Häfen und Distributionszentren bis hin zu nachgelagerten Bereichen wie Depots und Händlerstandorten.
Damit ermöglicht Industrial Automated Driving vernetzte, datengetriebene und hoch effiziente Materialflüsse entlang der gesamten Wertschöpfungskette. Durch die Kombination aus Automatisierung, Echtzeit-Transparenz und intelligenter Steuerung von Assets und Prozessen können Unternehmen Produktivität, Resilienz und Skalierbarkeit in zunehmend komplexen industriellen Umgebungen deutlich steigern.
Warum jetzt der richtige Zeitpunkt ist
Der aktuelle Reifegrad von Technologie, Netzwerkinfrastruktur und KI-basierter Umgebungserfassung ermöglicht Lösungen, die bereits heute realistisch umsetzbar sind – nicht nur als Pilotprojekte, sondern als produktive Bestandteile industrieller Wertschöpfung.
Logistik- und Produktionsunternehmen stehen zunehmend vor Herausforderungen wie dem Fachkräftemangel, insbesondere bei Schichtarbeit und Nachtbetrieb. Gleichzeitig wächst der Druck, Prozesse widerstandsfähiger, effizienter und nachhaltiger zu gestalten.
Industrial Automated Driving ist daher weniger ein reines Innovationsprojekt als vielmehr ein strategischer Hebel, um industrielle Mobilität zukunftsfähig auszurichten.
Der nächste Schritt
Welche Anwendungsfälle sind sinnvoll? Welche technischen und organisatorischen Voraussetzungen müssen geschaffen werden? Und wie lassen sich wirtschaftliche Vorteile realistisch bewerten? Welche zusätzlichen Potenziale entstehen für die gesamte Digitalisierungsstrategie durch den Ausbau einer mobilen Infrastruktur und den Einsatz von LiDAR-Sensorik an den Standorten?
Die Antworten hängen von den individuellen Anforderungen jedes Standorts ab – und genau hier beginnt die entscheidende Diskussion.
Detecon unterstützt Unternehmen bei diesem Transformationsprozess. Wir verbinden Expertise in Kommunikationsnetzen, KI und Cloud Computing, um ganzheitliche Beratung und Umsetzungsplanung aus einer Hand zu ermöglichen. Neben einer unabhängigen Beratung arbeiten wir eng mit den Organisationen von Deutsche Telekom und T-Systems zusammen, um greifbare End-to-End-Lösungen für Industrial Automated Driving zu realisieren.
Lernen Sie uns kennen.
Dimitri Jungblut
Manager
