Mittelstandspresse
05.11.2026
Digitale Zwillinge beschleunigen die Inbetriebnahme autonomer Flurförderzeuge um bis zu 50 Prozent
Isernhagen, 05.11.2026 (PresseBox) - Toyota Material Handling Europe setzt bei der Entwicklung künftiger autonomer Flurförderzeuge auf KI-gestützte Simulationen und digitale Zwillinge. Gemeinsam mit NVIDIA und SoftServe hat das Unternehmen eine Simulationsumgebung entwickelt, mit der sich autonome Lösungen bereits vor ihrem späteren Einsatz beim Kunden unter realitätsnahen Bedingungen testen und validieren lassen. Der Ansatz soll den Aufwand für die Inbetriebnahme um bis zu 50 Prozent und die Time-to-Market um bis zu 40 Prozent reduzieren.
Simulation als Grundlage für autonome Materialflusslösungen
Mit dem simulationsbasierten Entwicklungsansatz nutzt Toyota Material Handling digitale Zwillinge, um das Verhalten von Flurförderzeugen bereits vor dem Einsatz beim Kunden realitätsnah zu simulieren und zu validieren. Dabei kommen die Bibliotheken von NVIDIA Omniverse, das Robotik-Simulationsframework NVIDIA Isaac Sim sowie die Digital-Engineering-Expertise von SoftServe zum Einsatz. Ziel ist es, autonome Lösungen bereits während der Entwicklung zu testen und zu optimieren.
Lager- und Produktionslayouts, Navigation, Sicherheitslogik sowie das Verhalten autonomer Flurförderzeuge können so bereits in der virtuellen Umgebung überprüft werden. Auch kundenspezifische Sonderfälle lassen sich simulieren. Auf diese Weise können mögliche Herausforderungen früher erkannt und gelöst werden, bevor die eigentliche Inbetriebnahme am Kundenstandort beginnt.
„Durch virtuelle Inbetriebnahme und Digital-Twin-Technologie können wir die Qualität absichern und gleichzeitig Muda, also Verschwendung, vermeiden, noch bevor die tatsächliche Implementierung beginnt“, sagt Johan Rosén, Senior Vice President Research & Development bei Toyota Material Handling Europe. „Indem wir mögliche Probleme früher im Prozess erkennen und lösen, können wir den Implementierungsaufwand reduzieren, den Kundennutzen schneller realisieren und Automatisierungslösungen mit größerer Sicherheit umsetzen.“
Digitale Validierung vor der Inbetriebnahme beim Kunden
Toyota Material Handling Europe hat NVIDIA Omniverse und NVIDIA Isaac Sim in eigene Entwicklungsprozesse integriert, um autonome Lösungen auf unterschiedliche Einsatzbedingungen beim Kunden zuzuschneiden. Der simulationsbasierte Ansatz ermöglicht es, diese Lösungen zu optimieren und zu validieren, bevor sie am tatsächlichen Einsatzort implementiert werden.
SoftServe entwickelte dafür die Digital-Twin-Umgebung und überführte die Technologien von NVIDIA in eine Simulationsumgebung, die Toyota Material Handling produktiv einsetzen kann. SoftServe ist seit 2022 NVIDIA Elite Partner und seit 2026 NVIDIA Advanced Technology Partner.
Der Ansatz folgt dabei dem Toyota-Prinzip „Zero Muda“: Unnötiger Zeit- und Ressourceneinsatz soll möglichst vermieden werden, bevor die Implementierung beim Kunden beginnt.
„Zero Muda setzt einen klaren Maßstab: Verschwendung vermeiden, bevor sie entsteht, nicht erst danach“, sagt Olha Moroz, EVP und Head of EMEA bei SoftServe. „SoftServe unterstützt diesen Ansatz mit NVIDIA Omniverse und einer speziell für die Kunden von Toyota Material Handling Europe entwickelten Simulationsumgebung. So können mögliche Probleme bereits in der digitalen Welt erkannt werden, lange bevor sie ein reales Flurförderzeug im Kundeneinsatz erreichen.“
Physical AI für sichere und leistungsfähige Automatisierung
Mithilfe der Omniverse-Bibliotheken erstellt Toyota Material Handling digitale Zwillinge, in denen sich Fabrik- und Lagerlayouts sowie Navigation, Sicherheitslogik und Verhalten autonomer Flurförderzeuge simulieren und validieren lassen. Damit können auch künftige Einsatzszenarien abgebildet werden, in denen autonome Geräte gemeinsam mit Menschen und manuell bedienten Flurförderzeugen in gemischten Verkehrsbereichen unterwegs sind.
Darüber hinaus soll künstliche Intelligenz auch in weiteren Produktionsprozessen zum Einsatz kommen. Dazu zählen KI-basierte Bildverarbeitung und intelligente Agenten für Qualitätsprüfung, vorausschauende Wartung, Prozessoptimierung und Energiemanagement.
Ein konkretes Anwendungsbeispiel ist die kamerabasierte Palettenerkennung. Für das Training des entsprechenden Moduls wurden mithilfe der Omniverse-Bibliotheken synthetische Daten erzeugt und durch die offenen World Foundation Models von NVIDIA Cosmos ergänzt. Auf ausgewerteten realen Datensätzen aus Lagerumgebungen konnte dadurch der Recall bei der Objekterkennung um mehr als 70 Prozent verbessert werden.
Bis zu 40 Prozent kürzere Time-to-Market
Insgesamt zielt die Initiative darauf ab, die Time-to-Market um bis zu 40 Prozent und den Aufwand für die Inbetriebnahme um bis zu 50 Prozent zu reduzieren. Damit sollen die Voraussetzungen geschaffen werden, künftige autonome Materialflusslösungen schneller vom Entwicklungsstadium bis zur validierten Implementierung zu führen.
Die virtuelle Validierung soll gleichzeitig den Aufwand und mögliche Beeinträchtigungen während der späteren Inbetriebnahme vor Ort reduzieren und die Lösungsqualität bereits vor dem Produktivbetrieb verbessern. Gleichzeitig sollen Entwicklungsproduktivität, Produktionsflexibilität und Produktqualität verbessert sowie Betriebskosten durch den skalierbaren Einsatz KI-gestützter Materialflusslösungen gesenkt werden.
„Unser Ziel ist Zero Muda: Wir wollen Verschwendung beseitigen, die die Produktivität in Materialflussprozessen beeinträchtigt“, sagt Ernesto Dominguez, President und CEO von Toyota Material Handling Europe. „Indem wir unser Lean Thinking und unsere Automatisierungskompetenz mit der Physical-AI-Plattform von NVIDIA und der Engineering-Expertise von SoftServe verbinden, können wir Innovationen beschleunigen, die Qualität unserer Lösungen verbessern und Kunden dabei unterstützen, Zero Muda auch in ihren automatisierten und autonomen Prozessen zu erreichen.“
Ansprechpartner
Holger Urbschat
0511-7262184
Zuständigkeitsbereich: Unternehmenskommunikation
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Digitale Zwillinge beschleunigen die Inbetriebnahme autonomer Flurförderzeuge um bis zu 50 Prozent
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