ALS ZARTE ERDBEEREN NOCH DER HARTE ENDGEGNER DER ROBOTIK WAREN: WAS SEITDEM GESCHAH

Veröffentlicht am 4. März 2026 um 11:30
Robotik in der Lebensmittelverarbeitung: Cobots, ROI 2023+

Warum inzwischen Cobots und Industrieroboter im Food Processing einen TopJob machen

In der Sekundärverpackung am Linienende (Case Packing, EOL Palettieren) sind Roboter längst etablierte Unterstützung des Stammpersonals. In der Verarbeitung direkt am Produkt arbeiteten sie versuchsweise wie ein Drei-Sterne-Koch in der Frittenbude: theoretisch nützlich, praktisch kompliziert, im Umgang unzugänglich.
Das ändert sich in der Lebensmittelproduktion 4.0 – schnell. Seit ca. 2022/23 laufen die ersten Lösungen stabil produktorientiert im Feld. ROI: in Reichweite.

 

Du kennst schrille Momente wie diese: 08:23 Uhr. Die Linie läuft rhythmisch rund – um 8:30 zur Frühstückspause dann plötzlich nicht mehr.
Nicht wegen SPS. Nicht wegen Band. Aber außer Rand und Band wegen… Produktrealität.

 

  • Beim Obst: Erdbeeren, heute weicher als gestern, weil "zu viel" Sonne.

  • Beim Fleisch und Frischfisch: Stücke, die weich sind, zudem nie so gleich sind wie in der Spezifikation angegeben.

  • Plant based Nuggets aus dem Extruder, deren Geometrie und Oberflächenhaftung je nach Proteinzusammensetzung der Rezeptur/Charge "zielgruppen-gerecht" variiert.

 

Genau diese Produktvarianz (plus Hygieneanforderungen) hat Robotik in der Primärverpackung lange ausgebremst.

Erdbeer Robotik Use Case in der Lebensmittelverpackung 4.0

(C) Yarouslav Shureav/Pexels

symbolische Darstellung: Robotik Pilotprojekt mit Volltreffer dank strategisch ausgewählter Use cases

VOLLTREFFER MIT WIRKUNG

Und heute?

Inzwischen holen Robotik-Systeme dank erfahrener Integratoren und standardisierter Zellenkonzepte mächtig auf– und zwar nachhaltig.

  • Greifer-Systeme erweitern das Greifspektrum spürbar, deutlich mehr Produktvarianten haben sie heute im Griff
  • Vision-Systeme schauen präziser hin, leiten die Daten beispielsweise ans QMS/MES/Traceability-System – als Nachweis für HACCP/IFS/BRCGS-Dokumentation und  ... die QM-Truppe freut sich über auditfähige Protokolle / Chargenberichte
  • Cobots sind schneller umstellbar als dein Schichtplan, ohne Diskussion.

Food Processing wird robotischer,

weil Greifer, Vision, Cobots und integrierte Zellenkonzepte inzwischen auch mit variablen und empfindlichen Produkten besser zurechtkommen – von „krumm“ bis feucht, von weich bis paniert. Während Cobots schneller umgerüstet sind, ziehen Industrieroboter die Taktarbeit stabil und ziemlich schnell durch → z. B. bis ~100 Zyklen/min sind bei Delta-Pickern gängige Datenblattgrößen (z. B. ABB IRB 360).

Für einen erfolgreichen Pilotstart sind strategisch ausgewählte Use Cases mit klaren KPIs der beste Einstieg, um schnell belastbare Erfahrungen zu sammeln, z. B.:

  • Ausschussquote / Yield

  • OEE (Overall Equipment Effectiveness)

  • ungeplante Stillstandsminuten (MTBF/MTTR)

  • Personalstunden pro Output (z. B. pro 1.000 Einheiten)

  • Reinigungs- und Rüstzeiten (Hygiene-/Formatwechsel)

Seit 2023 wird das Angebot an food-tauglicher Robotik und modularen Linien-/Zellenkonzepten spürbar breiter – mit Fokus auf Greifen, Vision, Reinigbarkeit und Datenanbindung.

(C) Cottonbro studio/Pexels

Gerne geben wir Entscheider:innen und Teams auf Anfrage detaillierte Einblicke in bewährte Praxisbeispiele aus jüngster Vergangenheit.

TOP 5 KEY TAKEAWAYS ROBOTIK

Erkenntnisse aus der Praxis der Unternehmensberatung Food:Tech:Future

  1. Food Processing ist die „letzte Bastion“ – wegen Form, Fragilität, Varianz.
    Wer Erdbeeren greifen kann, kann fast alles greifen. Genau deshalb war die Verarbeitung härter als die klassische Pick-and-Place-Verpackung.

  2. Cobots sind nicht „Roboter statt Mensch“, sondern „Roboter neben Mensch“.
    Der Hebel ist Flexibilität: schnell umprogrammieren, umstellen, redeployen – besonders spannend für kleinere Linien und häufige Produktwechsel.

  3. Greifer sind die neuen Superstars (Soft + Vakuum + hygienisch).
    Fortschritte bei Soft-Grippern und Vakuumgreifern, oft in Kombi mit Computer Vision, machen empfindliche Produkte überhaupt erst automatisierbar. Der einstige softe Endgegner  der Robotik, - unsere Erdbeere - ,  hat sich entsprechend den zeitgemäßen Fakten "eingefügt".

  4. Computer Vision entscheidet präzise  – ohne klares Sehen kein sicheres (Ein)Greifen.
    Gerade bei „nicht-normierten“ Teilen (Obst, Gemüse, Stückware) sind (3D-)Vision-Systeme der Unterschied zwischen „Demo läuft“ und „Linie läuft“.

  5. ROI ist eine Rechenaufgabe, ... bringt Klarheit nach dem Reifegrad-Check.
    Immer im Schichtmodell, nicht pro Stunde! Wenn zwei SCARA-Roboter tatsächlich drei Schichten nonstop laufen, ersetzt das typischerweise mehrere Operatoren pro Schicht; als Faustregel bleibt immer ca. 25 % Restpersonalbedarf. Daraus lässt sich eine belastbare ROI-Logik ableiten. Der BR wird logischerweise erst einmal Veto einlegen.

Changemanagement eröffnet Chancen in der Transformation der Foodbranche

(C) Grafik ADOBE Stockfotos,bearbeitet

Roboter Agilus von KUKA: Verpackung Käsewürfel

TOP 7 USE CASES

International bewährt, warum sie funktionieren:

  1. Pick & Place von Obst/Gemüse

    variable Anwendungen, zudem skalierbar mit Vision + Softgrip
  2. Vision-gestütztes Sortieren von Rohwaren/Produkten

    → Qualität + Speed + weniger Ausschuss 
  3. Roboter-Schneiden & -Slicen

    Seafood, Steaks, Wurst, Käse: mehr Konsistenz, weniger Risiko
  4. Dosieren & Dekorieren

    z. B. Cake Decorating / Applizieren von Zutaten
  5. Roboter-Reinigung / Cleaning-Aufgaben

    Hygiene & Arbeitssicherheit, weniger „gefährliche Jobs“
  6. Palletizing & Depalletizing am End-of-Line

    schnellster Einstieg, klar messbar
  7. Tray-/Case-Packing & Handling in hygienischen Umgebungen

    Food-Grade Designs + Washdown, hier punkten food-spezifische Robotervarianten (z. B. Food-Grade SCARA) und Hygienic-Design-Konzepte.

 

 

(C) KUKA Robotik   AGILUS: Verpackung von Käsewürfeln

MINI-BUSINESS CASE

Der „Erdbeer-Test“ für deine Investitionslogik

Wenn dein Use Case variabel ist (z.B. weich wie einige Früchte, unförmige Stückware, Feuchte, wechselnde Formate), dann gilt:

 

  • Dein Engpass ist nicht der Roboterarm – sondern die Kombination aus Greifer + Vision + Prozessdaten (Takt, Durchsatz, Gewicht)

  • Rechne den ROI über dein Schichtmodell (wie viele Bediener pro Schicht entfallen) – und plane bewusst Restarbeit ein: Rüsten, Reinigung, Qualitätschecks und Störungen bleiben. Als grobe Daumenregel wurde in größeren Pilotprojekten dafür oft ca. 25 % der bisherigen Personalkosten angesetzt.

  • Startet mit dem Use Case, der sich am saubersten messen lässt: Palettieren/Depalettieren oder Sortieren – und arbeitet euch dann Richtung „Erdbeeren“.

 

Kalkulationsgrundlage  ROI  am Beispiel Robotik in der Lebensmittelindustrie 4.0

KALKULATIONSGRUNDLAGE FÜR ROI

Der Aha-Moment bzw. der Mini-ROI in 4 Zeilen

(schichtbasiert, ohne Excel)

  1. Jahres-Arbeitskosten heute = MA pro Schicht × Kosten pro MA-Schicht × Schichten/Tag × Produktionstage/Jahr

  2. Jahres-Arbeitskosten mit Robotik = 0,25 × (Jahres-Arbeitskosten heute) (Restaufwand für Rüsten/QS/Reinigung/Störungen)

  3. Jährliche Netto-Einsparung = (aktuelle Kosten -> MA + Ausschussware)(Robotik Invest)jährliche Zusatzkosten (Wartung, Energie, Verbrauchsteile)

  4. Payback (Jahre) = Invest (Zelle + Integration) ÷ (jährliche Netto-Einsparung)

  • Kosten pro MA-Schicht (z. B. 8h)(Brutto-Stundenlohn × 8) × 1,22 + Schicht-/Nachtzulagen 

(Faktor 1,22 steht als grobe Daumenregel in der BRD für Arbeitgeber-Nebenkosten von ca. 21–22 % auf den Bruttolohn; bald vermutlich mehr, falls weiterhin von der SPD geführte Ministerien das Ruder halten.

  • Wenn  “Vollkosten” statt nur Nebenkosten kalkuliert werden sollen  (noch gröber, aber oft praxisnah):
    Vollkosten pro Schicht und MA(Brutto-Stundenlohn × 8) × 1,7

    (enthält in der Praxis meist auch Abwesenheiten/Overhead pauschal – je nach Betrieb/Tarif stark unterschiedlich.)

  • Plausibilitäts-Check (falls gerade kein Lohnwert parat):
    Ø Gesamtarbeitskosten Lebensmittelproduktion in DE lagen 2024 bei 28 -32 €/h → bei 8h grob ca. bis zu 256 € pro Schicht und MA an der Linie (als Benchmark, nicht als Muss-Wert).

(C) Grafik Pexels, bearbeitet

SICHER PLANEN, WURST-CASE SZENARIO VERMEIDEN

Viele Transformationsprojekte scheitern im ersten Anlauf aufgrund unklarer Voraussetzungen (Reifegrad-Check), schlechter Planung und/oder fehlendem Change-Management.

Stolpersteine werden übersehen ohne den nötigen Weitblick bzw. Einblick in die Thematik.

 

  1. Engpass definieren

    Wo kostet das Unternehmen die Produkt-Varianz bzw. der Herstellungsprozess heute zu viel Geld? (Give-away, Stillstand, Ausschuss, Personal, ineffizienter Prozessablauf)
  2. Produkt-DNA beschreiben

    Form-/Gewichtsbandbreite, Oberflächen, Feuchte, Temperatur(Umfeld), Hygienezone.
  3. Vision & Greifer zuerst denken, dann den Arm auswählen

  4. Pilot auf 8 – 12 Wochen beschränken

    klare KPI + klare Abnahmekriterien (OEE, Ausschuss, Takt, Output).
  5. Hygiene & Reinigung „mit einkaufen“

    Design, Washdown, Schmierstoffe, Reinigungslogik.
  6. Skalierung vorausschauend denken

    Was passiert nach dem Pilot? (zweite Linie, zweiter Standort, Standardzelle)

KI animierte Grafik erstellt von Open.AI

Symbolik für Rodamap: Robotik Uses Cases sicher planen
Prozess Struktur und ROI Grundlage essentiell für Transformation Foodbranche

(C) ADOBE STOCKFOTOS, Grafik bearbeitet