CEVA, Logistics

CEVA Logistics: Roboter bearbeiten Zalando-Retouren in Greven und Polen

Veröffentlicht am: 25.10.2026 um 11:18 Uhr | Redaktion boerse-global.de
Cortex steuert Roboter bei Zalando-Retouren; für 2027 sind Installationen in nordamerikanischen Logistikzentren vorgesehen.
Innenansicht eines modernen Logistikzentrums mit hohen Regalsystemen und industrieller Architektur. Illustration mit AI erstellt.

Am 21. Oktober 2026 haben Teradyne Robotics und das Softwareunternehmen Sereact in Berlin eine Partnerschaft zur Automatisierung komplexer Logistikprozesse bekannt gegeben. Im Zentrum der Kooperation steht Sereacts KI-Plattform Cortex, ein Vision-Language-Action-Modell, das Roboterarme von Universal Robots steuert.

Das System nutzt die im September eingeführte Gen-7-Plattform des Herstellers und soll anspruchsvolle Aufgaben wie die Retourenabwicklung und das Greifen einzelner Artikel übernehmen. Eine separate Programmierung für unterschiedliche Objektformen, Positionen oder Verpackungen ist dabei nicht erforderlich.

Praxisanwendung in der europäischen Mode-Logistik

Gemeinsam haben Teradyne Robotics und Sereact bereits hunderte Roboter als Zwei-Arm-Systeme an Kundenstandorten in Europa in Betrieb genommen, während Universal Robots insgesamt mehr als 100.000 Deployments in der Produktion verzeichnet.

Ein konkreter Praxiseinsatz erfolgt beim Logistikdienstleister CEVA Logistics für den Onlinehändler Zalando. An den Standorten in Greven in Deutschland sowie im polnischen ?wiebodzin übernehmen die Systeme die autonome Bearbeitung von Mode-Retouren. Dieser Schritt markiert die erste Phase einer europaweit geplanten Skalierung.

CEVA Logistics, ein Tochterunternehmen der CMA CGM Group, ist in 170 Ländern mit etwa 1.700 Standorten aktiv, beschäftigt rund 110.000 Mitarbeiter und erzielte im Jahr 2025 einen Umsatz von 18,3 Milliarden US-Dollar. Zalando bedient 62 Millionen aktive Kunden in 29 Märkten mit mehr als 7.000 Marken.

Simulation und Training mit Cloud- und KI-Infrastruktur

Das Training des Cortex-Modells von Sereact erfolgt in der Simulationsumgebung Isaac Sim von NVIDIA unter Einsatz von Cosmos-Modellen. Für das Reinforcement Learning wird Isaac Lab genutzt, während die Inferenz direkt auf NVIDIA Jetson Thor läuft und Modell-Updates über DGX Spark bereitgestellt werden.

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Teradyne stellt für die Roboter von Universal Robots sowie für die autonomen mobilen Roboter der Marke MiR simulationsfähige SimReady-Modelle bereit. Finanzielle und produktionsbezogene Details der Partnerschaft wurden nicht veröffentlicht.

Ergänzend kündigten die Partner Nebius, Sereact, CEVA Logistics und Zalando in Amsterdam einen geschlossenen Trainingskreislauf für die Cortex-Plattform an, der ebenfalls auf NVIDIA-Technologie aufbaut. Wie am 23. Oktober 2026 bekannt wurde, lassen sich Anpassungen von Steuerungsrichtlinien, die früher Wochen dauerten, nun innerhalb weniger Tage umsetzen.

Die Verarbeitung erfolgt in europäischen Rechenzentren von Nebius mit RTX-Grafikprozessoren für Simulationen und NVIDIA-Blackwell-Einheiten für das Training, wobei tausende Varianten simuliert werden. Sereact setzt neue Richtlinien erst nach festgelegten Bewertungskriterien und Praxistests ein; die entsprechende Referenzarchitektur ist über die Workbench von Nebius zugänglich.

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Unternehmensentwicklung und offene Fragen zur Skalierung

Sereact wurde 2021 von Ralf Gulde und Marc Tuscher an der Universität Stuttgart gegründet. In diesem Sommer eröffnete das Unternehmen einen US-Hauptsitz in Charlestown im Bundesstaat Massachusetts und sammelte nach eigenen Angaben im Jahr 2026 eine Series-B-Finanzierung in Höhe von 116 Millionen US-Dollar ein.

Insgesamt flossen dem Unternehmen unter Beteiligung von Zalando mehr als 145 Millionen US-Dollar zu. Für das Jahr 2027 planen Teradyne Robotics und Sereact Installationen in nordamerikanischen Fulfillment-Zentren, nachdem das System auf der NVIDIA GTC Berlin 2026 demonstriert wurde.

Obwohl die wachsende Anzahl an Installationen die operative Einsatzreife der Technologie belegt, fehlen bislang belastbare Angaben zu Verarbeitungsgeschwindigkeit, Präzision oder wirtschaftlicher Rendite. Eine wesentliche Herausforderung bleibt die Frage, wie beständig die Leistung der Systeme über verschiedene Retourenbedingungen hinweg ausfällt und wie nahtlos sie sich in bestehende logistische Arbeitsabläufe integrieren lassen.

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