BRAGA

01 Arbeit01-05

TCO humanoider Roboter im Lager

Bei der modellierten Nachfrage schlagen humanoide Roboter die schlanke Hybridvariante noch nicht. Ein Fünfjahres-Kostenmodell für das Greifen, Bewegen und Ablegen von Waren im Lager.

Entwurf · Freigabe ausstehendBetriebAbgeschlossenVeröffentlicht 21. Mai 20265 Min. LesezeitAktualisiert 16. Sep. 2026Repository
€ 453.000
Niedrigster Kostenbarwert über fünf Jahre
€ 0,374
Kosten je Auftrag
99,8 %
Ziehungen zugunsten der Hybridvariante
Inhalt
  1. 01Fragestellung
  2. 02Daten
  3. 03Methode
  4. 04Ergebnis
  5. 05Grenzen
  6. 06Entscheidung
  7. 07Entstehung
Zusammenfassung

Eine Person mit drei autonomen mobilen Robotern (AMR) hat den niedrigsten Kostenbarwert über fünf Jahre, € 453.000, und gewinnt 99,8 % der ausgewerteten Ziehungen. Humanoide Roboter werden zurückgestellt, bis sich Nachfrage, Arbeitskräfteangebot oder Schichtmodell ändern.

Fragestellung

Die Frage gilt der Wirtschaftlichkeit, nicht der technischen Fähigkeit. Bei welchem Preis, welcher Nachfrage und welcher Personalausstattung würde eine Flotte humanoider Roboter das Greifen, Bewegen und Ablegen von Waren im Lager günstiger erledigen? Das Modell bewertet sieben Besetzungsszenarien, von reinen Personalteams über Hybridvarianten mit AMR bis zu rein humanoiden Flotten. Vergleichsgröße ist der Kostenbarwert über fünf Jahre bei einem Kalkulationszinssatz von 8 %.

Daten

Die Annahmen zur Leistungsfähigkeit stützen sich auf 2.359 Episoden aus fünf öffentlichen UnifoLM-Datensätzen, per Hash fixiert. Es sind Demonstrationen aus dem Haushalt (Teller in einen Geschirrspüler, Aufheben eines Polsters, Wäsche in eine Waschmaschine, ein- und zweiarmige Manipulation), keine Lageraufgaben. Das Modell nutzt ihre Grundbewegungen Greifen, Bewegen und Ablegen als Näherung und wendet auf ihre Geschwindigkeit einen Übertragungsfaktor zwischen 0,50 und 0,90 an. Diese Übertragung ist die größte Gefahr für die externe Validität, und sie wird vor jedem Ergebnis genannt.

Die Arbeitskosten beruhen auf Löhnen nach österreichischem Kollektivvertrag (KV), die Investitionskosten (Capex) für Roboter und AMR auf öffentlichen Preisannahmen. Integrationskosten und Abschläge für die Verfügbarkeit sind Teil des Modells.

Randbemerkung

Es handelt sich nicht um Messungen einer im Lager eingesetzten Flotte. Die Näherung ist die erste der unten genannten Grenzen.

Modelleingaben
Episoden
2.359 · fünf öffentliche UnifoLM-Datensätze, per Hash fixiert
Übertragung
Faktor 0,50–0,90 auf die demonstrierte Geschwindigkeit
Szenarien
7 · je 15 Replikationen, 105 Läufe
Nachfrage
120 Aufträge pro Stunde · Auslastung höchstens 0,85
Unsicherheit
10.000 Monte-Carlo-Ziehungen je Szenario
Zinssatz
8 % pro Jahr über fünf Jahre
Arbeitskosten
Löhne nach österreichischem Kollektivvertrag (KV)
Capex
öffentliche Preisannahmen für Roboter und AMR

Methode

Vier Module laufen nacheinander mit einem einzigen Befehl:

  1. Extraktion der Leistungsfähigkeit. Taktzeiten und eine regelbasierte Aufgabentaxonomie aus den Episoden.
  2. Ereignisdiskrete Simulation. Sieben Besetzungsszenarien mit je 15 Replikationen (105 Läufe), nachfragebegrenzt bei 120 Aufträgen pro Stunde; jedes Szenario wird auf eine Auslastung von höchstens 0,85 dimensioniert.
  3. Fünfjahreskosten mit Monte-Carlo-Simulation. 10.000 Ziehungen je Szenario, One-at-a-time-Sensitivitätsanalyse (jeweils ein Parameter variiert) und Sobol-Sensitivitätsanalyse sowie eine binäre Suche nach dem Preis humanoider Roboter, bei dem die Flotte kostengleich wird (Breakeven).
  4. Berichtswesen. Grafiken für das Management, CSV-Exporte, eine Management-Zusammenfassung auf Deutsch und Englisch und eine Tableau-Public-Arbeitsmappe.
Kostenbarwert

Künftige Zahlungen, mit dem angegebenen Zinssatz auf heute abgezinst, sodass Kosten aus verschiedenen Jahren addiert werden können. Hier 8 % pro Jahr über fünf Jahre.

Ein nachverfolgter Befund hat das Hauptergebnis verändert.1 Eine frühere Version verglich feste Teams unterschiedlicher Größe, acht Personen gegen sechs AMR-Hybrideinheiten; ihre „günstigste Option“ vermischte daher ein kleineres Team mit einer Technologiewahl. Jedes Szenario außer dem Altszenario wird nun vom selben Optimierer auf die geringsten Fünfjahreskosten unter der Auslastungsgrenze dimensioniert, und das Team aus acht Personen bleibt nur als gekennzeichnete Referenz für die Kosten einer Überbesetzung.

Ergebnis

Von den sieben Szenarien hat die schlanke Hybridvariante aus einer Person und drei AMR den niedrigsten Kostenbarwert über fünf Jahre. Ihr Investitionsbedarf beträgt € 195.000.

Abb. 01-05-1 · Kostenbarwert über fünf Jahre nach Szenario

Die schlanke Hybridvariante kostet 30 % weniger als reines Personal und weniger als ein Fünftel des besten Humanoid-Falls.

Person + 3 AMR453
Nur Personal647
Humanoid 20282.533
Nur Humanoide2.878
Barwert bei 8 %, in Tausend Euro; Skala 0–2.878. n = 4 von 7 Szenarien. Person + 3 AMR ist S-lean-hybrid-amr, Nur Personal S-lean-human, Humanoid 2028 S-future-2028 (der beste Humanoid-Fall), Nur Humanoide S-pure-humanoid.
Quelle: Fünfjahres-TCO-Modell, Projekt-Repository, zuletzt aktualisiert am 16. Sep. 2026.

Die Tabelle zeigt alle sieben. S-lean-hybrid-amr ist die schlanke Hybridvariante, S-lean-human das schlanke Team aus drei Personen und S-future-2028 der beste Humanoid-Fall; S-baseline-human (Altszenario) ist die gekennzeichnete Referenz für die Kosten einer Überbesetzung.

Szenario Barwert, fünf Jahre Capex Kosten je Auftrag
S-lean-hybrid-amr € 452.706 € 195.000 € 0,374
S-lean-human € 647.401 € 0 € 0,543
S-baseline-human (Altszenario) € 1.726.403 € 0 € 1,444
S-future-2028 € 2.532.753 € 1.365.349 € 2,120
S-pure-humanoid € 2.877.837 € 2.051.609 € 2,407
S-hybrid-amr € 3.841.113 € 2.311.609 € 3,244
S-hybrid-5050 € 5.251.641 € 2.051.609 € 4,411

Die Breakeven-Suche variierte die Investitionskosten humanoider Roboter von € 10.000 bis € 500.000 je Einheit und fand keinen Preis, bei dem eine rein humanoide Flotte die Kosten je Auftrag der schlanken Hybridvariante bei 120 Aufträgen pro Stunde erreicht. Selbst nahezu kostenlose humanoide Roboter unterliegen; die Investitionskosten sind also nicht der begrenzende Faktor.

Für die schlanke Hybridvariante liegt der Mittelwert der Monte-Carlo-Kosten bei € 461.414, die Standardabweichung bei € 43.755 und das 90-%-Intervall zwischen € 394.658 und € 537.549.

Ergebnis · 10.000 Ziehungen je Szenario

Die schlanke Hybridvariante gewinnt 99,8 % der ausgewerteten Ziehungen.

Grenzen

Die Rangfolge gilt nur unter den genannten Annahmen. Was diese Arbeit nicht belegt:

  • Leistung im Lager. Demonstrationen aus dem Haushalt bleiben eine Näherung für Lageraufgaben.
  • Standortbezogener Beschaffungsfall. Es gibt keine im Lager gemessenen Taktzeiten und keine unterzeichneten Angebote für humanoide Roboter.
  • Lokale Preise. Öffentliche Listenpreise und geschätzte KV-Löhne können die Kosten in beide Richtungen verschieben.
  • Unabhängige Reproduktion. Das hinterlegte Reproduktionsprotokoll wurde von einem Agenten erstellt, nicht von Dritten, die das Repository ohne Vorwissen klonen.
Eine Annahme benachteiligt die Roboter

Das Modell setzt voraus, dass Arbeitskräfte zu KV-Löhnen verfügbar sind. In der österreichischen Intralogistik treiben vor allem unbesetzte Stellen die Automatisierung, nicht die Lohnarbitrage (das Ausnutzen von Lohnunterschieden); der Wert der Roboter ist daher überall dort unterschätzt, wo Stellen offen bleiben.

Entscheidung

Unter diesen Annahmen: die schlanke Hybridvariante jetzt einsetzen und die Beschaffung humanoider Roboter zurückstellen. Die Investitionskosten sind nicht der begrenzende Faktor; ein niedrigerer Preis humanoider Roboter allein ändert die Entscheidung daher nicht.

Wann lohnt sich eine erneute Prüfung?

Wenn die Nachfrage wächst, Arbeitskräfte knapp werden oder auf Mehrschichtbetrieb umgestellt wird. Bei der modellierten Nachfrage wird kein Preis humanoider Roboter im durchsuchten Bereich kostengleich.

Das Repository enthält den Code, die Grafiken, die Management-Zusammenfassungen und die Governance-Dokumentation.

Entstehung

99 Commits und 10 gemergte Pull-Requests an 20 Tagen zwischen 21. Mai 2026 und 27. Okt. 2026. Merge-Commits und Bots sind nicht gezählt; Zeiten in Wiener Zeit.

Abb. 01-05-B1 · KalenderDer dichteste Tag war der 30. Mai 2026 mit 18 Commits.
MaiJuliAug.Sep.Okt.MoMiFrSo21. Mai 2026 · 322. Mai 2026 · 123. Mai 2026 · 024. Mai 2026 · 025. Mai 2026 · 026. Mai 2026 · 127. Mai 2026 · 828. Mai 2026 · 029. Mai 2026 · 1030. Mai 2026 · 1831. Mai 2026 · 121. Juni 2026 · 02. Juni 2026 · 13. Juni 2026 · 44. Juni 2026 · 45. Juni 2026 · 66. Juni 2026 · 07. Juni 2026 · 08. Juni 2026 · 09. Juni 2026 · 010. Juni 2026 · 011. Juni 2026 · 012. Juni 2026 · 013. Juni 2026 · 214. Juni 2026 · 015. Juni 2026 · 016. Juni 2026 · 017. Juni 2026 · 018. Juni 2026 · 019. Juni 2026 · 020. Juni 2026 · 021. Juni 2026 · 022. Juni 2026 · 023. Juni 2026 · 024. Juni 2026 · 025. Juni 2026 · 026. Juni 2026 · 027. Juni 2026 · 028. Juni 2026 · 029. Juni 2026 · 030. Juni 2026 · 01. Juli 2026 · 02. Juli 2026 · 03. Juli 2026 · 04. Juli 2026 · 05. Juli 2026 · 06. Juli 2026 · 07. Juli 2026 · 08. Juli 2026 · 09. Juli 2026 · 010. Juli 2026 · 011. Juli 2026 · 012. Juli 2026 · 013. Juli 2026 · 014. Juli 2026 · 015. Juli 2026 · 016. Juli 2026 · 417. Juli 2026 · 318. Juli 2026 · 019. Juli 2026 · 020. Juli 2026 · 021. Juli 2026 · 022. Juli 2026 · 023. Juli 2026 · 024. Juli 2026 · 025. Juli 2026 · 026. Juli 2026 · 027. Juli 2026 · 028. Juli 2026 · 029. Juli 2026 · 030. Juli 2026 · 031. Juli 2026 · 01. Aug. 2026 · 02. Aug. 2026 · 03. Aug. 2026 · 04. Aug. 2026 · 05. Aug. 2026 · 06. Aug. 2026 · 07. Aug. 2026 · 08. Aug. 2026 · 09. Aug. 2026 · 010. Aug. 2026 · 011. Aug. 2026 · 012. Aug. 2026 · 013. Aug. 2026 · 014. Aug. 2026 · 015. Aug. 2026 · 016. Aug. 2026 · 017. Aug. 2026 · 018. Aug. 2026 · 019. Aug. 2026 · 020. Aug. 2026 · 021. Aug. 2026 · 022. Aug. 2026 · 023. Aug. 2026 · 024. Aug. 2026 · 025. Aug. 2026 · 026. Aug. 2026 · 027. Aug. 2026 · 028. Aug. 2026 · 029. Aug. 2026 · 030. Aug. 2026 · 031. Aug. 2026 · 01. Sep. 2026 · 02. Sep. 2026 · 03. Sep. 2026 · 04. Sep. 2026 · 05. Sep. 2026 · 06. Sep. 2026 · 07. Sep. 2026 · 08. Sep. 2026 · 09. Sep. 2026 · 010. Sep. 2026 · 011. Sep. 2026 · 012. Sep. 2026 · 013. Sep. 2026 · 014. Sep. 2026 · 015. Sep. 2026 · 016. Sep. 2026 · 117. Sep. 2026 · 418. Sep. 2026 · 019. Sep. 2026 · 020. Sep. 2026 · 021. Sep. 2026 · 122. Sep. 2026 · 023. Sep. 2026 · 024. Sep. 2026 · 025. Sep. 2026 · 026. Sep. 2026 · 027. Sep. 2026 · 028. Sep. 2026 · 029. Sep. 2026 · 030. Sep. 2026 · 01. Okt. 2026 · 02. Okt. 2026 · 03. Okt. 2026 · 04. Okt. 2026 · 05. Okt. 2026 · 06. Okt. 2026 · 07. Okt. 2026 · 08. Okt. 2026 · 09. Okt. 2026 · 010. Okt. 2026 · 011. Okt. 2026 · 512. Okt. 2026 · 013. Okt. 2026 · 014. Okt. 2026 · 015. Okt. 2026 · 016. Okt. 2026 · 017. Okt. 2026 · 018. Okt. 2026 · 019. Okt. 2026 · 020. Okt. 2026 · 021. Okt. 2026 · 022. Okt. 2026 · 023. Okt. 2026 · 024. Okt. 2026 · 025. Okt. 2026 · 026. Okt. 2026 · 627. Okt. 2026 · 501–23456–89–1213–18

n = 99 Commits. Farbe: Commits pro Tag, sieben Stufen von 1 bis 18; ein leeres Feld hatte keinen. Der Zeiger auf einem Feld zeigt die Zahl.
Quelle: Git-Historie von RafaelBraga-Kribitz/warehouse_humanoid_tco, Standardzweig, Stand 27. Okt. 2026.

Abb. 01-05-B2 · WocheDie dichteste Stunde der Woche: Freitag, 22:00–23:00 Uhr, 6 Commits.
0003060912151821MoDiMiDoFrSaSoMo 00:00 · 0Mo 01:00 · 0Mo 02:00 · 0Mo 03:00 · 0Mo 04:00 · 0Mo 05:00 · 0Mo 06:00 · 0Mo 07:00 · 0Mo 08:00 · 0Mo 09:00 · 0Mo 10:00 · 0Mo 11:00 · 0Mo 12:00 · 0Mo 13:00 · 0Mo 14:00 · 0Mo 15:00 · 1Mo 16:00 · 0Mo 17:00 · 0Mo 18:00 · 0Mo 19:00 · 0Mo 20:00 · 5Mo 21:00 · 1Mo 22:00 · 0Mo 23:00 · 0Di 00:00 · 5Di 01:00 · 0Di 02:00 · 0Di 03:00 · 0Di 04:00 · 0Di 05:00 · 0Di 06:00 · 0Di 07:00 · 0Di 08:00 · 0Di 09:00 · 0Di 10:00 · 0Di 11:00 · 0Di 12:00 · 0Di 13:00 · 0Di 14:00 · 0Di 15:00 · 0Di 16:00 · 0Di 17:00 · 0Di 18:00 · 0Di 19:00 · 0Di 20:00 · 1Di 21:00 · 0Di 22:00 · 0Di 23:00 · 1Mi 00:00 · 1Mi 01:00 · 0Mi 02:00 · 1Mi 03:00 · 0Mi 04:00 · 0Mi 05:00 · 0Mi 06:00 · 0Mi 07:00 · 0Mi 08:00 · 0Mi 09:00 · 0Mi 10:00 · 0Mi 11:00 · 1Mi 12:00 · 1Mi 13:00 · 5Mi 14:00 · 0Mi 15:00 · 0Mi 16:00 · 0Mi 17:00 · 0Mi 18:00 · 1Mi 19:00 · 0Mi 20:00 · 0Mi 21:00 · 2Mi 22:00 · 1Mi 23:00 · 0Do 00:00 · 0Do 01:00 · 1Do 02:00 · 0Do 03:00 · 0Do 04:00 · 0Do 05:00 · 0Do 06:00 · 0Do 07:00 · 0Do 08:00 · 0Do 09:00 · 0Do 10:00 · 0Do 11:00 · 1Do 12:00 · 0Do 13:00 · 0Do 14:00 · 0Do 15:00 · 0Do 16:00 · 3Do 17:00 · 0Do 18:00 · 2Do 19:00 · 2Do 20:00 · 5Do 21:00 · 0Do 22:00 · 0Do 23:00 · 1Fr 00:00 · 1Fr 01:00 · 2Fr 02:00 · 1Fr 03:00 · 0Fr 04:00 · 0Fr 05:00 · 0Fr 06:00 · 0Fr 07:00 · 0Fr 08:00 · 0Fr 09:00 · 0Fr 10:00 · 0Fr 11:00 · 0Fr 12:00 · 0Fr 13:00 · 0Fr 14:00 · 1Fr 15:00 · 0Fr 16:00 · 0Fr 17:00 · 0Fr 18:00 · 0Fr 19:00 · 1Fr 20:00 · 2Fr 21:00 · 1Fr 22:00 · 6Fr 23:00 · 5Sa 00:00 · 4Sa 01:00 · 0Sa 02:00 · 1Sa 03:00 · 0Sa 04:00 · 0Sa 05:00 · 0Sa 06:00 · 0Sa 07:00 · 0Sa 08:00 · 0Sa 09:00 · 0Sa 10:00 · 0Sa 11:00 · 0Sa 12:00 · 1Sa 13:00 · 0Sa 14:00 · 0Sa 15:00 · 1Sa 16:00 · 1Sa 17:00 · 2Sa 18:00 · 0Sa 19:00 · 0Sa 20:00 · 4Sa 21:00 · 3Sa 22:00 · 2Sa 23:00 · 1So 00:00 · 0So 01:00 · 0So 02:00 · 0So 03:00 · 0So 04:00 · 0So 05:00 · 0So 06:00 · 0So 07:00 · 1So 08:00 · 0So 09:00 · 0So 10:00 · 0So 11:00 · 5So 12:00 · 5So 13:00 · 0So 14:00 · 0So 15:00 · 3So 16:00 · 2So 17:00 · 0So 18:00 · 0So 19:00 · 0So 20:00 · 0So 21:00 · 1So 22:00 · 0So 23:00 · 00123456

n = 99 Commits. Farbe: Commits pro Stunde, sieben Stufen von 1 bis 6; ein leeres Feld hatte keinen. Der Zeiger auf einem Feld zeigt die Zahl.
Quelle: Git-Historie von RafaelBraga-Kribitz/warehouse_humanoid_tco, Standardzweig, Stand 27. Okt. 2026.

Abb. 01-05-B3 · Geschriebene Zeilen

54 Zeilen Tests auf 100 Zeilen Code.

Code13.234
Tests7.212
Doku7.493
CI & Setup990
Hinzugefügte Zeilen, n = 28.929. Daten, generierte Dateien, Abbildungen, Notebooks und Lockfiles sind nicht gezählt.
Quelle: Git-Historie von RafaelBraga-Kribitz/warehouse_humanoid_tco, Standardzweig, Stand 27. Okt. 2026.

Fußnoten

  1. Die Entwicklung folgt einem Governance-Protokoll, das in der Continuous Integration (CI, automatisierte Prüfung bei jeder Änderung) durchgesetzt wird: Jede Änderung schließt einen nachverfolgten Befund mit einem benannten Prüfskript ab, und die CI führt bei jedem Pull-Request das Skript jedes abgeschlossenen Befunds erneut aus. ←

#intralogistik#gesamtbetriebskosten#simulation

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