Seit zwei Jahren setzt der Nahrungsergänzungsmittelhersteller GNC im rund 25.000 Quadratmeter großen Verteilzentrum in Whitestown, Indiana, autonome Drohnen des Startups Corvus Robotics zur Bestandserfassung ein. Das System durchfliegt monatlich die Regalreihen und ersetzt damit die bisher vierteljährlichen manuellen Inventuren. Der Einsatz zielt auf die drastische Reduktion von Bestandsfehlern und daraus resultierenden Lieferverzögerungen ab. Durch die häufigeren Durchgänge können Diskrepanzen zwischen physischem Bestand und digitalem System schneller identifiziert und behoben werden. Die Drohnen operieren vollständig autonom und stützen sich dabei auf an die spezifischen Lagerbedingungen angepasste Computer-Vision-Algorithmen. Stabil ausgeleuchtete Hallen ohne Fenster ermöglichen eine präzise Kalibrierung der Sensoren. Eine integrierte KI gewährleistet eine stabile Navigation und korrigiert Positionsdaten in Echtzeit. Zudem ermöglicht der Sprachbefehls-Mechanismus eine intuitive Steuerung durch Mitarbeiter ohne robotische Vorkenntnisse. Nach Angaben von Brendan Englot vom Stevens Institute for Artificial Intelligence reduziert die Vernetzung mit Cloud-Modellen den Rechenaufwand an Bord. Dies verlängert die Flugzeit signifikant, sodass die Drohnen ohne häufigen Ladevorgang auskommen. Die operativen Auswirkungen am Standort sind messbar. Die Anzahl nicht versendeter Aufträge ist von mehreren hundert täglich auf etwa neunzig acht gesunken. Die Beschleunigung der Bestandskontrolle trägt direkt zur Verringerung von Backorders bei, da fehlende Ware im System nicht länger fälschlich als verfügbar verbucht wird. Jackie Wu, Gründerin und CEO von Corvus Robotics, erläutert, dass die KI nicht nur Daten sammelt, sondern diese auch kontextuell auswertet und Mitarbeitern konkrete Hinweise zur Fehlerbehebung liefert. Visuelle Analysen decken etwa falsch platzierte Paletten oder umgefallene Kartons auf. Der technische Einsatz hat auch strukturelle Veränderungen in der Belegschaft nach sich gezogen. Vor der Automatisierung waren bis zu zwanzig Mitarbeitende für die manuelle Zählung zuständig. Heute übernehmen lediglich noch ein bis zwei Spezialisten die Prüfung der reservierten Bestände und validieren statistisch zwei Prozent der erfassten Daten. Der Rest des ehemaligen Teams wurde in bereichsübergreifende Aufgaben wie den Kundenservice oder die Qualitätssicherung im aktiven Kommissionierbereich verlegt. Die Arbeitszufriedenheit steigt, da repetitive Aufgaben entfallen und der Fokus auf analytische Tätigkeiten verlagert wird. Trotz der hohen Effizienz bestehen technische Grenzen. Die Drohnen sind ausschließlich für den Reservebestand geschlossener Ware konzipiert. Offene, bereits teilweise entnommene Kartons können nicht rückverfolgt werden; hier greift die Software auf fallweise Schätzmodelle zurück. Zudem erfordern eng geführte Gänge mit einer Breite von etwa 178 Zentimetern Präzision. Durchsichtige Folienverpackungen können die Sensoren durchdringen, doch lose Folienenden bergen die Gefahr eines Hängensbleibens an den Rotoren. Abhilfe schaffen vorabige Sicherheitschecks, bei denen Mitarbeitende betroffene Paletten freilegen. Insgesamt demonstriert das GNC-Beispiel, wie KI-gestützte Robotik Logistikprozesse präzisiert, Datenqualität nachhaltig verbessert und menschliche Arbeitskraft in wertschöpfendere Rollen überführt.