西蒙·莫特（Simon Motter）指出，由于具有机器学习功能，该设备尤为重要。奥迪自动导向车可以编程为沿着定义的路线行驶，也可以通过手动控制的驱动器学习路线并存储。他说：“在这幅地图的基础上，它在半径范围内自由移动，根据机器学习原理，它总是搜索最佳路线。”
　　
　　奥迪在英戈尔斯塔特的工厂物流中心的B厅使用类似的设备，其中无人驾驶的地面输送机为驾驶舱预装配区域提供了批量生产，每个车辆大约有25个不同的部件。据Simon Motter介绍，目前有16台这样的输送机可以提高运输效率，减少事故和零件损坏的风险。牵引车后部的E-shooter也提高了装卸的精度。
　　
　　Motter说：“这些工作非常好，可用性高，并且与该地区的一些手动卡车一起整合。“无人驾驶的地面输送机正在带来材料，然后返回空包装，使退货流程自动化。”
　　
　　约翰内斯·马沙尔（Johannes Marschall）说，其他公司的其他类型的自行导航AGV在Neckarsulm也有所增加。为了在工厂生产新的奥迪A8，装配线通过自动升降机连接到零部件超市; 35辆自动导引车将29个零件族的材料从超级市场搬运到电梯，并在到达时发出信号上传或下传到生产单元。 AGV从装配线上检索空的容器并将其返回到超市。
　　
　　同时，在奥迪A6的新Bodyshop上，Marschall指出使用一种较旧但仍然有效的AGV，可以模糊生产机器人和物料搬运之间的界限。十一台AGV将物料从接收区域运送到生产单元，从白车身机器人和空容器之间的零件之间移动，不需要人工操作。他说：“这是物流和生产之间的完美融合和匹配。
　　
　　Marschall说：“我们在15-20年前就开始使用白车身自动化，当时我们开始使用大量的机器人。
　　
　　尽管许多汽车制造商之前安装了依赖于磁条的老一代AGV，但是奥迪却很少使用这种技术。大多数现有的自动导引车在固定路线上进行白车身生产。因此，新的AGV通常更换叉车，升降机和其他人力驱动或推动的设备。
　　
　　“我们没有许多传统的AGV系统可以取代。然而，几年之后，我们可能不得不考虑更换白车身系统(body-in-white system)”，Marschall说。
　　
　　虽然奥迪正在开发自己的AGV技术，但它仍然与市场上的设备供应商合作。然而，Hauf指出，汽车制造商在使用这种专业设备的多个供应商方面面临挑战：当前，每个供应商倾向于使用自己的控制系统，这可能与其他控制系统不兼容。
　　
　　为了能够跨越不同类型和品牌的设备（包括自己的设备）进行更加完美的连接，奥迪正在开发一种接口系统，可以在AGV上“即插即用”。
　　
　　Hauf说：“供应商对这样的接口不感兴趣，其他汽车制造商也在开发，所以这将是一个挑战。“但是，我们会继续发展，以保持市场的开放和灵活。”
　　
　　新的超市技术
　　
　　先进的自动导向车的使用也预示着奥迪“智能工厂”战略中对生产有更广泛影响的一些重要的新过程。
　　
　　例如，奥迪在零部件采购，配套和排序生产中使用超级市场是汽车制造商最复杂的业务之一，因为它依赖于精确的零件处理系统，符合人体工程学和精心设计的包装，以及在工厂内有足够的空间。虽然这种变化的工作使操作难于自动化，但奥迪最近在改进整体工艺方面取得了突破，部分得益于AGV的创新以及新型零件分拣技术。特别是在因戈尔施塔特，经过成功的试用后，Simon Motter正在监督奥迪所谓的“超市2.0”概念的连续生产。
　　
　　正如Motter所解释的那样，传统的零部件超市拥有一些“顺序工作者（sequencers）”，他们在“人与人之间”的过程中，穿过一些区域，挑选和排序零件。现在，在电子商务履行中心等其他行业取得类似进展之后，奥迪正在将这个过程转变为“货物对人”的过程。在这样的超市里，自动导向车把零件的搁架和货架带到拣货员那里，然后他们使用辅助系统，比如拣配或者光照，帮助他更准确地选择零件。
　　
　　Motter说：“超市2.0避免了步行，而且对于pick-by-voice（声音分拣器）来说更符合人体工程学，因为他不必推动。“它也需要更少的空间，因为你已经释放了搁板之间的空间，而只有AGV的专用空间。
　　
　　因戈尔施塔特已经有一名导航员在车内分发文件，如车主手册，现在将在工厂连续生产。 Michael Hauf说：“这是一个非常好的项目，它证明了新的超市概念是有效的。“现在，将其投入批量生产需要更多的维度。”
　　
　　奥迪的超市2.0取决于AGV技术和有效的拣选方案。在任何一种情况下，奥迪目前正在测试和部署的各种AGV类型都没有表现出一刀切式的解决方案。
　　
　　汽车制造商也正在考虑采用类似的甚至更多的系统来进行各种采集工艺。在德国工厂，奥迪拥有零件调试区域，几乎可以使用所有类型的拣选系统，包括按光线减配，移动拣配，光束拣选，声音拣选和平板电脑程序拣选等。
　　
　　根据Marschall和Motter，采摘系统的类型取决于商品，测序和配套过程。例如，较小的部件可能更适合像灯光之类的系统，而基于语音的系统通常对较大的部件更有效。
　　
　　Motter说：“在因戈尔施塔特，我们使用拣配语音系统进行88％的测序，结果是正面的，PPM比率很低。“但是，我们仍然要根据具体情况决定使用哪个系统来为每个部件或排序区域使用。”
　　
　　对于一些商品，尤其是在因戈尔施塔特的完全被淘汰的地区，奥迪使用ProGlove扫描仪，这是一种带有内置扫描仪的手套，用户可以通过拇指和食指按压来触发。该装置允许工作人员保持双手自由采摘，这有助于他们在采摘区内更自由地移动。
　　
　　然而，手套扫描仪不适合每种类型的部件和分拣情况。
　　
　　Motter说：“ProGlove是一项非常好的技术，如果你必须扫描每个部件，以确保它是正确的部分，因为你不需要把扫描仪放在手中。但是，这需要时间进行扫描，而不是每个配套过程都需要扫描每一个零件”“在英戈尔斯塔特的一些采摘业务中，包括那些用于CKD（Completely Knocked Down）套件零件的分拣业务，奥迪使用ProGlove扫描仪来帮助操作员双手免于处理货物。
　　
　　在英戈尔斯塔特的一些拣配业务中，包括那些用于CKD套件的拣配业务，奥迪使用ProGlove扫描仪来帮助拣配者保持双手自由。

　　其他可穿戴设备（如智能眼镜）也会定期进行应用测试。虽然目前奥迪并没有将其应用于物流超市，但是将智能眼镜应用于其他生产领域，同时在包括物流在内的各种任务中也扩大了对增强和虚拟现实的使用。 VR程序现在用于零件处理和物流的培训;德国的工人可以使用该系统来培训墨西哥等其他工厂的生产和物流环境。