SAN FRANCISCO / LONDON (IT BOLTWISE) – Der Münchner Robotikbauer Robco sichert sich laut Gründer Roman Hölzl eine Milliardenbewertung und will die Expansion in die USA beschleunigen. Im Interview beschreibt er, warum Industrie-Kunden vor allem fehlende Flexibilität, hohe Einstiegshürden und unzureichende Integrationsfähigkeit abschrecken. Robco setzt dabei auf Robot-as-a-Service mit monatlichem Fixpreis statt großer Vorabinvestitionen. Technisch nennt das Unternehmen einen mehrschichtigen Lernansatz aus Simulation, Imitation Learning und Reinforcement Learning.
Robco will den Robotik-Hype nicht abwarten, sondern ihn über die Fabrikrealität einholen. Gründer Roman Hölzl ordnet die aktuelle Kapitalmarktwelle für physische KI als Problem der falschen Perspektive ein: Forschungseinrichtungen würden zwar mit hohen Bewertungen bedacht, zugleich fehle aber oft der Weg in die echte Fertigung. Für Robco ist das Gegenteil Leitmotiv. Das Unternehmen positioniert sich als Industrieanbieter, der modulare Gelenkarmroboter so auslegt, dass sie sich in bestehende Prozessketten integrieren lassen und nicht als isolierte Demonstratoren enden.
Dass der Ansatz bei Investoren ankommt, soll sich inzwischen in messbaren Betriebsdaten zeigen. Hölzl nennt drei entscheidende Meilensteine: Robco liege bei rund 1.200 verkauften Robotern in Europa und den USA, habe auf der Hannover Messe mit dem Autonomous Industrial Robot Alfie eine neue Produktkategorie eingeführt und beschäftige inzwischen 225 Mitarbeiter. Hinter diesen Punkten steckt auch eine operative Übersetzung von „Lieferfähigkeit“ in „Skalierung“, denn eine Finanzierungsrunde ziehe sich typischerweise über Wochen, während die Firmenziele intern bereits den Druck eines vollen nächsten Quartals spüren.
Technisch rückt Robco dabei weg von starren Automationsinseln und hin zu einer Plattformlogik für den Industriealltag. Laut Hölzl finden in vielen Fabriken weiterhin über 90 Prozent der Prozessschritte manuell statt – vom Entladen der Maschinen über Palettieren und Verpacken bis zur Qualitätskontrolle. Ein wesentlicher Engpass seien bislang Systeme gewesen, die zu unflexibel seien. Alfie soll genau diese Lücke schließen, indem das System sich eigenständig korrigiert und sich in die vorhandenen Fertigungsabläufe integriert, statt jede Anlage wie ein Einzelprojekt neu zu programmieren. Gerade bei wechselnden Produkten, Varianten und Taktzeiten wird diese Art von Anpassungsfähigkeit für Betreiber schnell zum Unterschied zwischen Pilot und Skalierung.
Der zweite Hebel ist das Geschäftsmodell: Robco setzt auf Robot-as-a-Service statt auf klassische Hardwareverkäufe mit sechs- bis siebenstelliger Vorabinvestition. Hölzl beschreibt das Abo-Modell so, dass Hardware, Software und Implementierung zu einem monatlichen Fixpreis gebündelt werden. Damit sinke nicht nur die Einstiegshürde für Kunden, sondern auch die Vertriebsdynamik, weil Projekte schneller in die Realphase wechseln. Als praktische Orientierung nennt er zudem Zeitspannen von wenigen Wochen bis zur Inbetriebnahme, in anderen Fällen drei bis vier Monate, basierend auf einer Messung der Zeitspanne vom Projektstart bis zum Live-Betrieb.
Beim Thema Präzision adressiert Robco ein grundsätzliches Autonomieproblem: Robotern fehlen die Daten aus der realen Produktion, während große Sprachmodelle ihren Lernstand aus dem Internet ableiten können. Experten schätzen laut Hölzl, dass für echte Autonomie Größenordnungen von 100 Millionen Trainingsstunden nötig seien – ein Wert, der in der Praxis bislang kaum erreichbar ist. Robco verfolgt deshalb einen mehrschichtigen Lernansatz: Zuerst trainiert ein Robotics Foundation Model auf Simulations- und Videodaten, um ein Grundverständnis für das Verhalten in der Fabrikumgebung zu entwickeln. Danach folgen zwei Mechanismen, die das System für konkrete Aufgaben schärfen: ein Imitation-Learning-Loop, bei dem Ingenieure Handgriffe demonstrieren und der Roboter Fehlerkorrekturen nachlernt, sowie Reinforcement Learning über eine Belohnungsfunktion, bei der korrekte Handlungen positives Feedback erhalten und Fehler negativ gewichtet werden.
Auch für den US-Markt liefert Robco eine klare Taktung. Das US-Geschäft liege zeitlich etwa 18 bis 24 Monate hinter dem europäischen Kernmarkt, und Hölzl beschreibt seine Aufgabe in San Francisco vor allem als Übertragung erprobter Prozesse. Gleichzeitig nennt er kulturelle Besonderheiten: In der Anfangsphase schätzten US-Kunden die direkte Präsenz der Gründer. Als Treiber für die Nachfrage nach Automatisierung hebt er zudem die „Reshoring“-Bewegung hervor, bei der kritische Lieferketten und Produktionsschritte zurück in die USA verlagert werden, unterstützt durch den Ausbau von Netzwerken und Rechenzentren für KI. Damit entsteht eine Nachfragewelle, die Robco offenbar bevorzugt adressieren will, statt sie nur zu beobachten.
Im Wettbewerb mit chinesischer, staatlich geförderter Robotik sieht Robco den Unterschied nicht primär im Anschaffungspreis. Hölzl betont stattdessen für Kunden die technologische und digitale Absicherung als zentrales Kriterium: Prozessdaten sollen nach westlichen Standards geschützt sein, außerdem zählt für ihn Zuverlässigkeit, also die Kombination aus Implementierung, lokalem Service und einem Gesamtpaket, das sich vom ersten Tag an rechnet. Zu den Kunden zählt der Mittelstand als Startpunkt; heute nennt Hölzl neben großen Playern auch Unternehmen wie BMW sowie weitere sehr große Konzerne aus den USA. Für die Unternehmensstrategie bleibt die Frage nach dem Börsengang offen, aber aus Sicht der Ambitionen ist sie „eine sehr realistische Option“: Robco baut so auf, dass ein Schritt an den Kapitalmarkt grundsätzlich zu den Größenordnungen und Zielbildern passt.
Damit setzt Robco auf zwei Faktoren, die in der Robotik oft schwer zusammenkommen: industrielle Performanz und ein realistisches Rollout-Modell. Wenn die Branche weiterhin stark von überhöhten Erwartungen und Labor-Demos geprägt ist, dürfte genau diese Kombination zunehmend kaufentscheidend werden. Der Markt verschiebt sich dadurch vom reinen Technologieversprechen hin zu Betriebskennzahlen, Datensicherheit und Integrationsaufwand. Für Betreiber bedeutet das: Der Wettbewerb um Robotik wird nicht nur in Testständen entschieden, sondern in der Frage, wie schnell ein System produktiv läuft und wie zuverlässig es im Alltag bleibt.
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