Simulation von mobilen Robotern (AGV und AMR): Warum realistische Planung über den Projekterfolg entscheidet

Mobile Roboter gelten als Schlüsseltechnologie für flexible Produktions‑ und Logistiksysteme. Gleichzeitig zählen ihre Projekte zu den anspruchsvollsten Automatisierungsvorhaben. Die Simulation mobiler Roboter schafft hier die Grundlage, um komplexe Wechselwirkungen realistisch abzubilden und Planungsentscheidungen frühzeitig abzusichern. In diesem Beitrag zeigen wir, wo klassische Planungsmethoden an ihre Grenzen stoßen, welche Herausforderungen eine realistische Abbildung mobiler Robotersysteme erschweren und welche Rolle Simulation in den einzelnen Projektphasen für fundierte Entscheidungen spielt. Sie erfahren, wie sich dynamische Effekte frühzeitig sichtbar machen lassen und warum realistische Simulation ein entscheidender Erfolgsfaktor für die Planung, Auslegung und Skalierung mobiler Robotersysteme ist.

Mobile Roboter – darunter AGVs und AMRs – gewinnen in der Intralogistik stark an Bedeutung. Gleichzeitig steigt die Komplexität der Projekte.

Unternehmen stehen daher vor einer zentralen Frage:

Wie lässt sich das reale Systemverhalten mobiler Roboter bereits vor der Umsetzung zuverlässig bewerten?

Simulationen von mobilen Robotern helfen, Materialflüsse realistisch abzubilden und Planungsrisiken frühzeitig zu erkennen. Sie liefern hierfür eine belastbare Entscheidungsgrundlage. Allerdings gilt das nur dann, wenn sie die tatsächlichen Systemdynamiken korrekt abbilden.

Im Folgenden verwenden wir den Begriff „mobile Roboter“ als Oberbegriff für AGVs und AMRs. Die Begrifflichkeiten werden im Abschnitt „Was ist der Unterschied zwischen FTS, AGV und AMR“ genauer betrachtet.

Warum setzen immer mehr Unternehmen auf mobile Roboter?

Unternehmen setzen AGVs und AMRs ein, um Materialflüsse zu stabilisieren. Sie reduzieren manuelle Transporte und erhöhen die Prozesssicherheit. Zudem übernehmen mobile Roboter wiederkehrende Transportaufgaben. Sie entlasten Mitarbeitende und können rund um die Uhr eingesetzt werden.

Ein weiterer Vorteil liegt in der Flexibilität. Layoutänderungen lassen sich schneller umsetzen als bei starrer Fördertechnik. Darüber hinaus verbessern AGVs und AMRs die Transparenz. Fahrzeugbewegungen und Transportzeiten werden messbar.

Diese Vorteile führen zu einer breiten Marktdurchdringung. Der globale Markt für AGVs und AMRs in der Logistik wächst seit Jahren zweistellig. Marktstudien prognostizieren jährliche Wachstumsraten von rund 13 bis 17 Prozent bis 2035. Allein 2024 wurden weltweit über 200.000 neue AGV‑ und AMR‑Einheiten installiert. Ein großer Anteil entfällt auf Fertigung und Intralogistik. Dort gelten mobile Robotersysteme zunehmend als Standardlösung.

Mit der steigenden Verbreitung wächst jedoch auch die Komplexität. Flotten werden größer und heterogener. Genau deshalb gewinnt eine belastbare Planung an Bedeutung. Denn Fehlannahmen wirken sich direkt auf Durchsatz, Kosten und Betriebssicherheit aus.

Je größer und dynamischer die Systeme werden, desto stärker wirken sich unzureichende oder zu oberflächliche Planungsansätze aus. Sie führen schnell zu einer Über‑ oder Unterdimensionierung des Systems. Das hat direkte Auswirkungen auf Kosten und Effizienz.

Warum scheitern viele Projekte mit mobilen Robotern bereits in der Planung?

Viele Projekte starten mit vereinfachten Annahmen. Häufig kommen statische Berechnungen wie Excel‑Modelle zum Einsatz. Diese Ansätze berücksichtigen jedoch keine dynamischen Effekte. Dazu zählen Fahrzeugbegegnungen, Ladezyklen oder schwankende Transportaufträge.

In der Praxis führt das zu falschen Auslegungen. Die Folge sind Engpässe, Stillstände oder unnötig hohe Investitionen. Studien und Praxisberichte zeigen, dass statische Auslegungen die Leistungsfähigkeit komplexer Systeme nicht zuverlässig vorhersagen können.

Was ist der Unterschied zwischen FTS, AGV und AMR?

In der Praxis werden die Begriffe FTS, AGV und AMR häufig parallel verwendet. Für die Planung und Simulation ist eine klare Einordnung dennoch hilfreich. In Normen und Fachliteratur werden diese Begriffe teilweise differenzierter verwendet. Im Folgenden orientieren wir uns an der gängigen Praxis in Planung und Anwendung.

Mobile Roboter bilden dabei den Oberbegriff. Darunter fallen sowohl AGVs als auch AMRs.

FTS und AGV – unterschiedliche Begriffe, gleiche Bedeutung

FTS steht für Fahrerloses Transportsystem. AGV ist die englische Bezeichnung Automated Guided Vehicle.

In der Praxis beschreiben beide Begriffe dasselbe. Gemeint ist ein fahrerloses Transportfahrzeug als Teil eines zentral gesteuerten Systems. AGVs sind die Fahrzeuge innerhalb eines FTS. Sie arbeiten immer mit einer Leit‑ oder Flottensteuerung zusammen. Aufträge, Prioritäten und Routen werden zentral koordiniert. Das Systemverhalten ergibt sich aus dem Zusammenspiel von Fahrzeugen, Steuerung und Umfeld.

AMR – weiterentwickelte Form mobiler Roboter

AMR steht für Autonomous Mobile Robot. AMRs verfügen über mehr eigene Sensorik und Rechenkapazitäten. Es handelt sich um intelligente Fahrzeuge, die miteinander kommunizieren. Sie können Hindernisse erkennen und lokal darauf reagieren. Dadurch bewegen sie sich flexibler im Layout. Auch AMRs sind in der Regel Teil eines Gesamtsystems und in eine übergeordnete Leit‑ und Auftragslogik (Flottensteuerung) eingebunden.

Warum diese Unterscheidung für die Simulation mobiler Roboter wichtig ist

Unabhängig von der Bezeichnung gilt:

Mobile Roboter wirken nie isoliert.

Das Zusammenspiel aus Fahrzeugen, Leitsteuerung, Prozessen und Infrastruktur bestimmt die Leistungsfähigkeit. Genau diese Wechselwirkungen muss eine realistische Simulation von AGV- und AMR-Flotten abbilden.

Warum reichen Excel‑Berechnungen und statische Auslegungen nicht aus?

Statische Modelle vereinfachen komplexe Abläufe. Sie gehen von gleichmäßigen Prozessen aus. So arbeiten Excel‑Modelle beispielsweise mit Durchschnittswerten. Sie blenden zeitliche Wechselwirkungen aus.

In der Praxis ist diese Annahme selten realistisch, denn:

• Aufträge bündeln sich zeitlich.
• Fahrzeuge blockieren sich gegenseitig oder warten an Engstellen oder Ladepunkten.
• Der Durchsatz skaliert nicht linear mit der Fahrzeuganzahl.
• Transportaufträge oder notwendige Ladevorgänge sind selten gleichmäßig verteilt.
• Spitzenlasten entstehen häufig spontan, etwa durch gebündelte Transportaufträge, kurzfristige Prozessänderungen oder ungeplante Störungen im System.

Diese Dynamiken lassen sich mit statischen Ansätzen nur unzureichend erfassen. Für eine belastbare Bewertung von Durchsatz, Fahrzeugbedarf und Systemverhalten sind daher Planungsmethoden erforderlich, die zeitliche Abläufe und Wechselwirkungen explizit berücksichtigen.

Welche Planungswerkzeuge für mobile Robotersysteme gibt es und wann ist welches sinnvoll?

Für die Planung und Auslegung mobiler Robotersysteme stehen unterschiedliche Werkzeuge zur Verfügung. Sie unterscheiden sich deutlich in Aussagekraft, Einsatzbereich und dem Grad der abbildbaren Systemkomplexität.

Statische Planungsmethoden, etwa Excel basierte Auslegungen, eignen sich vor allem für einfache Szenarien. Sie liefern erste Richtwerte, arbeiten jedoch mit Durchschnittswerten und blenden zeitliche Wechselwirkungen aus. Dynamische Effekte wie Fahrzeugbegegnungen, Ladezyklen oder Auftragsspitzen bleiben dabei unberücksichtigt.

Einige Flottenmanager bieten integrierte Simulationsfunktionen, die das Verhalten der Fahrzeuge realitätsnah abbilden. Diese Simulationen nutzen die reale Entscheidungslogik des jeweiligen Systems und liefern wertvolle Einblicke in das Fahrzeugverhalten. In der Praxis sind sie jedoch meist auf Fahrzeuge eines einzelnen Herstellers beschränkt. Heterogene Flotten – etwa die Kombination unterschiedlicher AGV und AMR Typen – lassen sich damit nur eingeschränkt oder gar nicht simulieren. Zudem werden umliegende Prozesse, weitere Ressourcen und Materialflüsse häufig nicht berücksichtigt.

Fabriksimulationen verfolgen einen ganzheitlichen Ansatz. Sie bilden Fahrzeuge, Prozesse und Materialflüsse gemeinsam ab und setzen mobile Roboter in den Kontext des gesamten Produktions‑ oder Logistiksystems. Dabei können auch heterogene Flotten mit unterschiedlichen Fahrzeugtypen, Steuerungsstrategien und Einsatzszenarien realitätsnah modelliert werden. Wechselwirkungen zwischen Fahrzeugen, Prozessen, Puffern und weiteren Ressourcen werden sichtbar.
Engpässe, Verzögerungen und nichtlineare Effekte lassen sich so zuverlässig analysieren.

Als ergänzender Ansatz kommt die virtuelle Inbetriebnahme mobiler Robotersysteme zum Einsatz. Dabei wird das Simulationsmodell genutzt, um Steuerungslogiken und Systemverhalten vor dem realen Go‑Live zu validieren. Fehlkonfigurationen und Effizienzverluste lassen sich so frühzeitig erkennen, ohne dass eine separate Modellbildung erforderlich ist.

Gerade bei steigender Systemkomplexität wächst der Mehrwert dieser kombinierten Betrachtung.

Je dynamischer und variantenreicher das System, desto wichtiger wird ein Planungswerkzeug, das Planung, Analyse und Absicherung über die Projektphasen hinweg unterstützt.

Warum eine ganzheitliche Fabriksimulation den Unterschied macht

Mobile Roboter agieren nicht isoliert. Sie sind Teil eines komplexen Produktions- oder Logistiksystems und interagieren mit Prozessen, Puffern und Menschen.

Vereinfachte oder fahrzeugzentrierte Simulationen betrachten häufig nur einzelne Aspekte des Systems. Externe Einflüsse und Wechselwirkungen bleiben dabei unberücksichtigt.

Ganzheitliche Fabriksimulationen verfolgen daher einen anderen Ansatz. Sie bilden Layout, Prozesse und Materialfluss gemeinsam ab und machen deren Wechselwirkungen sichtbar. Engpässe lassen sich realistisch identifizieren, und Planungsentscheidungen gewinnen an Sicherheit. Insbesondere bei wachsenden oder heterogenen Flotten steigt dieser Effekt deutlich.

Je komplexer das System, desto größer der Mehrwert ganzheitlicher Simulation.

Dieser ganzheitliche Ansatz ermöglicht realistische und belastbare Ergebnisse. Gleichzeitig stellt er hohe Anforderungen an Modellierung, Datenbasis und Abbildungsgenauigkeit.

Welche Herausforderungen erschweren die realistische Simulation von mobilen Robotern?

Die realistische Simulation mobiler Roboter ist anspruchsvoll. Ursache dafür sind dynamische Wechselwirkungen, hohe Variantenvielfalt und komplexe Steuerungslogiken.

Dynamische Begegnungen und Engstellen

Fahrzeuge beeinflussen sich gegenseitig. Begegnungen reduzieren Geschwindigkeit oder führen zu Wartezeiten. Engstellen verstärken diese Effekte. Deadlocks können entstehen. Diese Wechselwirkungen entscheiden über die reale Leistungsfähigkeit mobiler Robotersysteme.

Ladeverhalten und Energiezyklen

Der Ladezustand bestimmt die Fahrzeugverfügbarkeit. Ladevorgänge entziehen Fahrzeuge temporär dem System. Diese Effekte wirken sich direkt auf den Durchsatz und Auslastung aus.

Einfluss der Steuerung

Aufträge können unterschiedlich priorisiert werden. Deren Reihenfolge sowie die Zuweisung an die einzelnen Fahrzeuge beeinflusst Leerfahrten, Transportzeiten und Auslastung. Eine realistische Simulation muss diese Entscheidungslogiken berücksichtigen.

Diese Herausforderungen verdeutlichen, warum Simulation nicht isoliert betrachtet werden darf, sondern gezielt entlang der einzelnen Projektphasen eingesetzt werden sollte.

Wie verändern sich die Anforderungen an die Simulation von AGVs und AMRs entlang der Projektphasen?

Projekte mit mobilen Robotern verlaufen typischerweise in mehreren Phasen. Jede Phase stellt unterschiedliche Anforderungen an die Planungswerkzeuge.

Konzept‑ und Angebotsphase

Simulation als Orientierungs‑ und Entscheidungswerkzeug, nicht als Detailmodell

In dieser Phase geht es um belastbare Aussagen. Ziel ist es, weder zu knapp noch zu großzügig zu planen. Die Fahrzeuganzahl muss realistisch sein. Nur so lassen sich Kunden überzeugen und Projekte wirtschaftlich kalkulieren.

Charakter der Phase

• frühe Entscheidungsphase
• hohe Unsicherheit
• begrenzte Datenbasis

Typische Fragestellungen

• Wie viele Fahrzeuge werden grundsätzlich benötigt?
• Reicht ein mobiles Robotersystem für den geplanten Durchsatz aus?
• Wo liegen potenzielle Engpässe im Layout?
• Ist das Konzept grundsätzlich wirtschaftlich?
• Wie kann ich das System nachvollziehbar gegenüber Entscheidern darstellen?

Rolle der Simulation

• grobe Dimensionierung
• Vergleich von Varianten
• Absicherung von Annahmen

Ziel

• Weder zu knapp noch zu großzügig planen
• Risiken früh erkennen
• belastbare Aussagen für Angebot und Entscheidung liefern

Entwurfsphase

Simulation als Analyse‑ und Optimierungswerkzeug

Das Modell wird detaillierter. Layoutvarianten, Regelwerke und Steuerungsstrategien werden systematisch verglichen. Ziel ist es, Risiken frühzeitig zu erkennen. Annahmen werden überprüft und verfeinert.

Charakter der Phase

• steigender Detailgrad
• klare Zielvorgaben
• Variantenvergleich

Typische Fragestellungen

• Wie wirken sich unterschiedliche Layoutvarianten auf Durchsatz und Wartezeiten aus?
• Welche Steuerungs‑ und Priorisierungsregeln sind sinnvoll?
• Wie verhalten sich Fahrzeuge bei Begegnungen und Engstellen?
• Wo entstehen Staus oder Blockaden?
• Wie robust ist das System bei Schwankungen?

Rolle der Simulation

• detaillierte Abbildung von Dynamiken
• systematischer Variantenvergleich
• Bewertung von Regelwerken

Ziel

• Risiken reduzieren
• Systemverhalten realistisch verstehen
• fundierte Entscheidungen vor der Umsetzung treffen

Inbetriebnahme

Simulation als Absicherungs‑ und Validierungswerkzeug

Die Inbetriebnahme markiert den kritischen Übergang von der Planung zur realen Umsetzung. Simulationen helfen, Steuerung und Systemverhalten unter realistischen Bedingungen zu validieren und Risiken vor dem Go‑Live zu minimieren.

Charakter der Phase

• Übergang von Planung zu Realität
• hohe Zeit‑ und Kostensensibilität

Typische Fragestellungen

• Entspricht das reale Systemverhalten den Simulationsergebnissen?
• Wie verhält sich die reale Leit‑ bzw. Flottensteuerung im Zusammenspiel mit Fahrzeugen und Prozessen?
• Wo weicht das reale Verhalten von den geplanten Annahmen ab?
• Welche Parameter und Strategien müssen angepasst werden?
• Wie lassen sich Probleme vor dem Produktivbetrieb erkennen?

Rolle der Simulation

• Anbindung der realen Steuerungskomponente (Flottenmanager) an das Simulationsmodell
• Validierung der externen Steuerungslogik unter realistischen Bedingungen
• Abgleich von Planung, Steuerung und realem Systemverhalten
• Unterstützung bei Feinjustierungen vor dem Go‑Live

Ziel

• Inbetriebnahme absichern
• Anlaufzeiten verkürzen
• Überraschungen im Produktivbetrieb vermeiden

Betrieb und Weiterentwicklung

Simulation als kontinuierliches Entscheidungswerkzeug

Nach der Umsetzung ändern sich Rahmenbedingungen. Auftragsstrukturen und Layouts entwickeln sich weiter. Simulationen unterstützen Anpassungen. Sie helfen, Systeme auch im Betrieb weiter zu optimieren.

Charakter der Phase

• laufender Betrieb
• sich ändernde Rahmenbedingungen

Typische Fragestellungen

• Wie wirkt sich steigendes Auftragsvolumen aus?
• Reicht die bestehende Flotte weiterhin aus?
• Wo entstehen neue Engpässe?
• Welche Erweiterungen sind sinnvoll?
• Wie lassen sich KPIs nachhaltig verbessern?

Rolle der Simulation

• Szenarienanalyse
• Unterstützung bei Erweiterungen
• kontinuierliche Optimierung

Ziel

• System langfristig leistungsfähig halten
• Investitionen absichern
• datenbasierte Weiterentwicklung ermöglichen

Ein Simulationsmodell sollte mehrere Phasen unterstützen können.

Wie Visual Components und das Mobile Robots Add‑on Sie dabei unterstützen

Die Simulationsplattform Visual Components stellt eine leistungsfähige Grundlage für die anschauliche und effiziente Simulation mobiler Roboter bereit. Sie ermöglicht die flexible Modellierung von Fahrzeugen, Fahrwegen und Transportaufgaben innerhalb realistischer Produktions- und Logistikumgebungen.

Um dynamische Faktoren und komplexe Flotten noch praxisnäher abzubilden, wurde die Mobile Robots Bibliothek entwickelt. Das Mobile Robots Add‑on erweitert Visual Components gezielt um Funktionen wie Batteriemanagement, Verkehrsregeln, Flottenoptimierung und Reporting.

Dadurch lassen sich nicht nur einzelne Fahrzeuge oder Fahrwege bewerten, sondern das reale Systemverhalten mobiler Robotersysteme unter wechselnden Bedingungen analysieren. Auswirkungen von Lastspitzen, Störungen, Regelwerken oder Flottenstrategien werden frühzeitig sichtbar. Planer können unterschiedliche Varianten vergleichen, Annahmen überprüfen und Risiken bereits in der Projektierungsphase erkennen.

Das Mobile Robots Add‑on für Visual Components schafft so eine belastbare Entscheidungsgrundlage für Planung, Auslegung und Skalierung mobiler Robotersysteme und leistet einen entscheidenden Beitrag zum Projekterfolg, noch bevor erste Fahrzeuge im realen System fahren.

Welche Kennzahlen sind entscheidend für fundierte Entscheidungen?

Simulationen liefern mehr als Animationen. Sie erzeugen messbare Kennzahlen, mit denen sich das Systemverhalten objektiv bewerten lässt. Zu den zentralen Flotten-KPIs zählen Durchsatz, Fahrzeugauslastung und Wartezeiten. Auch Ladevorgänge und Engpassbereiche spielen eine zentrale Rolle. Sie zeigen, wo Systeme an ihre Grenzen stoßen.

Diese KPIs bilden die Grundlage für weitergehende Analysen. Visualisierungen wie Heatmaps machen sichtbar, wo sich Verkehr verdichtet oder Verzögerungen entstehen. Engpässe lassen sich gezielt identifizieren und deren Ursachen analysieren. Auf dieser Basis können Varianten systematisch verglichen werden. Unterschiede zwischen Layouts, Steuerungsstrategien oder Flottenkonfigurationen werden transparent.

Gleichzeitig lassen sich die KPIs für die interne und externe Kommunikation im Rahmen einer Ergebnispräsentation direkt nachnutzen. Stakeholder oder Kunden überblicken damit schnell, welchen Output das Fertigungskonzept mittels Einsatz von mobilen Robotern bringt und wie sich intralogistische Prozesse weiter optimieren lassen.

Moderne Simulationsplattformen erfassen diese Kennzahlen automatisiert. Ergebnisse lassen sich strukturiert auswerten und dokumentieren. So entstehen belastbare Entscheidungsgrundlagen. Nicht aus Bauchgefühl, sondern aus Daten.

Das DUALIS Statistikmodul fasst Simulationsdaten zu mobilen Robotersystemen aus Visual Components in strukturierten Berichten zusammen und unterstützt Teams dabei, die Systemleistung zu analysieren, Layoutvarianten zu vergleichen und Ergebnisse effektiver zu kommunizieren.

Fazit: Simulation als Schlüssel für wirtschaftliche Konzepte mit mobilen Robotern

Der Einsatz von AGVs und AMRs wächst. Gleichzeitig steigt die Komplexität der Systeme. Vereinfachte Methoden greifen bei deren Planung zu kurz. Realistische Simulationen schaffen Transparenz. Sie verbinden Planung, Bewertung und Optimierung. Unternehmen gewinnen damit Sicherheit. Und sie schaffen die Grundlage für wirtschaftlich erfolgreiche Intralogistik‑Projekte.

Sie möchten AGV/AMR‑Projekte fundiert planen und absichern?
Erfahren Sie, wie Visual Components und die DUALIS Mobile Robots Bibliothek Sie bei Simulation, Analyse und Inbetriebnahme unterstützen.

Möchten Sie mehr über die DUALIS Mobile Robots Bibliothek erfahren?
Auf der Add‑on‑Seite finden Sie einen Überblick über Funktionen und Einsatzmöglichkeiten für die Simulation von AGVs und AMRs auf Basis von Visual Components.

Quellen und weiterführende Literatur:

Dilefeld, M.: Herausforderungen für die Projektierung von Fahrerlosen Transportsystemen (FTS) und Autonomen Mobilen Robotern (AMR). In: Simulation in Produktion und Logistik 2023, Universitätsverlag Ilmenau. DOI: 10.22032/dbt.57476. (Grundlage für Planungsphasen, Simulationsanforderungen und methodische Einordnung)

Ullrich, G.; Albrecht, T.: Fahrerlose Transportsysteme – Eine Fibel zur Technik und Planung.
Springer Vieweg, Wiesbaden, 2019. (Grundlagen zu FTS‑Architekturen, Steuerung und Planung)

Business Research Insights: AGV and AMR in Logistics Market – Size, Share and Growth Forecast.
Prognosezeitraum bis 2035. (Marktwachstum, CAGR‑Angaben)

Market Growth Reports: AGV or AMR Market Report – Global Installations and Adoption.
(Installationszahlen und Verbreitung mobiler Robotersysteme)

Ullrich, G.: So werden FTS‑Projekte erfolgreich. Ingenieur.de, 2021. (Praxisnahe Einordnung typischer Planungsfehler und Erfolgsfaktoren)

Hinweis: Dieser Beitrag entstand in enger Zusammenarbeit mit unserem Fachexperten für die Simulation mobiler Robotersysteme. Die Inhalte entstammen hauptsächlich aus seinen wissenschaftlichen Fachbeiträgen und wurde mit Hilfe von KI redaktionell verfeinert. Die im Beitrag genannten Aussagen basieren auf wissenschaftlichen Veröffentlichungen sowie auf aktuellen Markt‑ und Branchenstudien.