In zwei europäischen Logistikzentren werden Zalando-Retouren jetzt mit zweiarmigen Robotersystemen bearbeitet. Nach einer gemeinsamen Mitteilung von Zalando, dem Logistikdienstleister CEVA Logistics und dem Stuttgarter Robotikunternehmen Sereact vom 7. Oktober 2026 laufen die Systeme in Greven (Nordrhein-Westfalen) und Świebodzin (Polen) im realen Betrieb. Sie sollen zurückgesandte Modeartikel greifen, identifizieren und sortieren. Das ist mehr als eine Messevorführung. Wie viele Teile die Anlagen pro Stunde zuverlässig verarbeiten und wie häufig Menschen eingreifen müssen, teilen die Partner allerdings nicht mit.

Für die Robotik ist dieser Unterschied wichtig: Eine Retoure kommt nicht in immer gleicher Lage an. Ein Hemd kann gefaltet, zerknüllt oder mit anderen Artikeln vermischt sein. Verpackung und Zustand variieren ebenfalls. Gerade diese Unordnung macht die Aufgabe anspruchsvoller als das Greifen identischer Kartons oder das Umsetzen normierter Teile. Der gemeldete Einsatz zeigt, dass die Unternehmen die Technik für einen konkreten Prozess nutzen; er beweist noch nicht, dass der gesamte Retourenprozess automatisiert ist.

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Was in Greven und Świebodzin tatsächlich läuft

CEVA betreibt die betreffenden Standorte und setzt dort die Doppelarm-Systeme von Sereact für Zalando-Retouren ein. Die Softwareplattform Cortex soll zuvor unbekannte Artikel ohne ein eigenes Trainingsprofil für jede einzelne Artikelnummer erkennen und handhaben. Laut den drei Partnern ist dies die erste operative Stufe einer geplanten Ausweitung der Retourenautomatisierung in Europa. Zalando war bereits im Juli 2026 als strategischer Investor an Sereacts Finanzierungsrunde beteiligt. Investition und Einsatz hängen also zusammen, sind aber unterschiedliche Tatsachen: Die Beteiligung allein wäre noch kein Nachweis für einen funktionierenden Lagerprozess.

Die gemeinsame Meldung nennt Greven und Świebodzin als laufende Standorte. Sie nennt weder die Zahl der installierten Roboterstationen noch einen gemessenen Durchsatz, eine Erfolgsquote oder eine Laufzeit ohne Störung. Auch ein unabhängiger Vor-Ort-Test liegt in den ausgewerteten Quellen nicht vor. Aussagen wie „vollautomatische Retourenabwicklung“ oder „ersetzt das Lagerpersonal“ wären deshalb nicht gedeckt.

Warum Kleidung für Roboter ein Sonderfall ist

Bei einem starren Karton lassen sich Kanten, Größe und Schwerpunkt relativ stabil bestimmen. Kleidung verformt sich schon beim Anheben. Ein Ärmel kann unter einem anderen Stück liegen, dünne Stoffe können am Greifer verrutschen und mehrere Teile können aneinanderhaften. Zwei Greifarme helfen, einen Artikel zu vereinzeln, zu halten oder umzulegen. Das löst aber nicht automatisch jede nachgelagerte Frage.

Eine brauchbare Retourenstation muss das richtige Objekt erfassen, es ohne Beschädigung bewegen und dem passenden weiteren Arbeitsschritt zuführen. Für eine vollständige Bewertung des zurückgesandten Artikels wären darüber hinaus etwa Zustand, Vollständigkeit und Wiederverkaufsfähigkeit relevant. Die Unternehmensmeldung belegt nicht, dass die Roboter sämtliche dieser Entscheidungen selbst treffen. Sie beschreibt ausdrücklich weiterhin Aufgaben für Beschäftigte: Überwachung der Station, Bearbeitung von Ausnahmen und Qualitätskontrolle.

„Ohne Training pro Artikel“ bedeutet zudem nicht „ohne Einrichtung“. Ein Roboter benötigt Kameras, Greifer, definierte Übergabepunkte, eine sichere Arbeitszelle und eine Anbindung an den Lagerprozess. Die interessante technische Neuerung liegt darin, unterschiedlich aussehende und liegende Objekte zur Laufzeit zu erfassen, statt für jedes Produkt eine starre Greifposition zu hinterlegen. Wie gut dies bei sehr leichten, rutschigen, transparent verpackten oder ineinander verwickelten Artikeln funktioniert, lässt sich aus der Mitteilung nicht quantifizieren.

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Der eigentliche Maßstab: Was passiert bei Ausnahmen?

Für den wirtschaftlichen Einsatz ist nicht allein entscheidend, ob ein Roboter ein Kleidungsstück auf einem Video greifen kann. Relevant ist die komplette Schicht. Wie viele Rücksendungen gelangen ohne Nacharbeit zum nächsten Prozessschritt? Wie lange dauert ein durchschnittlicher Artikel einschließlich Übergabe? Wie häufig steht eine Station still, weil ein Objekt falsch liegt oder der Behälter gewechselt werden muss? Und können Mitarbeitende mehrere Stationen betreuen, ohne dass neue Engpässe entstehen?

Diese Kennzahlen sind derzeit öffentlich nicht verfügbar. Die Partner sprechen von Entlastung bei repetitiven Tätigkeiten und einem Robotics-as-a-Service-Modell. Das beschreibt die beabsichtigte Arbeitsteilung und ein Bereitstellungsmodell, nicht bereits den nachgewiesenen finanziellen Nutzen. Ein seriöser Vergleich müsste Servicekosten, Betreuung, Ausnahmen, Beschädigungen und den Anteil tatsächlich automatisierter Arbeitsschritte berücksichtigen. Hoher Durchsatz in einem ausgewählten Teilprozess nützt wenig, wenn die Ware danach aufwendig von Hand geprüft werden muss.

Für deutsche Logistikbetriebe ist der Fall dennoch relevant. Greven ist ein realer Einsatzort, kein bloß angekündigter künftiger Pilot. Der Prozess betrifft eine Warengruppe, deren Vielfalt klassische, fest programmierte Greifabläufe besonders fordert. Damit lässt sich an einem konkreten Beispiel prüfen, ob „Physical AI“ mehr ist als ein Etikett: Entscheidend ist, wie die Anlage mit unbekannten Gegenständen und Abweichungen umgeht. Unser Überblick zu Robotern in Industrie und Logistik erklärt, wie solche Systeme in bestehende Abläufe eingebunden werden müssen.

Was der Live-Betrieb belegt – und was noch offen ist

Der nach Angaben der beteiligten Unternehmen gestartete Betrieb in zwei Ländern ist ein deutlicherer Reifegrad als eine Ankündigung oder isolierte Demonstration. Er ist aber nicht gleichzusetzen mit einer flächendeckenden Einführung in allen Zalando-Lagern. Die geplante europäische Skalierung bleibt ein Ziel. Unbekannt sind auch belastbare Werte zu Fehlern, Personalaufwand und Kosten pro bearbeitetem Artikel.

Der nächste überprüfbare Schritt wäre daher kein weiteres Hochglanzvideo, sondern ein Bericht aus dem Dauerbetrieb: Stückzahlen über mehrere Wochen, Anteil menschlicher Eingriffe, Qualitätskontrollen und Verfügbarkeit der Stationen. Erst damit ließe sich beurteilen, ob die Doppelarm-Roboter Retouren nur handhaben können oder den Prozess auch unter wechselnder Belastung dauerhaft verbessern.

Quellen

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