西蒙·莫特（Simon Motter）指出，由于具有機器學習功能，該設備尤為重要。奧迪自動導向車可以編程為沿著定義的路線行駛，也可以通過手動控制的驅動器學習路線并存儲。他說：“在這幅地圖的基礎上，它在半徑范圍內自由移動，根據機器學習原理，它總是搜索最佳路線。”
　　
　　奧迪在英戈爾斯塔特的工廠物流中心的B廳使用類似的設備，其中無人駕駛的地面輸送機為駕駛艙預裝配區域提供了批量生產，每個車輛大約有25個不同的部件。據Simon Motter介紹，目前有16臺這樣的輸送機可以提高運輸效率，減少事故和零件損壞的風險。牽引車后部的E-shooter也提高了裝卸的精度。
　　
　　Motter說：“這些工作非常好，可用性高，并且與該地區的一些手動卡車一起整合。“無人駕駛的地面輸送機正在帶來材料，然后返回空包裝，使退貨流程自動化。”
　　
　　約翰內斯·馬沙爾（Johannes Marschall）說，其他公司的其他類型的自行導航AGV在Neckarsulm也有所增加。為了在工廠生產新的奧迪A8，裝配線通過自動升降機連接到零部件超市; 35輛自動導引車將29個零件族的材料從超級市場搬運到電梯，并在到達時發出信號上傳或下傳到生產單元。 AGV從裝配線上檢索空的容器并將其返回到超市。
　　
　　同時，在奧迪A6的新Bodyshop上，Marschall指出使用一種較舊但仍然有效的AGV，可以模糊生產機器人和物料搬運之間的界限。十一臺AGV將物料從接收區域運送到生產單元，從白車身機器人和空容器之間的零件之間移動，不需要人工操作。他說：“這是物流和生產之間的完美融合和匹配。
　　
　　Marschall說：“我們在15-20年前就開始使用白車身自動化，當時我們開始使用大量的機器人。
　　
　　盡管許多汽車制造商之前安裝了依賴于磁條的老一代AGV，但是奧迪卻很少使用這種技術。大多數現有的自動導引車在固定路線上進行白車身生產。因此，新的AGV通常更換叉車，升降機和其他人力驅動或推動的設備。
　　
　　“我們沒有許多傳統的AGV系統可以取代。然而，幾年之后，我們可能不得不考慮更換白車身系統(body-in-white system)”，Marschall說。
　　
　　雖然奧迪正在開發自己的AGV技術，但它仍然與市場上的設備供應商合作。然而，Hauf指出，汽車制造商在使用這種專業設備的多個供應商方面面臨挑戰：當前，每個供應商傾向于使用自己的控制系統，這可能與其他控制系統不兼容。
　　
　　為了能夠跨越不同類型和品牌的設備（包括自己的設備）進行更加完美的連接，奧迪正在開發一種接口系統，可以在AGV上“即插即用”。
　　
　　Hauf說：“供應商對這樣的接口不感興趣，其他汽車制造商也在開發，所以這將是一個挑戰。“但是，我們會繼續發展，以保持市場的開放和靈活。”
　　
　　新的超市技術
　　
　　先進的自動導向車的使用也預示著奧迪“智能工廠”戰略中對生產有更廣泛影響的一些重要的新過程。
　　
　　例如，奧迪在零部件采購，配套和排序生產中使用超級市場是汽車制造商最復雜的業務之一，因為它依賴于精確的零件處理系統，符合人體工程學和精心設計的包裝，以及在工廠內有足夠的空間。雖然這種變化的工作使操作難于自動化，但奧迪最近在改進整體工藝方面取得了突破，部分得益于AGV的創新以及新型零件分揀技術。特別是在因戈爾施塔特，經過成功的試用后，Simon Motter正在監督奧迪所謂的“超市2.0”概念的連續生產。
　　
　　正如Motter所解釋的那樣，傳統的零部件超市擁有一些“順序工作者（sequencers）”，他們在“人與人之間”的過程中，穿過一些區域，挑選和排序零件。現在，在電子商務履行中心等其他行業取得類似進展之后，奧迪正在將這個過程轉變為“貨物對人”的過程。在這樣的超市里，自動導向車把零件的擱架和貨架帶到揀貨員那里，然后他們使用輔助系統，比如揀配或者光照，幫助他更準確地選擇零件。
　　
　　Motter說：“超市2.0避免了步行，而且對于pick-by-voice（聲音分揀器）來說更符合人體工程學，因為他不必推動。“它也需要更少的空間，因為你已經釋放了擱板之間的空間，而只有AGV的專用空間。
　　
　　因戈爾施塔特已經有一名導航員在車內分發文件，如車主手冊，現在將在工廠連續生產。 Michael Hauf說：“這是一個非常好的項目，它證明了新的超市概念是有效的。“現在，將其投入批量生產需要更多的維度。”
　　
　　奧迪的超市2.0取決于AGV技術和有效的揀選方案。在任何一種情況下，奧迪目前正在測試和部署的各種AGV類型都沒有表現出一刀切式的解決方案。
　　
　　汽車制造商也正在考慮采用類似的甚至更多的系統來進行各種采集工藝。在德國工廠，奧迪擁有零件調試區域，幾乎可以使用所有類型的揀選系統，包括按光線減配，移動揀配，光束揀選，聲音揀選和平板電腦程序揀選等。
　　
　　根據Marschall和Motter，采摘系統的類型取決于商品，測序和配套過程。例如，較小的部件可能更適合像燈光之類的系統，而基于語音的系統通常對較大的部件更有效。
　　
　　Motter說：“在因戈爾施塔特，我們使用揀配語音系統進行88％的測序，結果是正面的，PPM比率很低。“但是，我們仍然要根據具體情況決定使用哪個系統來為每個部件或排序區域使用。”
　　
　　對于一些商品，尤其是在因戈爾施塔特的完全被淘汰的地區，奧迪使用ProGlove掃描儀，這是一種帶有內置掃描儀的手套，用戶可以通過拇指和食指按壓來觸發。該裝置允許工作人員保持雙手自由采摘，這有助于他們在采摘區內更自由地移動。
　　
　　然而，手套掃描儀不適合每種類型的部件和分揀情況。
　　
　　Motter說：“ProGlove是一項非常好的技術，如果你必須掃描每個部件，以確保它是正確的部分，因為你不需要把掃描儀放在手中。但是，這需要時間進行掃描，而不是每個配套過程都需要掃描每一個零件”“在英戈爾斯塔特的一些采摘業務中，包括那些用于CKD（Completely Knocked Down）套件零件的分揀業務，奧迪使用ProGlove掃描儀來幫助操作員雙手免于處理貨物。
　　
　　在英戈爾斯塔特的一些揀配業務中，包括那些用于CKD套件的揀配業務，奧迪使用ProGlove掃描儀來幫助揀配者保持雙手自由。

　　其他可穿戴設備（如智能眼鏡）也會定期進行應用測試。雖然目前奧迪并沒有將其應用于物流超市，但是將智能眼鏡應用于其他生產領域，同時在包括物流在內的各種任務中也擴大了對增強和虛擬現實的使用。 VR程序現在用于零件處理和物流的培訓;德國的工人可以使用該系統來培訓墨西哥等其他工廠的生產和物流環境。