Amazon verfügt bereits über mehr als eine Million Roboter. Wie wird die Zukunft der menschlichen Mitarbeiter aussehen?

Keine Einrichtung der Welt betreibt mehr Roboter als Amazon.

Das Unternehmen verfügt bereits über mehr als 1 Million Roboter, die in seinen Lagern auf der ganzen Welt rund um die Uhr arbeiten, um die Lieferung von mehreren zehn Millionen Paketen pro Tag am selben Tag und am nächsten Tag zu unterstützen. Da Amazon neue Fabriken baut, um Roboterarbeitskräfte mit immer stärkeren Fähigkeiten in Massenproduktion herzustellen, bereitet es sich darauf vor, diese Robotertruppe in den nächsten Jahren erheblich zu erweitern.

Trotz des Einsatzes so vieler Roboter ist Amazon nach seinem Jahresbericht 2025 immer noch der zweitgrößte Unternehmensarbeitgeber der Welt mit mehr als 1,5 Millionen vollzeit- und teilzeitbeschäftigten menschlichen Mitarbeitern.

Laut Führungskräften von Amazon übernimmt die wachsende Robotertruppe die schwierigsten Aufgaben im Fulfillment-Center, die am ehesten zu körperlicher Ermüdung und Verletzungen führen, und entlastet so die menschlichen Mitarbeiter.

Arbeitsgruppen und unabhängige Forscher weisen jedoch darauf hin, dass es Beweise dafür gibt, dass die KI-gesteuerte Lagerautomatisierung für Menschen, die Seite an Seite mit Robotern arbeiten, nicht nur Vorteile bringt.

„In den letzten 100 Jahren haben wir gesehen, dass die meisten Automatisierungen normalerweise fern von Arbeitnehmern stattfinden. Man nimmt den Arbeitnehmern risikoreiche Aufgaben ab, und zwar auf eine Weise, die physisch nicht in der Nähe ist“,

sagte Brad Greenwood, Professor für Betriebswirtschaft an der George Mason University. „Der Aufstieg kollaborativer Roboter hat diese Dynamik aus zwei Gründen wirklich verändert: Erstens sind sie physisch in unmittelbarer Nähe, und zweitens sind Roboter in der Lage, das Arbeitstempo zu bestimmen.“

In vieler Hinsicht passen Roboter und KI perfekt zu dem bereits bestehenden ununterbrochenen Arbeitstempo in den E-Commerce-Fulfillment-Centern. Insbesondere Amazon hat seinen 200 Millionen Prime-Abonnenten eine schnelle Lieferung zugesagt, die Hunderttausende menschliche Mitarbeiter dazu auffordert, Kundenbestellungen schnell zusammenzustellen und zu versenden, die oft eine verwirrende Vielfalt an Produkten enthalten.

Ein großer Teil der Arbeit im Fulfillment-Center beinhaltet oft auch „langweilige, schmutzige und gefährliche“ Aufgaben, die Menschen lieber an Roboter übergeben möchten. Nach Angaben der US-amerikanischen Berufssicherheits- und Gesundheitsbehörde übersteigt die Verletzungs- und Krankheitsrate von Arbeitnehmern in der US-Lagerindustrie normalerweise das Doppelte des Durchschnitts aller Branchen.

„In der US-Lagerindustrie arbeiten fast 2 Millionen Menschen, die sich durch eine sehr hohe Fluktuation und eine sehr hohe Verletzungsrate am Arbeitsplatz auszeichnen“, sagte Greenwood.

Roboter sind jedoch noch weit davon entfernt, viele verschiedene Aufgaben zu erledigen, die menschliche Mitarbeiter ausführen können. Daher verfügt Amazon immer noch über eine große menschliche Belegschaft, die mit der wachsenden Truppe von Radrobotern und mechanischen Armen des Unternehmens zusammenarbeitet. Wenn von Menschen erwartet wird, dass sie das Tempo ihrer Roboterbegleiter einhalten, kann der Arbeitsplatz kompliziert werden.

Das Roboterzeitalter von Amazon

Amazon hat nach der wichtigen Entscheidung, das Roboterunternehmen Kiva Systems im Jahr 2012 zu erwerben, schnell seine eigene Robotertruppe aufgebaut.

Kiva war eines der ersten Unternehmen, das mobile Radroboter entwickelte, die Regale voller Artikel zu den Lagerarbeitern bringen, anstatt von Menschen zu verlangen, ständig im Fulfillment-Center herumzulaufen, um Artikel aus den Regalen zu entnehmen.

Nach der Übernahme wurde Kiva in Amazon Robotics umbenannt und konzentrierte sich auf den Einsatz einer Reihe von mobilen Robotern und mechanischen Armen, die hauptsächlich von Amazon in seinen Werken in Massachusetts intern hergestellt werden.

In diesem Jahr kündigte das Unternehmen außerdem an, weitere Produktionsstätten in Austin, Texas, und Greenwood, Indiana, zu bauen, um in Zukunft mehr Roboter herzustellen.

„Es gibt ein Thema, wie wir Mitarbeitern und Angestellten helfen, Herausforderungen zu meistern und das Leben der Kunden durch diese Technologien besser zu machen“, sagte Scott Dresser, Vizepräsident von Amazon Robotics. „Mit jedem Schritt lösen wir eine Reihe schwieriger oder tiefer technischer Herausforderungen, um dieses Ziel zu erreichen.“

Der größte Teil der Million-Roboter-Truppe von Amazon besteht noch immer aus diesen mobilen Radrobotern. Das Unternehmen behauptet, dass sein Robotersystem namens Sequoia die Geschwindigkeit der Erkennung und Lagerung von Artikeln im Fulfillment-Center um bis zu 75 % verbessern kann, indem es eine große Anzahl solcher Roboter koordiniert.

Die Roboter Hercules und Titan sind jeweils so groß wie ein Billardtisch oder ein Flügel, sie kreuzen die Lagergänge, holen hohe Stoffregaleinheiten ab, die als Pods bezeichnet werden und mit Kunststoff-Transportboxen gefüllt sind, und bringen sie zu menschlichen Mitarbeitern an den einzelnen Arbeitsplätzen.

Solche mobilen Roboter fahren normalerweise entlang von Gitterlinien aus Aufklebern, die auf dem Boden verlegt sind, und bleiben in abgetrennten Bereichen, die von menschlichen Mitarbeitern ferngehalten werden. Das neueste mobile Roboter-Modell Proteus ist jedoch mit Sensoren ausgestattet, die es ihm ermöglichen, sich freier zu bewegen und sicher um Menschen und andere Objekte herumzufahren.

Wenn diese mobilen Roboter in Gruppen durch enge Gänge zwischen den Reihen von Lagerräumen fahren, verursachen sie manchmal auch Roboter-Staus. Aus diesem Grund hat Amazon begonnen, eine Reihe von KI-Grundmodellen namens DeepFleet einzusetzen, um Roboter zu koordinieren, die helfen können, potenzielle Roboter-Staus im Voraus zu vorhersagen.

In letzter Zeit hat Amazon immer mehr mechanische Arme eingesetzt, die Artikel greifen können, die in hohen Lagerplätzen gelagert sind, Pakete sortieren und sie in Wagen oder auf die Oberseite mobiler Roboter legen können, und viele verschiedene Einzelartikel verarbeiten können, die Amazon-Kunden beim Online-Einkauf bestellen.

Nach Angaben von Amazon-CFO Brian Olsavsky auf der Telefonkonferenz zu den Finanzergebnissen im Juli erwartet das Unternehmen, seine bestehende Truppe von mechanischen Armen in diesem Jahr mehr als zu verdoppeln, und Dresser sagte, dass die Anzahl der derzeit eingesetzten mechanischen Arme mehrere Tausend beträgt.

Das System des mechanischen Arms namens Cardinal verwendet ein Saugsystem, um Kisten aus einem Stapel von Amazon-Paketen zu greifen und sie in einen rollbaren Wagen zu stapeln.

Wettbewerb um mechanische Arme

Amazon kaufte ursprünglich mechanische Arme von Drittanbietern, um schwere Paletten und Kisten in seinen Fulfillment-Centern zu transportieren und zu stapeln.

Aber der erste mechanische Arm Robin, der intern bei Amazon Robotics entwickelt wurde, wurde verwendet, um einzelne Versandtüten und Kisten aus ungeordneten Paketstapeln zu sortieren. Er wurde 2021 getestet und debütierte anschließend 2022 in einer Einrichtung in Lakeland, Florida.

„Mit Robin haben wir wirklich zum ersten Mal versucht, viele Kundenbestellungen zu mischen und fortschrittliche Robotertechnologien zu entwickeln, um Objekte in der Szene zu erkennen, Strategien zu entwickeln, wie man sie greift, und Bewegungspläne zu erstellen, die sie erfolgreich auf eine mobile Antriebseinheit legen können“, erklärte Dresser.

Der mechanische Arm verwendet acht Saugnäpfe, um einzelne Pakete zu greifen. Aber bevor er irgendwelche Aktionen ausführt, analysiert die Robotersoftware die Draufsicht auf das Förderband voller Pakete und sortiert schnell mögliche Greifaktionen.

In einem Forschungspapier aus dem Jahr 2023 beschrieb das Team von Amazon Robotics mehrere Greifstrategien, die sie frühzeitig für Roboter entwickelt hatten, aber jede hatte ihre eigenen Grenzen.

Eine Strategie, die das Greifen größerer Pakete priorisiert, stößt auf Herausforderungen, wenn kleinere Pakete über größeren Paketen liegen oder sich mit ihnen überlappen.

Eine andere Strategie, die dazu neigt, Pakete in der Nähe der Oberseite des Paketstapels zu greifen, kann in der Praxis „unerreichbare Greifziele“ und teilweise vergrabene Pakete nicht abrufen.

Die Verbesserung ergab sich daraus, dass solche handentwickelten Algorithmen durch KI-Methoden namens maschinelles Lernen ersetzt wurden. Das maschinelle Lernmodell wurde zunächst mit mehr als 394.000 Greifaktionen der bereits eingesetzten mechanischen Arme trainiert, um die Erfolgswahrscheinlichkeit des Greifens zu schätzen, und dann wurde ein Online-Greifsortierer verwendet, um die optimalen Aktionen für den Robin-Roboter zu priorisieren.

In diesem Test erreichte die beste Methode des maschinellen Lernens eine Erfolgsrate von 93,73 %, während der beste herkömmliche Algorithmus eine Erfolgsrate von 92,28 % erreichte.

Auf den ersten Blick scheint das unbedeutend zu sein, aber das bedeutet, dass in einer Arbeitsphase mit insgesamt mehr als 1 Million Greifaktionen die Methode des maschinellen Lernens etwa 16.500 fehlgeschlagene Greifaktionen weniger verursacht als die herkömmliche Methode. Für einen Betrieb wie Amazon, der Geschwindigkeit und Effizienz in großem Maßstab priorisiert, ist das wichtig.

Das Team von Amazon Robotics zeigte ferner, dass diese Methode des maschinellen Lernens die Fehlerrate beim Greifen um 20 % senken kann, in einem Experiment mit 2 Millionen Greifaktionen, das Roboterarbeitsplätze verwendete, die den Betrieb der Robin-Robotertruppe von Amazon simulieren. Sie zeigten diese Arbeit im Juli 2025 auf dem Internationalen Symposium für experimentelle Robotik.

Als Nächstes kam Cardinal, ein mechanischer Arm, der Pakete mit einem Gewicht von bis zu 50 Pfund in rollbare Wagen legen kann, die schließlich auf die Ladeplattformen zu den wartenden Amazon-LKWs gebracht werden. Diese Roboter nahmen erstmals im November 2022 den Betrieb in einer Einrichtung in Nashville, Tennessee, auf.

„Stellen Sie sich das wie eine Partie Tetris vor: Sie sortieren Pakete und legen sie in den Wagen, und Sie möchten sie so dicht wie möglich packen“, sagte Dresser. „Aus Sicht der Nachhaltigkeit und der Transportkosten sind dichte Behälter großartig.“

Cardinal baut auf der Erfahrung im Greifen und Handhaben von Paketen auf, die während der Entwicklung von Robin gesammelt wurde, und fügt gleichzeitig die Fähigkeit hinzu, Kundenbestellungen dicht in Wagen zu packen.

Laut Dresser hat Amazon gerade damit begonnen, Cardinal in größerem Maßstab einzusetzen, und wird dies in den nächsten Jahren fortsetzen.

Das System des mechanischen Arms namens Sparrow kann Millionen verschiedener Produkte verarbeiten und gleichzeitig container große Transportboxen befüllen.

KI-gesteuerte Roboter-Nachfolger

Robin und Cardinal können Dutzende von Paketvarianten verarbeiten. Aber der neuere mechanische Arm Sparrow wurde entwickelt, um eine herausforderndere Aufgabe zu erfüllen: Hunderte Millionen Produkte unterschiedlicher Formen und Größen zu verarbeiten, die in Kundenbestellungen gelangen können.

Insbesondere konzentriert sich Sparrow darauf, Artikel aus teilweise gefüllten, container großen Transportboxen zu konsolidieren, um dicht gefüllte Transportboxen zu erstellen. Wenn Artikel während der Erfüllung von Kundenbestellungen entnommen werden, ergänzt Sparrow diese Transportboxen ständig.

„Wenn wir darüber nachdenken, wie KI auf den physischen Raum der Roboter angewendet wird, ist Sparrow wirklich der erste Ort, an dem wir Grundmodelle eingesetzt haben, um die hohe Vielfalt der Produkte zu bewältigen“, sagte Dresser.

Laut Dresser helfen solche Grundmodelle dem Team von Amazon Robotics, diese Hunderte Millionen Artikel effizient zu erkennen und zu klassifizieren, um neue Greifstrategien zu entwickeln, und sie beseitigen die Notwendigkeit, jeden Artikel manuell zu codieren.

Kürzlich hat das Team von Amazon Robotics ein Grundmodell für die Roboterwahrnehmung erstellt, das neuartige, nie gesehene Produkte verarbeiten kann, die schließlich in den Amazon-Fulfillment-Centern landen könnten. Das Team hat auch ein allgemeines Aktionsmodell entwickelt, das mit verschiedenen Arten von mechanischen Armen kompatibel ist, die möglicherweise verschiedene Kombinationen von Saugnäpfen und Fingern zum Greifen verwenden.

„Wenn Sie für jede dieser Aufgaben und jede physische Form temporäre Wahrnehmungsmodelle erstellen müssen, ist das überhaupt nicht skalierbar“, sagte Kapil Katyal, Senior Manager für angewandte Wissenschaft bei Amazon Robotics, in einer Rede auf der Konferenz für intelligente Roboter und Systeme, die am 29. September in Pittsburgh stattfand.

„Daher ist eine der Maßnahmen, die unser Team ergriffen hat, die Entwicklung eines Grundmodells, das für jede neue Roboterform, die wir einsetzen, und für alle Wahrnehmungsaufgaben, die wir auf diesen Robotern ausführen müssen, geeignet ist“, sagte Katyal.

Die meisten mechanischen Arme sind hauptsächlich auf das Sehen angewiesen. Aber der neueste mechanische Arm von Amazon, Vulcan, kombiniert zum ersten Mal das Sehen mit kraftrückgekoppelten Sensoren, die Tastsinn liefern. Dadurch kann der Roboter Artikel genau in stoffbezogenen Lagerplätzen entnehmen oder ablegen.

„Sie müssen in der Lage sein, Artikel einzufügen, Platz zu schaffen oder etwas herauszuziehen“, sagte Dresser. „Für herkömmliche nicht-taktische Systeme von heute, wie das auf Saugnäpfen basierende System, das in Sparrow enthalten ist, sind das sehr schwierige Dinge.“

Vulcan begann 2025 in Amazon-Fulfillment-Centern in Spokane, Washington, und Hamburg, Deutschland, zu laufen. Es wurde noch nicht weit verbreitet eingesetzt, aber Dresser sagte, das Unternehmen erwarte, den Einsatz dieses mechanischen Arms bis 2027 zu erweitern.

Der mechanische Arm Vulcan ist mit kraftrückgekoppelten Sensoren ausgestattet, die Tastsinn liefern und in der Lage sind, Artikel in hohen Lagerplätzen zu entnehmen und abzulegen.

Welche Auswirkungen hat das auf Menschen?

Nach Angaben von Amazon profitiert die menschliche Belegschaft des Unternehmens von jedem neuen Roboter. Zum Beispiel konzentriert sich Vulcan darauf, Artikel zu entnehmen und abzulegen, die sich in den obersten Reihen der Lagerplätze befinden, für die Menschen normalerweise eine Trittleiter verwenden müssten, während sie gleichzeitig Artikel an Orten direkt über dem Boden verarbeiten. Dadurch können sich die Mitarbeiter darauf konzentrieren, Artikel zu entnehmen und abzulegen, die sich in einem bequemeren Greifbereich befinden.

Über Jahre hinweg zeichneten Untersuchungen von Arbeitsgruppen, Journalisten und dem US-Kongress jedoch ein weniger optimistisches Bild von der Automatisierungsentwicklung bei Amazon.

Berichte des Center for Strategic