WALLDORF, Deutschland, 11. Mai 2026 /PRNewswire/ -- SAP SE (NYSE: SAP), der weltweit führende Anbieter von Unternehmensanwendungssoftware, und Cyberwave, ein auf KI-Robotik-Software spezialisiertes Unternehmen, gaben heute den erfolgreichen Einsatz vollautonomer, KI-gestützter Roboter in einem aktiven SAP-Logistiklager bekannt. Aufbauend auf der im vergangenen Jahr angekündigten strategischen Erweiterung der Physical-AI-Fähigkeiten von SAP stellt diese Initiative einen wichtigen Meilenstein dar: SAP setzt nun fortschrittliche Robotik in den eigenen Einrichtungen ein.

Der Einsatz im SAP-Lager in St. Leon-Rot, das mit SAP Logistics Management (LGM) – der cloud-nativen Lösung von SAP für die Logistikabwicklung – betrieben wird, zeigt, dass „Physical AI" längst kein reines Forschungskonzept mehr ist. Das System sorgt bereits heute für messbare Durchsatzsteigerungen, da Roboter Aufgaben wie das Falten von Kartons, das Verpacken und die Versandabwicklung vollständig autonom ausführen.

Über die Integration

Die schlanke, API-orientierte Architektur von SAP LGM, die auf der LogiMAT 2026 aufgrund ihrer schnellen Implementierung und standardisierten Prozesse große Beachtung fand, bietet die ideale Grundlage für die Roboterautomatisierung. Aufgaben werden über den SAP Embodied AI Service in präzise Roboterbefehle übersetzt, wodurch eine durchgängige Integration über die SAP Business Technology Platform (BTP) und die Cyberwave-Plattform innerhalb weniger Minuten ermöglicht wird.

„Durch die direkte Integration von KI-gestützter Robotik in unseren laufenden Lagerbetrieb beweisen wir, dass Physical AI längst kein Konzept mehr ist – sie schafft bereits heute einen echten Mehrwert. In unserem Lager in St. Leon-Rot bildet SAP LGM das digitale Rückgrat, das es ermöglicht, Roboter schnell einzusetzen, zuverlässig zu betreiben und an unsere Prozesse anzupassen. Dies ist ein entscheidender Schritt hin zu einem widerstandsfähigeren und effizienteren Logistikbetrieb." – Tim Kuebler, Head of Warehouse & Shipping, SAP

Warum Logistikrobotik eine Herausforderung ist – und wie Cyberwave diese löst

Logistikumgebungen gehören zu den anspruchsvollsten Einsatzbereichen für die Robotik. Roboter müssen vielfältige und unregelmäßig geformte Gegenstände handhaben, Kartons falten und befüllen, Pakete transportieren, Etiketten anbringen und Versandaufträge bearbeiten – Aufgaben, die sich hinsichtlich der Gegenstände, der Anordnungen und der Bedingungen ständig ändern. Herkömmliche Robotersysteme erfordern für jede Aufgabenvariante eine mühsame manuelle Programmierung und versagen oft, wenn sich die realen Bedingungen ändern.

Cyberwave hat die erste Plattform entwickelt, die speziell darauf ausgelegt ist, diese Herausforderung durchgängig zu lösen. Im Kern ermöglicht Cyberwave den Betreibern:

• Erfassen Sie Trainingsdaten schnell mithilfe intuitiver Demonstrationsoberflächen und erfassen Sie dabei die Aufgabenvielfalt, die in realen Lagerumgebungen vorliegt
• Optimieren Sie die Modelle für Vision-Language-Action (VLA) und bestärkendes Lernen (RL) anhand dieser Daten, um Roboter-Verhaltensstrategien zu entwickeln, die sich auf verschiedene Objekttypen, Ausrichtungen und Ablaufvarianten übertragen lassen – und nicht nur vorprogrammierte Bewegungen auswendig lernen
• Stellen Sie diese Modelle auf physischen Robotern bereit und führen Sie sie aus, wobei Echtzeit-Rückkopplungsschleifen eine kontinuierliche Optimierung ermöglichen, sobald sich die Bedingungen ändern

Das Ergebnis: Roboter, die tatsächlich Aufgaben mit hoher Variabilität in dynamischen Umgebungen ausführen können. Während herkömmliche Systeme für jede Aufgabe wochenlange Entwicklungsarbeit erfordern, verkürzt der Ansatz von Cyberwave die Einarbeitungszeit von Wochen auf Stunden. Auch Bediener ohne Fachkenntnisse können Robotern durch einfache Vorführungen neue Aufgaben beibringen, und das System passt sich automatisch an Abweichungen bei Objekten, Umgebungen und Arbeitsabläufen an.

„Die Zusammenarbeit mit SAP bei der Implementierung eines Live-Lagerprojekts ist ein Meilenstein – nicht nur für Cyberwave, sondern auch für das, was KI-gestützte Robotik heute in der Unternehmenslogistik tatsächlich leisten kann. Möglich wird dies durch die Kombination aus dem robusten digitalen Backbone von SAP LGM und der Fähigkeit von Cyberwave, reale Trainingsdaten zu sammeln und VLA- sowie RL-Modelle so zu optimieren, dass sie die Variabilität in jedem realen Lager abdecken. Roboter müssen nicht mehr mühsam für jedes Objekt oder jedes Szenario programmiert werden – sie lernen, passen sich an und verbessern sich kontinuierlich. Das ist der Wandel, auf den wir hingearbeitet haben." - Simone Di Somma, Mitbegründerin und CEO, Cyberwave

Ergebnisse

Im SAP-Lager in St. Leon-Rot übernehmen Roboter, die auf der Cyberwave-Plattform geschult und eingesetzt werden, nun völlig autonom das Falten von Kartons, das Verpacken sowie die interne Versandabwicklung – wodurch die Mitarbeiter von sich wiederholenden, körperlich anstrengenden Aufgaben entlastet werden und der Durchsatz im Lager gesteigert wird. Die gesamte Integration, vom Robotertest bis zum Live-Betrieb, wurde mithilfe von SAP BTP und der Cyberwave-Plattform durchgeführt.

SAP baut seine Kompetenzen im Bereich „Embodied AI" weiter aus, schafft damit Mehrwert für seine Kunden und optimiert gleichzeitig seine eigenen Abläufe als Referenzimplementierung.

Informationen zu SAP Die Strategie von SAP zielt darauf ab, jedes Unternehmen dabei zu unterstützen, als intelligentes und nachhaltiges Unternehmen zu agieren. Als Marktführer im Bereich Unternehmenssoftware hilft SAP Unternehmen jeder Größe und aus allen Branchen dabei, ihr Potenzial voll auszuschöpfen. Weitere Informationen finden Sie unter www.sap.com.

Informationen zu Cyberwave Cyberwave ist ein Softwareunternehmen für KI-Robotik, das eine Plattform entwickelt, mit der sich Roboter, die in realen Umgebungen Aufgaben mit hoher Variabilität ausführen können, schnell und einfach trainieren, optimieren und einsetzen lassen. Durch die Kombination intuitiver Datenerfassungstools mit modernsten VLA- und RL-Modelltrainings ermöglicht Cyberwave jedem Unternehmen den Einsatz leistungsfähiger, anpassungsfähiger Roboter – ohne dass tiefgreifende Fachkenntnisse im Bereich Robotik erforderlich sind. Weitere Informationen finden Sie unter www.cyberwave.com .

Medienkontakt: Vittorio Banfi, vbanfi@cyberewave.com

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Quellen:

1. https://www.igz.com/en/newsroom/news/news-2026/logimat-2026-review/
2. https://news.sap.com/2025/11/sap-physical-ai-partnerships-new-robotics-pilots/

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Wie stark der Verkehr in einer Stadt stockt, hängt weit weniger allein von der Leistungsfähigkeit des Strassennetzes ab als bislang angenommen. Eine Studie der ETH Zürich und der University of Wisconsin, veröffentlicht in der Fachzeitschrift «Nature Communications», zeigt: Entscheidend ist, wie Wohn-, Arbeits- und Freizeitquartiere räumlich angeordnet sind. Die Forschenden um den Geoinformatiker Yatao Zhang haben 30 Grossstädte weltweit – von Singapur bis Zürich – miteinander verglichen und dabei nicht nur Knotenpunkte und Verkehrsströme auf Strassen, sondern auch Bebauungsdichte, Quartiersstrukturen, Grünflächen und die Nutzung von Flächen für Wohnen, Einkauf, Sport, Verwaltung oder Bildung ausgewertet.

Für ihre Analyse griffen die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler auf Staudaten des niederländischen Unternehmens Here Technologies zurück, das Bewegungsdaten von Fahrzeugen im Fünf-Minuten-Takt erfasst. Mit einer eigens entwickelten Methode konnten sie die wechselseitige Beeinflussung von Stadtmerkmalen und Verkehr über die Zeit hinweg beschreiben und erstmals robuste Ursache-Wirkung-Beziehungen identifizieren. Demnach führt etwa eine zersiedelte Stadtstruktur tendenziell zu mehr Verkehr, weil Distanzen länger werden und Alltagswege häufiger mit dem Auto zurückgelegt werden. Umgekehrt kann eine Mischnutzung von Wohnen und Arbeiten die Pendlerstrecken verkürzen und das Verkehrsaufkommen senken.

Die Befunde lassen sich konkret illustrieren: Ballungen von Freizeit- und Einkaufsangeboten in einzelnen Quartieren erhöhen den Wochenendverkehr, etwa durch Sportanlagen oder grosse Einkaufszentren. In Singapur etwa verstärkt die räumliche Trennung von grossen Wohngebieten und einem Dienstleistungszentrum die Kopplung zwischen Städtebau und Pendlerströmen deutlich. In Zürich ist dieser Zusammenhang laut Studie weniger ausgeprägt. «Verkehr entsteht durch das, was Menschen tun, nicht allein durch die Existenz von Strassen», fasst Erstautor Zhang die Ergebnisse zusammen.

Aus Sicht der Forschenden könnte die neue Methode mittelfristig die Stadt- und Verkehrsplanung beeinflussen. Werden die Erkenntnisse mit Detailstudien einzelner Städte kombiniert, lassen sich Szenarien simulieren: So kann etwa abgeschätzt werden, wie sich der Ausbau eines S-Bahn-Netzes auf Wohnungsbau in der Agglomeration auswirkt – und umgekehrt, wie ein rascher Anstieg von Neubauten in Vororten den Bedarf an zusätzlicher Verkehrsinfrastruktur nach sich zieht. Angesichts immer komplexerer Städte und wachsender Belastung der Verkehrssysteme sehen die Autorinnen und Autoren ein zentrales Ziel darin, Mobilität und Stadtentwicklung gemeinsam zu denken, um urbane Zentren nachhaltiger gestalten zu können.