Die meisten Automatisierungslösungen scheitern an den schwierigen Aufgaben. Wir fangen genau dort erst an.
Die Physical-AI-Platform von Nomagic meistert Aufgaben, die herkömmliche Roboter nicht schaffen – und das autonom im 24/7-Betrieb. Diesen Grad an Zuverlässigkeit erreicht man nicht, indem man sich auf der Perfomance bei Standardsituationen verlässt. Man löst die Grenzfälle (Edge Cases), die erst im realen Betrieb auftreten. Wir nennen das „Mastery-First“ – dieser Ansatz bildet die Grundlage all unsere Technologien.
Die Intelligenz kann bereits denken. Jetzt lernt sie, in der physischen Welt zu handeln.
Software hat unseren Informationsfluss automatisiert – beim Planen, Kommunizieren und Entscheidung. Was sie noch nicht automatisiert hat, ist das Machen. Das Bewegen, Sortieren und Handhaben von Dingen in der realen und oft unübersichtlichen Welt. In Logistiklagern kann diese Lücke ideal geschlossen werden, gleichzeitig lohnt es sich hier besonders. Und wir gehen noch weiter.
Physical AI bietet komplett neue Anwendungsfälle – die Automatisierung vielfältiger, dynamischer und komplexer Aufgaben, die konventionelle Systemen niemals bewältigen konnten.
Haben Sie einen Anwendungsfall im Sinn?
Die meisten Unternehmen der Branche setzen auf einen allgemeinen Ansatz: Ein großes KI-Modell wird so weit wie möglich trainiert, in der Hoffnung, dass es danach auch neue Aufgaben bewältigt. Das mag funktionieren, wenn man durchschnittliche Leistung möchte, für eine automatisierte Lagerlogistik reicht es nicht. Autonomie zeigt sich erst bei den letzten Prozent der Fälle: die seltenen, kniffligen und wirklich schwierigen Situationen. Ein allgemeines Modell bewältigt zwar die große Mehrheit der Fälle, scheitert aber bei ersteren und stößt genau bei diesen an seine Grenzen – und da es sie nicht selbstständig lösen kann, muss es beaufsichtigt werden. Das ist der Graben, der eine "beeindruckende Demo" und von einer "wirklich autonomen Lösung" trennt.
Wir gehen einen anderen Weg: Mastery-first. Fokus auf die Tiefe, bevor man sich auf die Breite konzentriert.Zuerst die schwierigsten Fälle im realen Einsatz meistern, bis das System sie ohne Hilfe bewältigt, und dann diese Fähigkeit auf die nächste Aufgabe anwenden und so weiter. Tiefe vor Breite – nicht umgekehrt.
Daraus entsteht ein Kreislauf (oder auch Flywheel). Jeder Live-Betrieb deckt Edge Cases auf, die nur dort sichtbar werden; diese Fälle verbessern die Modelle; präzisere Modelle ermöglichen neue Live-Betriebe – und der Kreislauf beginnt von Neuem. Mit jedem Live-Betrieb wächst unser Vorsprung: Je länger wir im Einsatz sind, desto weiter kommen wir voran, denn der Vorteil basiert auf realen Betriebsdaten, die sonst niemand besitzt.
Zehn Millionen realer Picks über Millionen von SKUs hinweg – das ist Nomagics Library of Chaos, unser wachsender Katalog realer Edge Cases, der Modelle im Live-Betrieb speist.
Die Physical-AI-Plattform ist der Schlüssel, um unsere Technologie in die Praxis umzusetzen. Sie vereint Intelligenz, robotische Fähigkeiten und zuverlässigen Betrieb – die drei Voraussetzungen für einen autonomen Betrieb im großen Maßstab.
Etiam akkumsan urna a mauris dapibus, nec aliquet nunc convallis. Phasellus eget justo et libero ultrices posuere. Cras euismod, arcu nec congue convallis, ipsum nunc cursus nibh, vel condimentum sapien orci non libero. Integer ullamcorper felis sit amet felis placerat, eu convallis lorem iaculis.
Wir setzen VLA-Modelle bereits im Live-Betrieb ein – und damit diese Technologie aus dem Labor in reale Umgebungen gebracht.
Warum dies bedeutend ist
Herkömmliche Roboter basieren auf starren, manuell programmierten Regeln: Sie sind anfällige Systeme, die bei veränderten Bedingungen versagen. Unsere VLA-basierten Roboter hingegen sind darauf trainiert, zu generalisieren und sich an neue Objekte, Umgebungen und Aufgaben anzupassen, ohne für jede einzelne neu programmiert werden zu müssen.
Im Live-Betrieb nutzen wir VLA, um Edge Cases zu lösen: unvorhersehbare, chaotische Situationen, die herkömmliche Automatisierung zum Scheitern bringen – Momente, die bisher menschliches Eingreifen erforderten, werden so umgestaltet, dass der Roboter sie selbstständig bewältigt.
Und weil das Modell versteht , führt es nicht nur Befehle aus, sondern eröffnet völlig neue Anwendungsfälle, die zuvor nicht möglich waren – Aufgaben, die zu vielfältig, zu dynamisch oder zu komplex sind, um sie im Voraus manuell zu programmieren. Das bedeutet schnellere Inbetriebnahme, weniger Einschränkungen und Roboter, die mit der Zeit noch nützlicher werden.
Gebaut für die reale Welt
In Logistiklagern beweisen wir das zuerst – wir führen anpassungsfähige, intelligente Automatisierung in Abläufe ein, die bisher ständige menschliche Überwachung erforderten. Doch da hören wir nicht auf.
Man kauft nicht einfach einen Roboter. Man bekommt ein System, das immer intelligenter wird.
Alle unsere Kunden, die damals bei uns angefangen haben, sind uns immer noch treu. Lesen Sie ihre Geschichten:
