Exotec Skypod-system implementeret på GXO’s Venlo-anlæg for Guess

Kontrakt logistik-leverandøren GXO Logistics og lagerrobotikleverandøren Exotec annoncerede den 15. september 2026, at et Exotec Skypod-automatiseret lager- og hentningssystem er i drift på GXO’s anlæg i Venlo, Holland, til støtte for det globale modemærke Guess. Installationens kapacitet er mellem 40.000 og 70.000 enheder pr. dag, oplyser virksomhederne.

Venlo-installationen

Installationen omfatter 127 robotter, 60.000 reolplaceringer, otte varer‑til‑person-plukningsstationer og 200 meters transportbåndnetværk, ifølge meddelelsen. I spidsbelastningsperioder kan systemet nå en gennemløbshastighed på op til 2.200 ordrelinjer pr. time.

På Venlo‑stedet håndterer GXO indgående logistik, værdiskabende tjenester inklusive kvalitetskontrol og tøjudrigtning, samt udgående distribution for Guess i EMEA og Asien. Exotec koordinerede integrationen og den end‑to‑end‑implementering i anlægget, og de to virksomheder oplyser, at systemet er designet ud fra kravene til mode‑logistik, herunder højt antal SKU‑er, sæsonmæssige efterspørgselsudsving og udviklende kundebehov.

Mark Donné, driftschef hos GXO Venlo, sagde, at den automatiserede løsning, skræddersyet specifikt til Guess, har gjort det muligt med “hurtigere behandling, større forudsigelighed og en mere gnidningsfri arbejdsproces på tværs af anlægget,” og at GXO har den skalerbarhed og fleksibilitet, der er nødvendig for at understøtte fremtidig efterspørgsel, efterhånden som forretningen med Guess vokser.

Wim Vermeir, senior salgschef Benelux hos Exotec, udtalte, at mode‑logistik omfatter højt antal SKU‑er, sæsonspidser og EMEA‑omfattende distribution, som kræver præcisions‑engineering frem for standardautomatisering, og at systemet er designet specifikt til disse krav for at understøtte både nuværende ydeevne og fremtidig vækst.

Et enkelt‑integratordesign

En case study udgivet af Exotec beskriver, hvordan GXO valgte Exotec som enkelt systemintegrator i stedet for at samle komponenter fra flere leverandører. Case study’en tilskriver dette valg GXO’s mål om at forenkle ansvarlighed, reducere integrationsrisiko og sikre, at hver komponent i kæden var optimeret til at arbejde sammen for Guess’ distributionsbehov.

I hjertet af installationen navigerer de 127 robotter gennem de 60.000 reolplaceringer og bringer varer direkte til operatørerne ved de otte Order Mover varer‑til‑person-plukningsstationer. Det 200‑meter lange transportbåndnetværk forbinder lager‑, pluk‑ og afsendelseszonerne, og ifølge case study’en eliminerer et sæt specialbyggede maskiner flaskehalse ved overleveringspunkterne: et spiraltransportbånd flytter varer vertikalt mellem niveauer, bakke‑boks‑samlinger og -separatorer muliggør konsolidering og håndtering af blandede enheder, og en tote‑afpakker fodrer plukningsstationerne automatisk.

Ifølge case study’en har Guess tusindvis af SKU‑er på tværs af størrelser, farver og sæsonkollektioner, og GXO håndterede et stort, sæsonmæssigt varierende volumen af Guess‑produkter i Venlo, mens de forberedte sig på at integrere nye e‑commerce‑strømme for Benelux‑regionen. I designfasen arbejdede Exotec‑teamene sammen med GXO’s driftspersonale for at forme systemet ud fra stedets begrænsninger og Guess’ produktmix, og foreslog alternativer, når en konfiguration ikke var optimal. Donné huskede, at opgaven havde formen “her er vores problem, find en løsning på det,” og beskrev samarbejdet som en fælles indsats for at opnå det bedste system.

Skypod‑robotter og orkestrering

Exotec beskriver Skypod‑systemet som et automatiseret lager‑ og hentningssystem, eller AS/RS, bygget omkring robot‑til‑robot‑håndtering: ved ergonomiske arbejdsstationer plukker operatører varer fra en robot, der bærer lagerbakker, og placerer dem direkte i en anden robot, der holder forsendelseskartonen, hvilket eliminerer separate pluk‑ og pakningszoner, ifølge Exotec’s systemoversigt. En Integrated Buffer‑funktion gemmer færdige eller delvist færdige ordrer inde i reolerne, indtil de er klar til udgående forsendelse eller yderligere konsolidering, og fjerner behovet for staging‑områder.

For udgående forsendelser grupperer robotterne ordrerne og leverer dem i en fast opsætning til en enhed kaldet Exchanger, som dirigerer dem til lastning på paller, containere eller lastbiler baseret på leveringsruter eller butiksplanogrammer, uden ekstern sorteringsudstyr. Exotec oplyser, at hver station kan plukke fra op til 600 containere pr. time, at enhver SKU i systemet kan tilgås inden for to minutter, og at reolerne kan nå op til 14 meter i højden.

Ifølge Exotec’s offentliggjorte specifikationer kan Skypod‑robotterne bære belastninger på op til 30 kilogram i Exotec‑bakker, bakker eller specialdesignede containere, bevæge sig med op til 4 meter pr. sekund i tre dimensioner, bestige reoler op til 14 meter, operere ved temperaturer fra 0 °C til 40 °C, og kan køre under reolerne i enhver retning. Exotec angiver, at hver robot har brug for omkring fem minutters opladning pr. time, leveret via opladningsboostere i systemet, og at robotterne også genvinder energi under bremsning og nedstigning. Robotterne er proprietær Exotec‑teknologi, designet og bygget internt, og virksomhedens Deepsky‑software orkestrerer hvert element i Skypod‑systemet og forbinder det med tredjepartsudstyr.

Rapporterede resultater og næste skridt

Case‑studiet rapporterer, at siden go‑live har Venlo‑stedet behandlet mellem 40.000 og 70.000 stykker om dagen afhængigt af sæsonen, med en gennemløbshastighed på 2.200 ordrelinjer i timen på topniveau, og at behandlingstiderne er blevet reduceret til én dag. Ifølge case‑studiet beskrev Donné den nuværende drift som mere organiseret og roligere end det høj‑pres, stærkt manuelle miljø, der foregik før, og studiet konstaterer også, at opskaleringen var blandt de mest problemfri implementeringer, GXO har oplevet, takket være fælles forberedelse mellem de to teams og on‑site support i go‑live‑fasen.

Stedet distribuerer i øjeblikket til Guess‑butikker i hele EMEA og Asien, og e‑commerce‑opfyldelse for Benelux‑regionen er sat til at gå live snarest, ifølge case‑studiet.