Er baut ein deutsches Roboter-Unicorn: RobCo-Gründer Roman Hölzl (#947)

Nach der Folge habe ich meinen Audioproducer, den Michi, angeschaut und wir waren uns beide einig: Okay, der Typ, der Roman Hölzel, ist eine Ausnahmefigur. Es fängt schon damit an, dass er als Jugendlicher nationale Klasse war im Ski-Freestyle, 100 Tage im Jahr auf Skiern stand, abgefahrene Figuren springen konnte. Es gibt so YouTube-Videos, wie er da wirklich so abgefahrene Überschläge, Saltos, Corks, alles auf Skiern kann. Aber wie es dann so ist, hat er sich eines Tages verletzt, 2 Wirbel gebrochen und das hat dann sein Leben verändert. Er hat angefangen, sich mehr auf das Studium zu fokussieren, hat in die Top 3% an der TUM, an dieser berühmten Ingenieursuni in München, hochgearbeitet, war dann noch am CDTM, also dem Gründerinstitut da in München, und hat dann zusammen mit Partnern aus der Uni heraus RobCo gegründet, eine Art Lego-Baukasten für Robotik. Und dieses Thema hat natürlich aktuell brutal Momentum. RobCo ist jetzt zum Unicorn aufgestiegen. Er sieht sogar gewisse Parallelen zu SpaceX. Also ganz, ganz großes Kino, was er und seine Partner da gerade unternehmerisch hinstellen. Warum genau Robco? Wie sie die Firma versuchen zu differenzieren gegen Wettbewerber in der ganzen Welt natürlich. Welche Rolle ein Abo-Modell spielt, wie sie den Vertrieb hochfahren. All das gibt's gleich genauso wie die 1000 Pfund Challenge. Ab und zu spreche ich zum Ende einer Folge mit den Leuten über ihr persönliches Fitnessregime und das ist beim Roman neben allem anderen auch noch mal extrem. Und damit rein ins Gespräch mit Roman Hölzel von Robco.

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Hallo Roman, vielen Dank für die Einladung. Also Robco ist wirklich so vielleicht das moderne deutsche Unternehmen, dass man sich wirklich dringend wünscht hierzulande. Und wie das aktuell so ist, du hast es in München gegründet, du bist Ingenieur, du bist irgendwie viel rumgekommen, du warst mal Profi-Skifahrer. Ich habe Ski-Videos von dir gesehen, wo du irgendwie die Wahnsinnskunststücke auf Skiern machst. Erzähl mal kurz die Early Days.

Da sind wir in Hamburg ja hier möglichst weit weg aus den Bergen.

Hier sind ganz viele Skifahrer.

In Hamburg gibt es die Skiferien, die haben extra hier Ferien, damit man da runterfliegen kann.

Und dann ab nach Salzburg.

Ja, ja, und überall hin.

Genau, also der Hintergrund ist der folgende: Mein Vater hatte immer als Hobby nebenbei zum Hauptjob eine Skischule und insofern standen wir mit, ich glaube, 2, 3 Jahren, mein Bruder und ich, das erste Mal auf Ski und dann kam die rebellische Phase mit 14, 15 und aus Pistenfahren und den Eltern nacheifern wurden. Sprünge, Abseitsfahren, Tiefschneefahren und so weiter.

Wo war das?

Wir waren sehr viel im Zillertal in Österreich. Aber wo war die Skischule noch? Also die Skischule war, das war eine Donauwälder Skischule. Also ich komme ursprünglich zwischen München und Nürnberg aus der Nähe von Ingolstadt.

Also war das eine Skischule dort, die dann aber immer in den Bergen?

Genau, genau. Die haben immer busseweise nach Österreich, nach Elmau, Schäffau, Itter und so weiter Leute gekarrt. Und genau, mein Dad hat eigentlich nur den spannenden Teil gemacht. Skikurse und Ausbildungen und den ganzen Admin. Habe mein Thema abgegeben. Aber so ging das los. Und genau, aus Pistenfahren wurde Freeriden, wurde Freestyle. Dann bin ich am Ende für Dynastar, Look und Lange, die 3 französischen Marken, erst im deutschen und dann im europäischen Team gefahren. Und da war das Team und der Teammanager gesponsert. Also erst war so ein Materialsponsoring und dann wurden alle Trips bezahlt plus Material. Immer 6, 7, 8 Paar Ski jedes Jahr durchgerockt. Und genau, und dann war ich zu frühen Zeiten. Das war von genau in der Schnittmenge, also so von 16 bis wahrscheinlich 20, 16 bis 20 circa.

Okay, dann hast du danach aber dann ein ganz seriöses Studium angefangen.

Genau, ich hatte dann zu der Zeit, ich habe das Abi gemacht, bin dann, habe mich eingeschrieben fürs Studium in München, weil dort das Team war und habe dann im ersten Wintersemester, früher mal mitgezählt, 106 Skitage eingeheimst. Also wenig Uni, sehr viel Skifahren.

Aber ich meine, es gibt ja so Videos bei YouTube, wenn man das sieht, wie du da Skifahren kannst, dann ist es immer noch so. Kannst du immer noch so fahren?

Ja, bisschen was, wie der Bayer sagt, bisschen was geht allerweil. Bisschen was geht schon noch, aber lange nicht mehr so wie früher. Also es fehlt einfach, du brauchst extrem viel Praxis vom eigentlich September, Oktober weg, die ersten 10, 20 Tage.

Was war der krasseste Trick, den du so konntest?

Also damals war noch so die Zeit mit Corks und Double Corks, also so Dreifachrotationen, die aus der Achse kippt zum Beispiel. Oder Switch 1080, also rückwärts angefahren, 3 Rotationen und dann verschiedene Grabs.

Also immer so eine Halfpipe dann auch und so was?

Halfpipe, aber vor allen Dingen Slopestyle. Also Slopestyle und Bigger, also eigentlich quasi eine Piste, die aufgebaut ist für Sprünge und Rails. 3 Sprünge zum Beispiel und dann unten so eine Rail-Section oder einfach ein fetter Jump.

Gehst du ab und zu noch mit Geschäftspartnern Skifahren?

Ja, noch nicht. Also es kommt jetzt vielleicht bald.

Also das wäre das Interessante. Ja, kannst du auch Skifahren? Ja, ja. Dann fährst du so ein bisschen da lang. Dann denken die alle, okay, das, was er hier unter Skifahren versteht, ist was anderes.

Aber es war natürlich eine mega Zeit, muss man ganz klar sagen. Es war einfach wie so ein Traumleben. Wir waren sehr viel Skifahren, immer mit derselben Truppe um uns rum, die alle immer dieselben Wettkämpfe gefahren sind, dieselben Trips, dieselben Shootings und so weiter. Und dann Italien, Frankreich, Kanada, Japan, Österreich viel und so weiter. War schon eine geile Zeit.

Und dann ist aber irgendwann das Studium immer größer geworden.

Genau, aber eigentlich in Anführungsstrichen sozusagen Unverhofft. Also ich hatte dann 2012 im März, bin ich gestürzt, ziemlich schwer, und habe mir den 12. Brust- und den 1. Lendenwirbel gebrochen, also so eine Kompressionsfraktur, und war dann ziemlich ausgeknockt für eigentlich das komplette Frühjahr und den kompletten Sommer und bin dann erst wieder peu à peu zurück in Richtung überhaupt Sport, Bewegung. Und damit war für mich dann auch, ich bin 1,90 groß und entsprechend schwer, es war eigentlich immer nie das ideale Setup. Und das war dann der Moment, wo ich gesagt habe, jetzt ist wahrscheinlich ehrlicherweise weil der Wink mit dem Zaunpfahl, dass ich es gut sein lasse, mit dann vergleichsweise hohem Alter. Und Freeskiing wurde olympisch 2014. Das heißt, in der Zeit ging es auch los, dass es viel, viel professioneller wurde mit Coaches, Trainern, Nationalteams. Und die Welle habe ich eigentlich nicht mehr mitgemacht.

Also Olympia hätte nicht mehr gepasst?

Nee, nee, nee. Da war ich einfach auch nicht gut genug, fairerweise. Und das wurde einfach, das war von uns, das war so Also 5 beste Buddies am Berg mit YouTube-Videos, Inspiration, und dann haben wir das nächste Wochenende selber versucht. Das war so das Level, und ich glaube, es war ein gutes Level, ein hohes Level, aber lang nicht das, was heute passiert mit den Nationalteams und Summercamps und so weiter.

Und dann erzähl mal trotzdem, Studium, da bist du in die nächste Dynamik reingeraten von dieser neuen Skisportart dann zu diesem Gründerdynamik, die jetzt in München seit ein paar Jahren so angefangen hat? Da war ja Personio, die ersten großen Milliardenfirmen aus München raus. Waren das denn so Vorbilder?

Also zu der Zeit noch nicht, fairerweise. Es war erstmal von, ich glaube, den untersten 25% oder so im Studium, mich wieder hochzurappeln. Und ich musste eine ganze Menge Kurse nachholen, die ich verpasst hatte in den Wintern davor. Und da habe ich mich erstmal wieder zurückgehustelt sozusagen. Und dann aber eigentlich schon, würde ich sagen, denselben Ehrgeiz an den Tag gelegt wie im Sport davor, weil ich da wieder gewinnen wollte. Und deswegen ging es von so einem ziemlich mittelmäßigen Bachelor auf einen sehr guten Master, sowohl an der TU München, einen Master in Human Factors Engineering, also Mensch-Maschine-Interaktion-Fokus im Engineering, und dann parallel CDTM, was du gerade angesprochen hattest, Technologiemanagement, also die Gründerschmiede in München. Und dann genau von Bottom 25% zu Top 2 oder 3% euch dann abgeschlossen. Und da kam das ganze Thema Gründen. Hanno hatte seine Series A announced von Personio in der ersten Woche oder in einer der ersten Wochen am CDTM. Trade Republic, glaube ich, ging gerade los zu der Zeit. Also das war dann der Shift, der passiert ist. Und ab dann war sozusagen all eyes on the prize. Und dann war klar, ich will auch eine Tech-Company gründen und in dem Bereich was Großes aufbauen.

Hattest du da schon irgendwelche Arbeitserfahrungen jetzt abseits vom Skifahren oder so?

Ja, ich habe immer sehr viel, ich habe immer relativ viel gearbeitet. Also ich hatte ein Praktikum gemacht bei Tesla zum Beispiel im Sales, mein erstes Sales-Praktikum. Ich war bei Siemens davor, also die Münchner Tour einmal durch. KUKA fairerweise, mein erster Robotics-Einsatz, 2017 dürfte das gewesen sein. Aber keine Fulltime-Erfahrung in dem Sinne. In Japan mal als Skilehrer, das war ganz spannend. 20 japanische Kinder im Skikurs, so Geschichten.

Und dann habt ihr aber mit verschiedenen Ideen rumjongliert und dann euch entschieden, okay, wir gehen jetzt hier Richtung Robotics, oder wie fängt man so eine Firma an?

Genau, so ähnlich. Also ich war für, quasi aus dem CDTM-Kontext kommend, für mein Abschlussjahr und die Abschlussarbeit in den USA, in Boston, und hatte dort ein Fahrerassistenzsystem entwickelt, also einen Hardware-Prototyp mit einer Software-Datenstudie dahinter zur Auswertung. Und das war an der Harvard Medical School. Und dann war irgendwie klar: Okay, es gibt dieses sehr, sehr starke Tech- und Unternehmersumfeld in München und es gibt mindestens mal ein paar sehr spannende Themen an der Schnittstelle Hardware und Software, wo ich persönlich meine Interessen sehe oder gesehen habe damals und heute noch sehe und wo wir auch so ein paar Ideen hatten oder Anstöße von Lehrstühlen zum Beispiel oder vom Umfeld in München. Und so war es dann auch. Wir hatten eigentlich letzten Endes, meine beiden Mitgründer Konstantin, Paul und ich, haben uns am Lehrstuhl für Robotics und AI kennengelernt an der TU München. Und da gab es einen damals, ich glaube, 38 Jahre jungen Professor, der gefühlt 15 Gründungsideen im Kopf hatte.

Wie ist eigentlich die TU München und das CDTM, ist das eins eigentlich?

Nee, ist soweit ich weiß separat. Also CDTM ist, ich glaube, eine separate Institution quasi kofinanziert und organisiert von der TU München und von der LMU in München, aber eine separate Institution, die von den CAs da, also von den Center Assistants, die das Programm organisieren und parallel die PhDs organisieren.

Da geht es dann auch noch gerne um Gründen, das Gründercenter, wenn man so möchte.

Es ist quasi vom Setup her und vom Abschluss ein Abschluss in, ich glaube, ein Honors Degree in Technology Management, also sagen wir mal ein Degree auf Masterniveau, Aber mit reduzierten Credits und aber sehr unternehmerisch vom Setup. Also die PhDs dort promovieren alle und führen parallel das CDTM, was sicher zweimal Vollzeitjobs sind. Und die ganzen Kurse sind sehr stark selbstorganisiert. Und dann kommen die Sambas, die Hannos und so weiter für Guest Speeches, für die Kurse, für Seminare und so weiter. Und daher kommt eigentlich der starke Gründungsbezug.

Okay, das heißt, ihr wart dann auch Teil dieser ganzen Entwicklung da oder dieses ganzen Gründerklimas?

Genau, also Paul Konstantin hatte ich am Lehrstuhl kennengelernt, einen Ticken später, aber genau, ich hatte CDTM gemacht und aus dem Kontext eigentlich originär geguckt nach Ideen, die passen könnten. Und so kamen wir auf den Lehrstuhl für Robotics und AI mit einem jungen Prof, der Lust hatte, Themen auszugründen, der einige Ideen dazu hatte und wo wir gesagt haben, das passt thematisch sehr, sehr gut. Das ist ein Hardware- und Softwarethema. Potenziell gigantischer Markt, ein Riesenthema, das ungelöst ist. Und dann haben wir eigentlich, ich habe mal angefangen, PhD in Robotics, Human-Robot-Interaction zu starten. Aus dem Kontext haben wir aber ausgegründet, abgebrochen und dann RobCo gestartet, 2020 im Herbst.

Also okay, noch gar nicht so alt eigentlich, die Firma, 6 Jahre oder so.

6 Jahre und die ersten 18 Monate war es auch mehr eine IP- und Patentholding. Also wirklich erste Mitarbeiter, Erstes Funding kam anderthalb Jahre nach Gründung, also jetzt so viereinhalbjähriger Geburtstag.

Um es jetzt mal für Normalmenschen zu sagen, also Robotics ist schon klar, aber welches Problem löst ihr am Ende?

Ja, also das große Thema ist letzten Endes rund um Fachkräftemangel und wer macht die Arbeit, die wir benötigen, am Fließband, um sämtliche Produkte, die wir so Tag für Tag konsumieren, konsumieren zu können. Also das kann am Fließband sein, das kann End-of-Line-Palettieren sein, Verpacken, Gravieren, Entgraten, Fräsen, Drehen, also sämtliche Prozesse, im Produktions- und Manufacturing-Umfeld, die heute zu 90% plus manuell ausgeführt werden, wo es aber eine Lösung braucht, um die auch morgen, übermorgen anbieten zu können und durchführen zu können.

Also etwas vom Fließband runternehmen, kurz drehen, weil nicht eine Schraube drauf ist, nicht, sondern es muss schon komplexer sein.

Genau, ist in der Regel einen Ticken komplexer. Vielleicht mal 2 Beispiele unserer Kunden. Einer unserer Kunden ist einer der größten Private-Equity-finanzierten Salatboxenhersteller in Europa. Und das läuft genauso ab, wie du es dir vorstellst. Also da kommt Gemüse rein, wird geschnitten, zubereitet, sortiert, in die Boxen gegeben. Die Boxen werden verklebt, gelabelt, in den Karton eingepackt, der Karton auf die Palette, die Palette in die Logistik und that's it. Das ist ein Prozess mit wahrscheinlich 5 bis 10 Schritten, je nachdem, um was es geht. Und das haben wir Je nach Branche und Anwendungsfall eigentlich immer. Also vom Rohteil oder von der Rohkomponente bis zum fertigen Produkt. Und je nach Industrie setzen wir an verschiedenen Stellen an. In dem Salatbeispiel machen wir das gesamte Verpacken, das Palettieren, Etikettieren, dann das quasi End-of-Line-Kommissionieren, und dann geht das fertige Produkt Richtung Supermarkt.

Also den Salat schneiden tun Menschen?

Genau, das läuft, nee, das ist vorgeschnitten, auch automatisiert. Aber wir übernehmen letzten Endes die sozusagen vorbepackte Salatbox, wenn du so willst.

Also ich bin jetzt ja nun kein Logistik- und kein Robotik-Insider, aber wenn man das so hört, dann denkt man sich, okay, da müssen jetzt erst hoch ausgebildete Typen aus München anreisen, um das Problem zu lösen. Das hätten doch auch andere schon erkennen können, dass man das vielleicht irgendwie automatisieren kann.

Ja, also 100% unsere Erfahrung, wenn es ums Thema Robotik geht. Also die, ich sag mal, ersten Touchpoints neben jetzt meiner Zeit bei KUKA, waren dann am Lehrstuhl, als wir versucht haben, unsere ersten Prototypen im Feld mal zu deployen und zu installieren und zu gucken, wie gut das funktioniert. Und dann haben wir in der Zeit sicher mit über 100 potenziellen Kunden und Unternehmen gesprochen und dachten, wir fallen hier vom Stuhl, welche Themen in Süddeutschland, in München oder in der Münchner Umgebung noch manuell ausgeführt werden. Also genau das alles, was wir gerade besprochen haben, und dachten, das gibt es ja gar nicht. Es gibt ja Roboter seit 15 Jahren, 50 Jahren. Jeder kennt die KUKA-Geschichte nach China zum Beispiel.

Also KUKA ist ein großer deutscher Roboterhersteller, der vor ein paar Jahren sehr öffentlichkeitswirksam von Chinesen gekauft werden durfte. Da gab es so Fragen, wird das erlaubt von, da gab es glaube ich richtig auf Ebene Bundesregierung eine Diskussion drum. Deswegen haben das viele wahrgenommen, wurde am Ende glaube ich erlaubt. Aber deswegen kenne, also ich kenne deswegen KUKA, muss ich sagen.

Ja genau, hat die Headlines dominiert, wurde von Midea gekauft, so einem chinesischen Weißwarenhersteller. Ich glaube, das ist heute noch das Allgemeinbild, es gibt doch Roboter, diese ganzen Themen laufen automatisiert ab. Und die Praxis könnte nicht unterschiedlicher sein als diese Annahme. Also es laufen wirklich die, ich sag mal, manuellsten Themen bei den größten und innovativsten Firmen dieser Welt zum Teil noch manuell ab. Und genau da setzen wir an.

Was heißt, ihr verdrängt dann andere Hersteller oder einfach, ihr verdrängt quasi, wenn man so möchte, Menschen?

Weder noch. Also das große Thema heute ist, dass du mindestens die Wochenende- oder Nachtschicht eigentlich schon gar nicht mehr besetzen kannst, häufig auch die Standard, die erste oder die zweite Schicht jeden Tag, weil die Themen keiner mehr machen möchte. Und gerade bei den Produktionen, die irgendwo in abgelegenen ländlichen Räumen stattfinden, gibt es ganz wenige Arbeitskräfte und Fachkräfte, die das noch machen wollen. Das heißt, wir kommen rein in der Regel, wenn Unternehmer und Unternehmen die Produktivität steigern wollen, weil sie die Maschinen schon haben, das Material schon haben, die Aufträge haben, aber keiner mehr die Tätigkeiten ausführen kann. Und das ist in den allermeisten Fällen unsere Eintrittshürde.

Und ihr baut dann, sagen wir mal, individuelle Roboter für jeden Use Case separat?

Ja, nicht ganz. Also wir haben wie so eine Art Lego-Baukasten für Roboter. Das ist die Kerntechnologie, die wir aus der Uni mitgenommen haben. Also wie so ein Lego-Baukasten aus 4 Modulen heute, Größe S, M, L und XL. Und aus den 4 Lego-Modulen kannst du dir über 100 verschiedene Roboterarten aufbauen. Und die Module packst du zusammen, die bauen wir, fertigen wir selber in München bei RobCo und testen die dort, assemblieren die dort. Und wir können heute de facto mehr verschiedene Konfigurationen an Armen aufbauen und Robotern aufbauen als die großen KUKAs dieser Welt. Und insofern gehen wir beim Kunden on-site. Wir machen entweder einen Scan oder bekommen ein CAD-Modell von der Produktionsumgebung. Und generieren dann im Digitalen eine Simulation, wie das Ganze automatisiert aussehen könnte. Das heißt, wenn du jetzt dieser Salatunternehmer bist, dann gehen wir rein und erstellen ein Simulationsmodell mit den Salatboxen, mit dem Roboter, mit der Taktzeit, mit der Sicherheitsanwendung, mit der Maschinenschnittstelle, mit der Kommunikation ins Warenmanagementsystem rein und so weiter und zeigen unseren Unternehmen das, wie es aussehen könnte. Und auf der Basis iterieren wir und installieren dann. Das sind immer dieselben 3 Schritte von quasi Vor-Deployment, das eigentliche softwaregestützte Deployment, und dann managen wir die installierte Roboterflotte. Und das ist der Kern von dem, was wir aus der Uni rausgenommen haben, sind diese Module und das starke Software-Backbone letzten Endes, das die Module steuert und die Roboter steuert und konnektiert. Und damit können wir Themen angehen, die bisher keiner automatisieren konnte, weil wir erstens viel flexibler sind, weil wir das System anpassen auf die Aufgabe. Und nicht mit einem Standardroboter kommen und dann mal gucken, was geht. Und weil wir zweitens einen deutlich höheren Grad an Autonomie in diese Prozesse bringen. Das heißt, überall dort, wo es eine sehr hohe Variantenvielfalt gibt oder das Thema High Mix, Low Volume oder saisonales Geschäft stattfindet oder Teile komplett unsortiert in der Kiste kommen, erst sortiert, lokalisiert, detektiert werden müssen, damit es für einen Roboter funktioniert, haben wir unseren USP, weil wir genau diese Themen machen können. Die sonst eigentlich kein Hersteller kann.

Ich bin immer wieder sehr, sehr überrascht und glaube, wenn es dazu Daten gäbe, wären viele überrascht, wie wichtig Kaffee für das Wohlbefinden, für die Arbeitsatmosphäre, vielleicht sogar für die Produktivität eines Büros ist. Wir haben deswegen Nespresso hier bei uns im Einsatz. Man kann Kapseln mit wenigen Klicks nachbestellen. Der Kaffee selber kommt vor allen Dingen sehr, sehr gut an bei der Belegschaft. Und das Ganze ist wirklich kein Problem dank Nespresso for Business. So, und jetzt kommt's: Wer das auch mal ganz unverbindlich bei sich testen möchte: Ihr bekommt 3 Monate lang eine Nespresso Pro Maschine kostenfrei ausgeliehen und ihr kauft nur euren Wunschkaffee. Außerdem gäbe es zum Start eine kostenfreie Kaffee-Masterclass, damit ihr eure Lieblingskaffees finden könnt. Ich glaube wirklich, eure Belegschaft würde euch das sehr, sehr danken. Am besten, ihr schaut selber mal rein, wie das bei euch in der Firma auch umgesetzt werden könnte. Und zwar gibt es dazu ganz viele Informationen hier hinter dem Link bei uns in den Shownotes. Ihr werdet sehen, das Team von Espressio kümmert sich um nahezu alles.

Okay, und dann verkauft ihr sozusagen einen Einmalpreis und dann noch ein Abo-Modell hinterher für die dauerhafte Management und Steuerung der Anlage?

Genau, es gibt, wir haben zwei Go-to-Market-Modelle und dahinter zwei Businessmodelle. Bei den Go-to-Market-Modellen machen wir entweder, was wir Integrated Solutions nennen, oder Embedded Robotics. Integrated Solutions ist, wo wir eine Lösung integrieren beim Endkunden. Also sprich, diese Salatlinie gibt es schon und wir integrieren heute RobCo in diese Linie wirklich quasi nahtlos und übernehmen diese Tätigkeiten. Embedded Robotics ist, wo wir partnern, in dem Beispiel mit dem Hersteller der Salatbefüllungsanlage, und der hat schon, ich sage jetzt was, 1000 Anlagen im Feld und wir konnektieren auf diese Bestandsanlagen mit einem Bestandsteam, Und implementieren dann RobCo da oben drauf. Und die beiden Modelle steuern letzten Endes, wie wir bepreisen. Also wir haben den Großteil unserer Integrated Solutions, sind Robot as a Service zu einem monatlichen Festpreis, so wie du auch deine Schicht heute monatlich als Produzent bezahlst. Oder wir haben ein klassisches CapEx-Modell mit dann der Subscription on top für die Software.

Und wenn man jetzt mal vergleicht mit klassischen Mitarbeitern, dann seid ihr wie viel dann für den, also im Schnitt? Für den Käufer oder für Nutzer günstiger?

Ungefähr ein Drittel, wenn du auf 3 Schichten unterwegs bist. Das heißt, unser Pricing ist circa konnektiert auf die Kosten von einem Mitarbeiter, eine Schicht, mit aber in der Regel einer höheren Produktivitätsrate.

Okay, also man bekommt dann, wenn man auf 3 Schichten kalkulieren würde, eine Schicht umsonst?

2 Schichten umsonst.

Okay, also genau.

Also hängt dann vom Endunternehmen ab. Ich sag mal, die Zahlen von großen Pharma- oder Automobilunternehmen, die gehen pro Schicht pro Jahr ins Sechsstellige schon, weil die die Ausfallraten mitverrechnen, Urlaubstage, Krankheitstage, Wochenenden, Weiterbildung, indirekte Kosten. Und ich sag mal, bei kleineren oder mittelständischen Firmen sind wir in dem mittleren bis hohen fünfstelligen Bereich, was das pro Jahr pro Schicht bedeutet. Heißt Faktor 3 bei 3 Schichten oder Faktor 2 bei 2 Schichten. Ist in der Regel so, dass wir ab Tag 1, ab Implementierung einen klassischen, einen klaren ROI haben.

Und ihr habt also kein, aber kein hohes Payment upfront.

Also aus Kundensicht gar keins. Genau.

Man kalkuliert quasi dann sozusagen über die Zeit. Man muss nicht einmal die Maschine kaufen und dann sozusagen weiter das Abo bezahlen, so ein bisschen Nespresso-mäßig, sondern das ist halt irgendwie, man fängt an und es bleibt immer derselbe Preis.

Genau. Also bei dem Integrated-Modell Robot as a Service ist es genau richtig und bei dem Embedded Robotics Modell ist es ein klassischer CapEx-Invest, den man kennt.

Genau.

Und wie groß ist die Firma mittlerweile umsatzmäßig?

Wir sind jetzt 200 Mitarbeiter, über 1000 verkaufte Systeme, also Roboter plus Greifer, Kamera, Sensorik und so weiter. Und jetzt, du bist ja immer gut im Rechnen im Podcast, jetzt kannst du scrollen.

1000 Systeme, aber was kostet ein System?

Also wir sind dadurch, dass wir verknüpfen an ungefähr die Kosten von einer Schicht pro Mitarbeiter, sind wir, ich sag mal, zwischen 5.000 und 8.000 Euro oder Dollar pro Monat.

Boah, da muss ich jetzt aber noch überlegen, wie ich das am besten hochrechnen kann auf den Jahresumsatz. Das ist nicht so einfach.

Hilf uns, er erklärt es gleich. Also genau, ich meine, wir kommunizieren den Umsatz nicht. Wir haben uns letztes Jahr verdreikommandreifacht. Aber wenn du die Mathe einmal so machst und überschlagsmäßig und du gehst mal an der unteren Grenze von 1.000 Systemen aus und dann von, um es einfach zu machen, 8.000 250 Euro pro Monat, 100.000 pro Jahr, und wir nehmen an, dass das alles recurring ist, dann wärst du bei 100 Millionen Euro oder Dollar Revenue Runrate. Da sind wir noch nicht ganz, aber es ist auch nicht weit weg.

Okay, aber es wächst vermutlich stark.

Genau, also wir haben jetzt auch Anfang des Jahres nochmal Kapital aufgenommen. Wir sind vom, ich sag mal, vom, wenn du die Komplexität der Sache betrachtest, ist ja wirklich ein echtes Uni-Spin-off. Also etliche Patente in der Company, wir haben über 13 Jahre Forschung ausgegründet, die gesamte IP übernommen, das damals auf dem Cover der Science Robotics, dem wichtigsten Journal für Robotik, veröffentlicht. Wenn du das alles verrechnest, glaube ich, waren wir sehr kapitaleffizient unterwegs, aber haben klassisch die Firma venturefinanziert, um das Wachstum zu stemmen. Und insofern lange Antwort auf eine kurze Frage: Genau, wächst weiter stark.

Und stark wachsen heißt dann schon irgendwie so 50% Wachstum oder noch mehr?

Nee, das schon mehr.

Schon deutlich mehr. Also ihr verdoppelt euch jedes Jahr oder so was in der Art?

Genau. Also letztes Jahr war es sogar mehr als das. Da haben wir uns etwas mehr als verdreifacht im Sales. Und das zu halten wird natürlich immer schwieriger over time. Aber wir sind jetzt Anfang des Jahres oder eigentlich letztes Jahr stärker in die USA expandiert als neue geografische Öffnung. Das ist ein großer Hebel für uns. Und das Zweite ist das Thema Ich sage mal Robotic Capabilities und Use Cases. Also das ist jetzt ein großes Thema, können wir vielleicht gleich noch sprechen dazu, aber die 100% der Themen, die manuell heute passieren im Bereich Produktion, Manufacturing, Logistik, davon lassen sich nach wie vor heute vielleicht 5 oder 10% automatisieren. Und für die verbleibenden 90, 95% braucht es noch stärkere, in der Regel KI-Capabilities, um das hinzubekommen. Und da investieren wir sehr viel Geld, um einfach noch mehr Use Cases bei unseren Bestandskunden und neue Kunden umsetzen zu können. Und damit kommst du, wenn du die US-Erweiterung mitnimmst als geografische Erweiterung, plus das Thema Use Cases und Produkterweiterung, auch, glaube ich, für eine relativ lange Zeit noch auf sehr hohe Wachstumsraten.

Okay, das heißt, man kann da locker eine Milliarde Umsatz mit machen?

Ja, auf jeden Fall.

100%. Und sag mal ein paar Referenzkunden, die es jetzt schon gibt.

Also BMW ist ein Referenzkunde, den wir nennen können.

Also da seid ihr in der BMW-Autoproduktion?

Genau, das ist ein Inspection Case, wo wir mit dem Roboter eine Kamera führen und in dem Fall das Chassis inspizieren und dann softwareverknüpft die Ergebnisse der Inspektion zurücksteuern in deren lokales Manufacturing Execution System. Rosenberger ist eine Firma, die groß ist, geht an die 3 Milliarden Umsatz, 14.000 Mitarbeiter. Da machen wir klassisches Maschinenbe- und Entladen im Bereich Fräsmaschinen, Drehmaschinen für Aerospace- und Automotive-Teile. Dann haben wir gerade einen Salathersteller genannt. Wir haben einige auch sehr große Kunden im Bereich Datencenter, wo wir Datencenterprozesse automatisieren. Wir haben eine sehr spannende Firma, Koenig Bauer.

Druckerschreibmaschinen?

Ja, genau. Die machen ja Maschinen für zum Beispiel Banknotendruck. Und sind der größte, ich glaube, 95% aller US-Dollar-Banknoten werden auf Koenig Bauer-Maschinen gedruckt. Das haben wir jetzt öffentlich gemacht im Rahmen der Aufsichtsratssitzung von Koenig Bauer. Da sind wir der Nummer-1-Embedded-Robotics-Partner für Koenig Bauer. Das ist so eins dieser Beispiele. Koenig Bauer hat über 1000 Experten und Techniker im Feld und tausende Maschinen. Und sämtliche dieser Maschinen können über RobCo automatisiert werden. Mit einer schlanken Lösung. Und das ist ein klassisches Embedded Robotics Thema, das wir zusammen angehen.

Okay, also eine Art Partnerschaft. Die haben die Vertriebskontakte und ihr macht die Maschine dann besser und lasst die mitverkaufen.

Genau das. Und dann wirst du auch, das ist extrem spannend, aus einer sehr, ich sag mal, strategischen Brille, weil RobCo zusammen mit Koenig& Bauer in dem Fall zu einem Value Play wird versus einer reinen Kostenmaßnahme oder einer Ich muss eine Druckmaschine anschaffen, Maßnahme, weil du wirklich durch eine automatisierte Maschine am Umsatz, an der Topline von einem Endkunden ansetzt. Und wenn du das automatisiert machen kannst übers Wochenende, über die dritte Schicht und so weiter, bewegst du dich von einem Maschinenbauer zu einem strategischen Wertlieferanten sozusagen für die Endkunden. Und das ist wirklich eine Transformation, die da stattfindet, auch in diesen Boards.

Weil der Kunde nicht mehr einfach nur eine Maschine bekommt wie jeder andere auch, sondern bekommt dann eine smarte Maschine, die dann eins zu eins auch Menschen ersetzen kann und Ähnliches.

Jobs ersetzen. Genau, aber du kannst sie, du schaffst einen deutlich höheren Impact auf die Topline durch eine automatisierte Lösung versus, ich sage jetzt mal, just another machine. Und das ist sehr, sehr spannend.

Und dann teilt man sich irgendwie den Umsatz dann mit König und Bauer.

Genau, da sind wir weniger public darüber, aber genau, da gibt es dann verschiedene Möglichkeiten, das zu einem Win-win-win für Kunden, König und Bauer und RobCo zu machen.

Okay, und jetzt nur noch, um den Case einmal zu verstehen als Beispiel, was ihr dann da macht. Also normalerweise liefern die Maschinen, um Banknoten zu drücken, und dann an alle Regierungen dieser Welt, nehme ich an, oder an viele.

Ja, die liefern in der Regel dann in Deutschland, weiß ich nicht, wie sehr das öffentlich ist, aber dann gibt es am Ende Unternehmen, die den Prozess des Banknotendrucks übernehmen. Also Koenig& Bauer ist wirklich ein klassischer Maschinenbauer, ein deutscher Maschinenbauer, sehr hohe Qualität, extrem gut geführt. Auch sehr innovativ in dem Bereich. Und die verkaufen die Maschinen an Unternehmen, die den Service anbieten für die zum Beispiel Bundesregierung, die dann die Noten drucken, oder für, was kann ich, Federal Reserve wahrscheinlich in den USA, ne, die dann die Noten bezieht. Und das ist eben der strategische Wandel, der passiert ist, dass du vom Maschinenbauer zum Servicelieferanten wirst, weil ja letzten Endes du die Maschine anbietest mit der Automatisierungslösung. Und damit passiert dieses Upleveling im im Offering. Und das ist sehr, sehr spannend.

Was konkret ermöglicht ihr denn der Maschine, was sie vorher nicht konnte? Also was kann sie dann dank eurer Technologie?

Das ist eine Be- und Entladetätigkeit letzten Endes. Also sind wir wieder bei dem Thema eingangs. Die Aufgaben selber sind wenig exciting, aber der extrem niedrige Automatisierungsgrad heute und das sehr, sehr hohe Potenzial, das automatisiert zu machen, ist das, was eigentlich spannend ist dahinter.

Und wie viele Menschen arbeiten jetzt bei euch mittlerweile?

200 knapp.

Das ist ja noch relativ schlank für was ihr da so macht.

Ja, also genau, ich glaube, wenn du sprichst natürlich über ein Investitionsgut, Industriegut, und damit sind die Preise relativ schnell sechsstellig oder auch siebenstellig, bei großen Verträgen achtstellig. Aber es ist eine relativ überschaubare Truppe noch dafür.

Und ganz am Anfang, Hut ab, hat Frank Thelen investiert.

Unter anderem, genau, mit Christian Reber und dem Daniel Deines von UiPath haben wir anfangs eine Angelrunde zusammengestellt. Und das war dann Frank, Marcel und Marc, seine beiden Partner, und genau, ein paar weitere.

Und wie kam das zustande? Also ihr habt euch irgendwie kennengelernt, offensichtlich, aber wie?

Das kam zustande über, also ich hatte Marcel kennengelernt, das ist extrem, also wirklich ein extrem starker, ich würde sagen einer der besten sicher deutschen oder europäischen Tech-Investoren, hat sich auch selbstständig gemacht mittlerweile. Marcel hatte ich kennengelernt über Ich glaube, ein Event im Münchner Ökosystem. Und aus dem Zuge heraus hat sich dann die Seed-Runde strukturiert.

Also wenn man jetzt hört, wer dann nachinvestiert hat, also ich habe dann Sequoia, habe ich gehört, einer der besten Investoren der Welt. Also bei allem Respekt vor Frank Thelen, der ist schon top, aber das ist jetzt ja schon nochmal globale Liga, also Google-Investor und so.

Wer noch? Genau, Sequoia hatte die, mit Sequoia hatten wir die Series A gemacht. Das war nicht ganz einfach, 2022. Nach dem Zinsschock und dem Ukrainekrieg und dann mit Lightspeed Venture Partners die Series B.

Auch ein globaler Top-Name, ja?

Absoluter, genau. Einer der Top-5-Tech-Investoren aus dem Silicon Valley. Und jetzt die letzte Finanzierungsrunde hatten wir mit Lingotto. Das ist die Holding- und Tech-Investment-Plattform rund um Ferrari, Stellantis und so weiter, also Exor. Plus LightSuite wieder und allen Bestandsinvestoren.

Was ist so eine Firma jetzt dann wohl in Größenordnung wert? Du weißt jetzt relativ genau wahrscheinlich.

Genau, also über eine Milliarde US-Dollar.

Wow, also schon Unicorn.

Ist genau, ja.

Ist ja in Deutschland nicht so landläufig bekannt, dass, also ihr existiert vielleicht schon mal, aber vielen nicht, aber, und dass ihr so einen Wert habt bauen können in den letzten 6 Jahren erst recht nicht.

Genau, wir hatten ja vorher auch kurz gesprochen dazu, also wir haben immer sehr stark eigentlich versucht, die Themen fast wegzuschieben, wahrscheinlich zu stark, ist so das Feedback, das ich aus unserem Shareholder-Club bekomme, weil wir sehr kunden- und produktfokussiert waren. Und insofern ist es aber auch heute noch, also wir haben jetzt Rob-Geburtstag sozusagen, und in dem Zuge haben wir auch die Runde angekündigt, aber verknüpfen sehr stark über eigentlich zwei Themen. Wir haben sehr, sehr spannende strategische Partner dazugewonnen in der letzten Finanzierungsrunde, Und wir bieten erstmalig und auch, glaube ich, deutschlandweit relativ einmalig oder zumindest relativ selten Mitarbeiter Liquidität an. Das heißt, wir bieten an, dass Mitarbeitende und im Rahmen von mehreren Millionen Euro Anteile an uns verkaufen können, an die Firma verkaufen können und darüber Liquidität generieren und damit nach für viele 4, 5 harten Jahren das erste Mal wirklich aus ihren Aktienprogrammen Cash sehen. Und das ist für uns als Firma jetzt viel, viel wichtiger als der Bewertungsmeilenstein und extrem spannend. Also war noch mal, das war ein Highlight.

Aber das heißt, ihr habt die Bewertung, zu der ihr dann euren eigenen Leuten Anteil zurückkauft, einmal am Markt validiert und gecheckt, dass das irgendwie eine gängige Bewertung ist, die auch externe Leute bezahlen würden.

Genau, exakt. Wir haben das professionell gemacht. Was ist die Firma jetzt heute wert? Das definieren nicht du oder ich, sondern das muss am Ende ein professioneller Markt bewerten, Kapitalmarkt. Und wir hatten jetzt also wirklich das Who is Who. Also Sequoia hat wieder partizipiert, Lightspeed, alle Bestandsinvestoren, Lingotto, Kindred, Greenfield mit Leitmotiv, der Volkswagen-finanzierte Fonds zum Beispiel.

Also da macht dann Fonds von Frank Thelen ja wahrscheinlich 30, 40, 50 extra.

Müsste genau, müsste, das müssten Marc, Marcel und Frank mal ausrechnen. Wahrscheinlich ist das so die Könnte stimmen.

Und dir gehört auch noch ein großer Share an der Firma?

Genau, ja, das ist ja einsehbar auch. Genauso deutlich zweistellig noch.

Und dann noch seinen beiden Partnern auch, nehme ich an.

Genau, also uns 3 Mitgründern und dem Team gehören, ich glaube, 33% circa noch, was jetzt für die Größe und für die auch, sag mal, Kapitalintensität der Sache ein sehr, sehr guter Wert ist. Aber hätte nichts dagegen, wenn es dann doppelt so hoch wäre.

Ja, das glaube ich, das glaube ich, das glaube ich. Aber es ist ja schon Also bemerkenswert. Ich hatte vor einem Jahr ungefähr den David Reger hier von Neura Robotics. Kennst du den?

Ja, kenne ich persönlich.

Das ist ein bisschen ein anderes Modell. Also auch der ist ja nun auch sehr bullish. Hat danach, glaube ich, auch eine Runde gemacht irgendwie, wo eine Milliarde an Cash reinkam. Also die Bewertung muss noch höher gewesen sein. Ich glaube, es war dann bei 4 oder 5 Milliarden. Aber da tut sich was in dem ganzen Robotics-Space. Wobei man unterscheiden muss zwischen dem, was ihr macht, und Er baut ja, glaube ich, so humanoide Roboter, also wirklich mit so ungefähr so mit Kopf drauf. So stellen wir es vor, so mit Gliedmaßen und allem Drum und Dran. Das ist ja nicht so euer Prinzip. Das ist schon was anderes. Aber die Branche wächst.

Die Branche ist extrem spannend. Und ich glaube, wenn du es nochmal eins extrapolierst, dann sprechen wir eigentlich auch nicht über Automatisierung, Robots und so weiter, sondern über Physical AI. Und für die, die es kennen, von Jensen Huang von Nvidia war ja der Pitch sozusagen von agentischer KI auf Physical AI. Also letzten Endes verkörperte KI in der physischen Welt. Und das ist als Thema und als Makrotrend gerade einfach Wahnsinn. Und es gibt fairerweise sehr wenige Companies in dem Bereich, die wirklich so wie RobCo substanziell Umsätze erwirtschaften und beim Kunden aktiv sind. Weil durch diesen Riesentrend Physical AI gerade einige Wetten platziert sind, die laufen so nach dem Motto: Was wird das nächste ChatGPT? Oder das nächste Anthropic und Claude für Physical AI. Und da laufen Wetten teilweise auf Firmen mit keinem Produkt, keinem Umsatz, die sind dann mit Multimilliarden bewertet. Und da sind wir eben sehr aktiv der Gegenspieler dazu, mit echten Kundendeployments, echten Umsätzen, vernünftigem Wachstum.

Aber seid ihr in der Verlosung drin? Also würdest du sagen, dass ihr sowas werdet? Also könntet ihr das nächste ChatGPT werden?

Also die große Diskussion, bewegt sich um 3 Bereiche. Das ist einmal sozusagen the brain, also die Intelligenz, das ChatGPT der Robotik oder andere Anbieter. Dann the body, also auf welcher Verkörperung passiert das ganze Thema? Vom Staubsauger zum Roboterrasenmäher zum Humanoiden zum Arm und so weiter. Und dann ist die dritte Komponente: Wie bekommen wir die Kisten ins Feld? Mal ganz plakativ, weil du ja nicht wie bei ChatGPT ein Login verkaufst, ein API-Key oder ein Chatinterface. Sondern ein echtes Hardwareprodukt, das 24/7 laufen muss, mit industriellen Anforderungen, Sicherheitsanforderungen und so weiter erstmal ins Feld kommen muss. Und ich glaube, dieser dritte Schritt wird massiv unterschätzt im Feld, weil viel dieses Brainfundings sich auf Labs konzentriert, die eigentlich aber von Robotics und Deployment und so weiter zumindest originär nicht herkommen. Und das ist unser Anspruch zu deiner Frage, als RobCo diese 3 Themen zu verknüpfen. Wir verkaufen keine Roboter oder Module oder Greifer oder Safety oder whatever. Wir bieten am Ende Arbeit an und eben nicht durch Mitarbeiter ausgeführt, sondern durch Roboter. Und der passende Formfaktor, die passende Intelligenz, das passende Deployment-Modell, das Thema Robot as a Service versus Upfront CapEx Invest sind alles Themen, die es uns ermöglichen, schneller, einfacher, niederschwelliger da loszulegen mit Robotern. Aber wir sind kein Komponentenlieferant oder Lab oder wie auch immer. Aber zu deiner Frage, ich glaube, dass genau das der springende Punkt ist, dass du die Verknüpfung aus Brain, Body und Deployment hinbekommen musst, um da wirklich den dominanten Spieler aufzubauen, in unserem Fall in der westlichen Welt, und den Claim zu erreichen, Robcon every factory. Da braucht es alles.

Also das ist nicht jemand, sondern David Regor und Neura dann doch. Also ich hätte gedacht, das seien so ein bisschen schon auch unterschiedliche Spielfelder, auf denen ihr da agiert, aber spätestens in der sagen wir mal ganz großen Betrachtungsweise, wie du die Kategorie gerade aufgemacht hast, dann ist man schon im selben Spielfeld.

Ja, also als, ich sag mal, als kompletter Teil Landkarte auf jeden Fall, beim Kunden weniger bis gar nicht ehrlicherweise bisher, aber vom Anspruch her ja. Und ja, also das Feld ist extrem jung auch noch, muss man sagen. Also es ist gerade sehr viel, passiert sehr viel links und rechts und wir glauben, als RobCo daran, dass sich der entscheidende dominierende Faktor daraus ergibt, diese 3 Themen Brain, Body und Deployment sehr gut hinzubekommen und da sauber durchzuexekuten.

Aber erklär mir mal kurz, als jemand, der nicht jeden Tag auf so eine Landkarte guckt eurer Branche, wer ist denn da noch so groß? Also Neura, RobCo sind glaube ich schon die größten Namen in Deutschland, die ich so sehen konnte, aber weltweit einfach noch ein paar andere Namen, wenn ich die demnächst lese, da weiß ich Bescheid.

Genau, also es gibt Es gibt mehrere Kategorien. Die eine Kategorie sind sozusagen die Robotmaker erster Stunde. Das sind 4 Stück. Das ist KUKA, hatten wir schon gesprochen, Fanuc, Yaskawa und ABB. ABB ging ja jetzt an Masayoshi Son von Softbank, also die schweizerisch-schwedische Firma. Diese 4 Spieler zusammen dominieren den klassischen, wenn du heute Roboter googlest, dann kommt ja so ein Bild von einer Automobillinie. Und da sind riesige entweder gelbe oder orange Roboter, die zum Beispiel Chassiteile durch die Gegend handhaben. Das sind diese vier Companies, die sind circa 50 Jahre alt jeweils.

Also einer davon ist deutsch, einer ist schweizerisch und die anderen beiden in Europa.

Ja, heute ist keiner mehr deutsch.

Also KUKA war mal deutsch.

Ja genau, aber heute ist es, das ist ehrlicherweise, du sprichst ein anderes Thema an, heute ist keiner mehr deutsch, davon nicht mal mehr europäisch. Also die KUKA ging an Midea, damit China. ABB, Schweizerisch-Schwedisch, gegen Softbank, Japanisch, Yaskawa und Fanuc sind beide japanisch auch. Das heißt, dieses Feld, die machen zusammen 12 bis 14 Milliarden US-Dollar Umsatz. Der größte ist Fanuc mit 4,9 Milliarden letztes Jahr. Die zusammen, die wachsen eigentlich seit 10, 15 Jahren wenig bis gar nicht und sind so in diesem Bereich 12 bis 14 Milliarden. Dann hast du die Labs, die Physical AI Labs. Also da gibt es ein paar Namen wie zum Beispiel Skilled, 14 Milliarden US-Dollar Bewertung oder Physical Intelligence oder Rhoda oder Mind oder Generalist. Also gibt es im Valley jetzt sicherlich, ich sag mal, 10 plus mit auch substanzieller Bewertung, die rein über das Brain kommen. Die sagen, wir machen eine General Intelligence für robotische Anwendungen im Bereich Physical AI. Und der eine oder andere von denen bewegt sich jetzt mehr und mehr in das Thema Deployment und Body auch rein, sodass die perspektivisch mit RobCo competen werden. Das ist aber noch offen, das Thema. Und dann würde ich sagen, genau, gibt es die Klasse, die du angesprochen hattest. Da denke ich, ist RobCo in der westlichen Welt der führende Spieler. Und dann gibt es noch so eine vierte Kategorie, aus meiner Sicht weniger interessant, die nutzen Bestandssysteme. Also Bestandsarme von ABB zum Beispiel oder wie auch immer, und installieren die im Feld mit ihrer eigenen Softwareplattform oder mit einer eigenen Sensorplattform oder wie auch immer. Das ist, glaube ich, und die Zahlen geben da recht, traditionell schwierig, weil du nicht so tief ins Produkt reinkommst. Also das ganze Thema vertikale Integration versus digitaler Lippenstift oben drüber. Und wenn du jetzt aber wieder vom Kunden her denkst, Das ist eine Echtzeitanwendung mit Industrieauflagen, mit Safety-Anforderungen, mit ISO-Normen. 10218-2 ist die Roboternorm, die da erfüllt werden muss, mit tiefer Softwarekonnektivität. Und das machst du dann mit dem Bestandsprodukt, aber legst eine Softwareplattform oben drüber. Das ist nicht der kernwertstiftende Faktor aus meiner Sicht. Also das sind die 4 Kategorien.

Ich kenne es wirklich eins zu eins aus meinem Umfeld.

Gründerinnen, Gründer, Selbstständige.

Folgende Situation: Sonntagabend, es war eigentlich eine gute Woche, man hat neue Kunden vielleicht gewonnen, laufende Projekte kommen voran und man schaut noch mal in sein Postfach und wird dann überrascht. Steuervorauszahlungen, eine Menge Rechnungen oder vielleicht sogar eine Lohnabrechnung stehen an. Und genau hier kommt unser Partner Lexware ins Spiel. Das Tool heißt Lexware office und darüber laufen Rechnungen, Buchhaltung und auch Gehälter automatisch. Man sieht dann auf einen Blick, was reinkommt, was rausgeht und ob sich ein neuer Kunde auch wirklich rechnet. So entscheidet man am Ende auch mit Zahlen im Rücken und nicht nur nach Bauchgefühl. Über 650.000 Unternehmen nutzen schon Lexware, weil sie sich lieber um ihr Geschäft kümmern möchten als um den Bürokram. Lexware Office soll Unternehmertum einfach machen. Hörerinnen und Hörer dieses Podcasts bekommen Lexware Office für 3 Monate zum halben Preis. Ihr findet alle Infos dazu bei uns in den Shownotes.

In dieser Kategorie, wo du gerade die ganzen amerikanischen Silicon-Valley-Namen nanntest, sind das dann auch diese sogenannten World Models, die dann damit gemacht werden?

Das ist nochmal ein bisschen anders, aber es geht in dieselbe Richtung. Also der Anspruch an oder den Ansatz für Physical AI, den die Labs fahren, ist in der Regel, sind VLMs oder VLAs. Das steht für Vision Language Models oder Vision Language Action Models.

Also im Gegensatz immer zu den Large Language Models, die wir heute kennen, als was heute KI ist. Bei ChatGPT dahinter oder bei Anthropic dahinter ist ja immer Large Language Model. Genau. Da sagen jetzt ja die Experten, das Nächste sind halt diese World Models, die dann irgendwie in der echten Welt, deswegen dachte ich jetzt Robotik, dann zur Nutzung kommen.

Genau, also die World Models, die es gibt, die sind in der Regel nochmal eins abstrahiert. Die haben Robotics als Applikation, aber auch Videogames oder Movie Production oder wie auch immer. Aber der spannende Ansatz aus der KI-Sicht ist letzten Endes, Was da passiert ist, du übersetzt durch eine KI Pixel aus einer Kamera in entweder eine Analyse und ein Modell. Das ist ja heute, was wir in Gemini oder in ChatGPT auch machen. Analysiere meinen Kühlschrank und sag mir, was ich heute Abend kochen soll. Oder du machst genau das als VLA mit einer Robot-Action hinten dran. Das heißt, du analysierst den Kamera-Input von einem Roboter. Das machen wir auch. Erkennst dann Bauteile, erkennst die Maschine, erkennst Hindernisse und so weiter. Und übersetzt das in eine Robot Movement, in eine Robot Action. Und dann gibt es einen Approach eins weiter, der heißt DVA, das sind Direct Video Action Models. Das heißt, du übersetzt ohne eine Language-Komponente direkt vom Video auf eine Action. Und das gibt es eben auch als World Models. Also du hast die gesamte Welt sozusagen digitalisiert und übersetzt das in Bewegungen, übersetzt das in Actions, übersetzt das in Filmszenen.

Und da seid ihr nicht unterwegs, das ist nicht euer Thema?

Nee, da sind wir nicht unterwegs. Da partnern wir heute, auch weil der Markt sehr früh ist. Also du müsstest heute, was das ganze Thema Rechenleistung zum Beispiel angeht, wenn du ernsthaft mitspielen möchtest, Milliardensummen investieren, vielleicht sogar Milliardensummen jährlich, um wirklich ein führendes Frontier Lab aufzubauen für die Themen, über die wir sprechen. Das heißt, unser Ansatz ist aus der Brain-Body-Deployment-Logik: Wir kommen ganz stark aus unserem eigenen Body. Die Modularität, die 100 verschiedenen Roboter. Wir haben auch einen Industrial Robot, der eine Art menschenähnliches Design verfolgt mit 2 Armen und so weiter. Das haben wir. Wir haben eine starke Go-to-Market- und Deployment-Power. Und wir haben ein eigenes Brain auf der Ebene, ich sag mal, Mid- und Post-Training für KI-Anwendungen im Feld. Wir partnern aber auf der Foundation-Model-Ebene mit zum Beispiel dieser Art von Firmen. Und ehrlicherweise, Da kommst du kaum hinterher. Also ich bin jetzt 80 Stunden die Woche in einer schlechten Woche, auch noch mehr in dem Thema drin. Und es ist fast nicht nachzuverfolgen, wie schnell sich auch der Open-Source-Bereich bewegt. Das heißt, heute ist aus meiner Sicht nicht klar, ob auf der World- und Videomodel-Ebene sich nicht vielleicht für unsere Anwendung Open-Source-Modell durchsetzt, komplett kostenfrei.

Was super wäre für euch.

Oder wäre für uns super, oder ein Frontier-Model, oder wir vielleicht Lab zukaufen müssen oder selbst gründen. Und insofern ist es heute, wir fokussieren auf Kunden, Installation, den Body dafür, den Robot Body, generieren super Umsätze, wachsen als Firma phänomenal und nehmen mehr und mehr von der Brain-Komponente dazu. Und der Ansatz im Markt ist natürlich bei den Labs das Gegenteil. Die sagen, wir haben das tollste Brain und der Rest löst sich dann von selbst, weil das Brain so gut funktioniert. Und da glaube ich, ist das vermessen, weil eben Deployment und die hohen Anforderungen im Manufacturing.

Gibt es ja auch einen ehemaligen, glaube ich, Google-Topmanager aus dem KI-Bereich, der jetzt auch so ein World-Model-Startup da macht und sofort Milliardenbewertung und sowas alles.

Genau. Ich bin da zum Teil auch, Full Disclosure, investiert persönlich als Angel, um das Thema zu verfolgen und um die robotische Komponente zu liefern. Aber es ist aus unserer Sicht der richtige Ansatz, so zu fahren, wie wir es heute machen. Über starken Kundenfokus, Deployments, den besten Formfaktor dafür und dann mehr und mehr von der Brain-Komponente dazu zu nehmen.

Und sind denn eure Kunden aktuell vor allen Dingen deutsche Firmen oder europäische Firmen?

Na, es ist ungefähr 70%, 30% zwischen Europa und den USA. Also ich bin mit meiner Familie jetzt im Juni dieses Jahr in die USA gezogen, um die Expansion für Robcon in den USA zu treiben, und wir denken, es wird wahrscheinlich sich so 50/50 annähern in den nächsten 4 bis 6 Quartalen.

Okay, das heißt, dann seid ihr immer mehr auf dem Weg, eine sozusagen zumindest umsatzseitig amerikanische Firma zu werden?

Ja, ich glaube, also wir sind heute bei sehr vielen Unternehmen unterwegs, die sind teilweise— ich hatte heute Vormittag einen Kunden gesprochen von uns, die haben 113 Fabriken weltweit. Also die, ich glaube, die haben überall eine Fabrik, außer vielleicht in Alaska oder in der Antarktis. Insofern, das ist sehr schnell ein sehr globales Thema. Für uns ist der spannende Faktor, der Prozess, ein System zu verkaufen und zu deployen, ist sehr ähnlich in den USA und in Europa. Also was Data Privacy angeht, was die Deployment Motion angeht, was das Pricing angeht. Der asiatische Markt funktioniert doch sehr anders. Das haben wir mal eine Zeit lang über einen Partner versucht, aber heute eigentlich verworfen. Wir wollen den dominanten Spieler aufbauen für Physical AI im Manufacturing-Kontext in den USA und in Europa. Und insofern ist das der Fokus heute und weniger das asiatische Aussehen.

Und wenn man da jetzt irgendwo anruft und Kontakt aufnimmt vertrieblich, dann geht es einfach, dann sagen die: Oh, spannend, kommt mal vorbei. Oder sagen dann viele: Ich habe den x-ten KI-Anruf schon bekommen und wir sind KI-mäßig gerade gesättigt, ciao. Oder wie ist da so die—

Nee, also es ist eher Ersteres, nicht ganz so einfach, aber das Thema ist am Ende ja, Ich sag mal, jedes Board, Management Board oder Board of Directors von einer zukunftsfähigen, innovativen Firma hat heute das Thema Automatisierung auf der Platte. Die haben das gelesen bei einer Nvidia Keynote oder gesehen von Jensen Huang oder lesen es in der Presse oder sagen einfach, wir kriegen die Nachtschicht nicht besetzt, ich kriege schon die zweite Schicht nicht besetzt, was machen wir? Und jetzt ist die Situation ja, die Labs haben wir gerade gesprochen, haben keine Antwort. Das ist pre-Product, pre-Revenue, pre-everything. Das Einzige, was da nicht pre ist, ist die hohe Bewertung. Dann hast du die Legacy-Anbieter, KUKA, Yaskawa und Co., da muss ich einen kommen lassen, ich sag jetzt mal, der nimmt die Maße, schickt das an den Reseller, an den Distributor, dann kommt noch ein Safety Consultant, dann gibt es ein Konzept und 15 Monate später steht eine Lösung. Und die rechnet sich eigentlich auch nur bei dem hohen CapEx-Wert. Wenn ich da, ich übertreibe jetzt, hunderttausende Stückzahlen produziere. Oder RobCo meldet sich. Und das ist tatsächlich, es hört sich jetzt ein bisschen überspitzt an, aber das ist am Ende unser Anspruch zu sagen, wir machen es relativ einfach zugänglich. Wir haben eine Lösung, die heute funktioniert. Wir brauchen nicht erst 3 KI-Breakthroughs und nochmal 10 Milliarden Funding, damit das fliegt. Und wir haben super Referenzen, die wir zeigen können, mit Hunderten Systemen im Feld, über 1000 verkauft, wo wir in der Regel diese Typen von Use Cases auch schon mal gemacht haben. Also wenn wir heute beim Kunden unterwegs sind, ist die Wahrscheinlichkeit sehr hoch, dass wir von genau dem Anwendungsfall wahrscheinlich mehrere oder Dutzende schon implementiert haben. Und dann kannst du loslegen und dann kannst du genau dieses Problem oder genau dieses Thema lösen, das heute in den Boards und in den Managementteams häufig vorherrscht: Wer kann hier Abhilfe schaffen und wie kommen wir auf das ganze Thema Physical AI, Wie kommen wir da aufs Spielfeld?

Also, und euer entscheidender Vorteil ist dann, ihr seid natürlich noch moderner und frischer an der Technologie dran und habt dann diesen Baukasten, aus dem man dann irgendwie sich bedienen kann, was eine KUKA und so nicht haben, sondern ihr könnt dann da einfach sehr schnell eure Software-Hardware-Anforderungen sozusagen so zusammenpuzzeln.

Ja, also wir haben es früher mal, da werde ich immer gechallenged intern, aber ich finde es trotzdem gut, deswegen sage ich es. Wir haben es früher genannt als RobCo ist AAA, also wir sind die, Englisch, aber the most adaptable, autonomous and affordable solution. Das sind eigentlich die 3 Themen, weil damit brichst du die Komplexität, die du hast zwischen Hardware, Software, Implementierung, KI, Schnittstelle, Safety und so weiter, einmal runter in 3 ganz klare Claims. Wir haben die anpassungsfähigste Lösung, Adaptability. Wir können aus Modulen und mit dem starken Software-Backbone die Lösung so aufbauen, das für dein Case heute funktioniert und auch morgen, falls sich Änderungen ergeben. Das ist das Erste. Das Zweite ist das Thema Autonomy. Wir haben gerade ganz viel gesprochen über angewandte KI im Einsatz in der Fabrik und über Sensorik und über Vision und über autonomes Greifen. Und das Dritte ist Affordability. Also wenn heute, egal ob im Enterprise-Segment oder mittelständischen Segment, wenn die Budgets aufgebraucht sind und ich nicht 6 und 7 Stellen investieren kann für einen CapEx invest in eine Legacy Robotics Lösung von einem der Japaner oder Chinesen, dann kommt natürlich so eine Robot as a Service Lösung mit einem monatlichen Preis zur richtigen Zeit.

Wie viele Monate muss man sich dann committen, wenn man euch haben möchte? Macht man dann 2, 3 Jahre?

2 Jahre, mindestens 2 Jahre und Average sind heute 38 Monate, etwas mehr als 3 Jahre ist Mittelwert. Die längsten sind 5 Jahre, 60 Monate.

Und glaubst du, dass man, was der David mir damals sagte, was mir im Kopf geblieben ist, so ein deutsches Robotik-Cluster bauen kann, also sozusagen Robotik als neues Segment in der deutschen Wirtschaftslandkarte, Industrielandkarte, Pharma und Maschinenbau und Automobilbau ist ja alles unter Druck. Jetzt kommt eine neue Industriesparte, nämlich Robots, die wir hier in Deutschland besetzen können?

Ich glaube ja. Ich glaube aber, dass das ganze Thema als Ökosystem stattfindet international. Also vielleicht der Body und das Setup aus Deutschland, die beste KI aus den USA, die Implementierung dann dort, wo die Kunden jeweils sind. Und die Zahlen, die mich da positiv stimmen, sind am Ende die Makrozahlen dazu. Also wenn du an Manufacturing denkst als Wirtschaftsmotor, ist ja die zweitgrößte Industrie nach GDP, nach BIP. Und der Anteil an manueller Arbeit in diesem hohen GDP, ich glaube, die letzten Zahlen sind 16 Billionen US-Dollar jedes Jahr im Bereich Manufacturing. Und davon sind circa 10 bis 20% manuelle Wertschöpfung in den Fabriken dieser Welt. Also das ganze Beladen, Verpacken und so weiter, über das wir gesprochen haben. Das heißt, da spielen sich jedes Jahr 2, 2,5, 3 Billionen US-Dollar ab, an manueller Wertschöpfung, für die es heute fairerweise in vielen Fällen niemanden mehr gibt, der das macht. Und wenn das robotisch funktioniert, dann sprichst du natürlich über einen Faktor 1000 mehr im Umsatz, als das heute der Fall ist bei den 4 großen Herstellern mit 12 bis 14 Milliarden. Wir sprechen ja über, ich sag mal, 16 Billionen an Wirtschaftsleistung nur im Manufacturing. Jetzt kannst du noch Logistik hinzufügen und so weiter. Also die Zahlen sind gigantisch und die Frage ist, wer übernimmt diese Tätigkeiten? Und zwischen dem Umsatz heute im Bereich Robotics und dem Marktpotenzial an Manufacturing, Logistics und so weiter, da liegt einfach eine Menge Potenzial.

Also das heißt, da ist Wachstum für eine ganze Generation so ein bisschen so, wie für eine Generation war dann China der große Wachstumstreiber nach dem Motto, wir haben das Glück, wir wachsen in einer Zeit auf, als die Chinesen uns alles weggekauft haben. Für andere war es vielleicht Digitalisierung und dann kommt eine nächste Generation und vielleicht ist dann dieser Robotics-Shift das Wachstum, was dann eine ganze Generation hier in Deutschland tragen könnte?

Ich glaube, wir sehen es als RobCo ein bisschen wie mit den Finanzierungsrunden und Bewertungen, dass die Diskussion erlauben wir uns nur im Urlaub oder am Wochenende sozusagen. Fokus ist heute auf dem Kunden und auf den Themen, die wir entwickeln. Aber ich glaube, die Zahlen geben dieses Potenzial zumindest her.

Und ich meine, gleichzeitig muss man es jetzt auch erstmal alles hinstellen. Bei den ganzen digitalen Firmen, da ist ja Skalierung immer so insofern einfach, dass am Ende ist jetzt, weiß ich nicht, Google nicht merkt, ob da jetzt ein Zermatt zugreift oder— ich kenne es ja selber früher, als ich verfolgt habe, StudiVZ, ja, wir hatten das einmal hingestellt und dann haben da halt irgendwie statt 10.000 Studenten eine Million Menschen drauf zugegriffen. Das war am Ende fast egal, Server ein bisschen teurer, das war es. Das ist ja bei euch nicht so. Also wenn ich jetzt mir vorstelle, bei euch jetzt ruft ja irgendjemand an, der sagt, okay, ich bin Amazon, macht doch mal bitte meinen Warehouses da so ein bisschen optimiere, dann hast du ja wahrscheinlich damit erstmal 3 Jahre zu tun.

Also da sprichst du genau diese dritte Komponente an mit Brain-Body-Deployment. Also wer macht, wer übernimmt die Implementierung und das Deployment und at scale und in den Fabriken dieser Welt zwischen Chicago, Austin, Tangermünde, Rosenheim und Süditalien. Das ist nicht trivial. Wir haben da verschiedene Ansätze, wie wir damit umgehen, heute auch schon, was wir selbst machen, was wir outsourcen und so weiter.

Also 200 Leute ist da wenig zu holen, habe ich das Gefühl.

Genau, du musst stark partnern, also musst stark partnern, vor allem für die mechatronische Installation, die Hardwarekomponente. Also unser Team kommt, wir nennen das Field Solutions Engineering oder Solutions Engineering, die kommen ins Spiel vor allen Dingen, wenn es um die Softwareanwendung geht und die tiefe Integration in die Bestandsprozesse. Was wir damit sicherstellen, ist, Wir haben letzten Endes den Final Sign-off von der Lösung im Feld. Die kann von dem Partner installiert werden. Wir kommen aber für den letzten Schritt ins Spiel für die Softwareintegration und wir sind dann weiterhin im Rennen, wenn es um Expansion geht und Erweiterung, weitere Anwendungsfälle, neue Fabriken und so weiter.

Also wenn ich jetzt irgendwie bei euch anrufe und sage, ich möchte mit euch arbeiten, dann bekomme ich erst gar nicht nur euch, sondern erstmal auch einen Partner.

Doch, du bekommst uns. Wir orchestrieren vom kalten, warmen Lead bis hin zum Vertragsabschluss zur Simulation bis zur Implementierung. Aber wir subcontracten mit Partnern dann die eigentliche mechatronische Installation.

Und diese Subcontractor sind dann?

Das also von bis. Das können Vater-Sohn-Unternehmen sein, die gestern noch Förderbänder in der Industrie installieren und heute Roboter. Sind auch große Partner. Ich denke, ThyssenKrupp kann ich zum Beispiel nennen. Da gibt es eine Automatisierungssparte mit Hunderten Leuten, die wirklich große komplexe Projekte in der Vergangenheit organisiert hat, die für uns dann die mechatronische Installation übernehmen.

Was meinst du mit mechatronischer Installation?

Also quasi alles außerhalb von Software, wenn du so willst. Also alles, wo keine Sensorik, KI oder tiefe Softwareintegration ins Spiel kommt. Also wirklich den physischen Aufbau von einem Roboter, Safety Kit, eine Basisvorrichtung, Greifer und so weiter.

Aber es sind dann eure Materialien, die von denen dann installiert werden?

Genau. Genau, wir orchestrieren das ganze Thema. Wir bauen dieses Simulationsmodell, das ich dir vorher erzählt hatte, in dem Salatbeispiel, wo wir zeigen, wie es aussieht, zu welcher Taktzeit, wie sich die Systeme verhalten, welche zum Beispiel OEE-Werte wir bekommen, Overall Equipment Effectiveness, also als Maßgröße, wie hoch der Output wird. Und auf der Basis beziehen wir und implementieren wir dann und nutzen aber Partner für die reine mechatronische Installation.

Klingt so ein bisschen so wie bei SAP, da gibt es ja auch die Implementierer oder so.

Ja, also das ist auch tatsächlich extrem spannend, weil durch diesen starken Softwarezwilling und die Vorkonfiguration, die wir ohnehin machen, brauchst du auf der Implementierungsseite nicht mehr die hohe Expertise wie in der Vergangenheit, wo du wirklich jemanden gebraucht hast, der zum Beispiel SPS-Programmierung übernimmt im Feld. Das sind speicherprogrammierbare Steuerungen, das ist das Gegenteil von dem, was heute in KI-Tools abläuft. Da musst du wirklich, ich sage jetzt mal übertrieben gesagt, rückwärts unter der Maschine liegen, damit du ein SPS-Panel programmierst mit alter Siemens-Steuerung, mit Expertise rund um welche Schnittstellen für welche Maschine, mit welchen Schaltungen und so weiter. Und das nehmen wir alles raus. Also diese Komplexität bündeln wir in der RobCo Control Unit und die orchestriert dann letzten Endes den Roboter selber und den Greifer und die Kamera und das Sicherheitskit, aber teilweise auch die Maschinen, die wir beentladen, wie jetzt bei Koenig Bauer. Wann wir öffnen, wann schließen wir, wann fährt das Programm los, bis hin zum Förderband, das da läuft. Und damit nimmst du diese ganze Komplexität auf der Applikationsebene in eine Steuerung. Und die Steuerung wiederum für uns ist so ein Digital-First-Produkt. Das ist eher klassische Webprogrammierung, die sich da abspielt, und ein klassisches Flow-Interface versus einem Expertensystem auf Ebene von der lokalen SPS im Produktionsumfeld.

Aber das heißt, wenn ich was für mich hängen bleibt, ist, ihr helft dann auch, sagen wir mal, klassischen Industrieunternehmen oder Automatisierungsunternehmen wieder Anschluss zu finden oder gebraucht zu werden vielleicht im aktuellen Umfeld. Ihr macht dann, sorgt am Ende für den auch wieder für Wachstum oder für neue Aufgaben.

Genau, also wir, wenn wir Verträge zeichnen, dann gehen wir in unser Partnernetzwerk und schauen, wer mit wem wir davon die besten Erfahrungen gemacht haben, und dann vergeben wir die Subcontracts, und dann müssen wir uns darum kümmern, dass am Ende das Gesamtsystem beim Kunden gut funktioniert. Das ist am Ende ja unser Wertversprechen. Durch das Robot-as-a-Service-Modell bekommen wir die monatlichen Fees nur, wenn die Lösung wirklich einwandfrei funktioniert. Also wir teilen letzten Endes das Risiko mit unseren Endkunden, und daher orchestrieren wir letzten Endes die Gesamtheit der Lösung.

Aber wenn man einmal drin ist beim Kunden, dann ist man ja wahrscheinlich da auf Jahre drin. Also wer würde einen dann da wieder verdrängen können? Richtig niemand, ne?

Also genau, wenn du einen guten Job machst, das ist der Beweis, den wir immer zeigen müssen. Aber wir haben Kunden, die, was kann ich da nennen, Faktor 20 Expansion ist jetzt nicht untypisch, von dem ersten Vertrag mit 2 oder 3 Systemen bis hin zu zu deutlich mehr dann.

Also seid ihr jetzt auch deswegen so ein bisschen leaner mit den 200 Leuten, weil ihr das halt so dann outsourct und so ein bisschen, also ihr habt da so eine, sagen wir mal, fast so Asset-Light-Komponente dann?

Es sind 3 Punkte, würde ich sagen. Das eine ist das Outsourcing, das Subcontracting, über das wir gesprochen haben. Das zweite ist das Embedded-Robotics-Modell, wo wir auf den Schultern von großen Maschinenbauern zum Beispiel unterwegs sind. Und das dritte ist, ich bin einfach ein Riesenverfechter von kleinen Teams. Also, und wir als Gründer auch. Also, Wir haben, glaube ich, zu oft gesehen in 2021, aber auch einfach in großen Firmen, dass nur mehr Headcount nicht linear mehr Output oder gar exponentiell mehr Output bedeutet. Ganz im Gegenteil. Auf einmal hängst du an lauter Abstimmungsterminen und alle Probleme multiplizieren sich. Alles multipliziert sich außer der Output, von der Payroll bis zu den internen Themen und so weiter. Und deswegen haben wir, ich sage mal, ein Beispiel ist, Der Michi bei uns im Team, genannt Sausi, der ist de facto in der Line, in der Line, in Personalunion das halbe Electronics Department mit einer Handvoll Leute. Und das ist, glaube ich, absolut einmalig bei einer Komplexität, die wir haben als RobCo und als Firma, dass das so schlank abläuft. Das sind sicher anderswo Teams von 100+ Personen.

Und sag mal dann, die Zukunft der Firma ist dann irgendwann IPO?

Ja, also genau.

Ich meine, gesagt habe ich gelesen, 2030 vorstellbar.

Ja, genau, vielleicht auch früher. Ich glaube, die spannendere Diskussion ist go public or stay private. Also wenn wir jetzt an die Runde denken und den Employee Tender, wo wir anbieten, Anteile zurückzukaufen von Mitarbeitenden, die lang genug dabei sind. Ich glaube, wenn du das hinbekommst und das ganze Thema Liquidität rausnimmst, was ja ein Riesenfaktor ist, der für die Aktienmärkte spricht, dann kannst du auch länger als Privatunternehmen unterwegs sein und brauchst den Zugang zum Public Market nicht. Gleichzeitig, ich finde es super spannend, dass du natürlich als Firma auch public bist, was deine Zahlen angeht, was deinen Fortschritt angeht und so weiter. Ich glaube, da geht sehr viel Vertrauen mit einher, gerade in unserem Segment, als RobCo public versus private. Und das Dritte ist, du kannst natürlich einfach eine Möglichkeit bieten zu partizipieren, auch für Interessenten, Privatanleger, wie auch immer, näher dran zu sein als bei einer privaten Firma, die ja dann doch abgeschirmter ist.

Aber wenn ihr so weiter wachst, dann seid ihr 2030, also in 3 Jahren oder so was, 3,5 Jahren wahrscheinlich dann 2, 3 Milliarden auch wert oder 4. Ist schon denkbar.

Doch, denke ich auch.

Also das heißt, eure Investoren, die jetzt reinkommen auf eine Milliarde, die werden das ja auch jetzt eigentlich erwarten, dass man da Richtung—

Genau, also es sind nach wie vor genau die Sequoias und Light Speeds dieser Welt, die underwriten ja, wie es so schön heißt, da die Entwicklung auch. Aber wie gesagt, ich glaube, das Thema Bewertungen und so weiter, der letzte, die letzte Bewertung war jetzt natürlich einfach ein cooler Meilenstein, muss man sagen, aber vor allem verknüpft mit dem Employee Tender und mit den Strategen, die wir dazu bekommen haben. Und ich glaube, wenn wir eben im Heute und im Morgen uns stark fokussieren auf Produkt, und Kunden, anders als die Labs und Co., ist das der richtige Ansatz. Weil Value und Valuation, ich meine, du hattest ja, weiß ich nicht wie viele, 100 Gäste hier, ne, die saßen mal auf 17 Milliarden Bewertungen und 2 Milliarden Bewertungen, und irgendwie ist da heute nicht mehr so viel übrig geblieben, ne. Also ich glaube, das muss man schon noch mal stark diskontieren, was da an Valuation aufgerufen wird versus an Value generiert wird. Und ich glaube, RobCo ist heute global die Company, die mit am meisten für die, für das Alter Value zeigt und generiert. Und ob die Valuation das jetzt widerspiegelt oder nicht, müssen am Ende Kapitalmärkte entscheiden und Investoren entscheiden. Da bin ich weniger fokussiert drauf.

Im OMR-Podcast spreche ich ja bekanntlich jede Woche mit Menschen, die ganz offensichtlich etwas bewegen möchten. Und alle von denen treffen Entscheidungen, gehen Risiken ein und treiben ihr Business häufig mit sehr, sehr viel Herzblut voran. Und natürlich passieren dabei auch mal Fehler. Die entscheidende Frage ist deshalb gar nicht, wie man jedes Risiko vermeidet, sondern ob man einen Partner an seiner Seite hat, der das eigene Business wirklich versteht. Und genau dafür gibt es die Business-Versicherung von unserem Partner Hiscox. Hiscox ist seit 1901 als Spezialversicherer tätig. Entsprechend haben die extrem viel Expertise und die fließt heute in moderne Business-Versicherungen für Unternehmen, für Gründer und oder für Freelancer. Bei Hiscox arbeiten Expertinnen und Experten aus unterschiedlichsten Branchen, die die jeweils individuellen Risiken sehr genau verstehen und deswegen auch gut herleiten können, worauf es bei eurem Geschäft ganz genau ankommt. Sollte euch mal ein Kunde einen Fehler vorwerfen, steht Hiscox an eurer Seite, verteidigt eure Interessen und begleitet euch im Zweifel auch vor Gericht ohne Mehrkosten. Also quasi die Rechtsschutzversicherung ist schon inklusive. Also kein Wunder, dass der Schadensservice mit 4,7 von 5 Punkten bewertet wird. Mit der Hiscox Business Versicherung kann man sich also rein auf sein eigenes Wachstum konzentrieren. Alle Infos und online abschließen kann man unter hiscox.de/omr. Natürlich auch unter dem Link bei uns in den Shownotes.

Und wenn du jetzt in den USA unterwegs bist, dann ist es eher vertrieblich gesehen, dass du dann auch mit potenziellen Kunden sprichst, oder suchst du dann da Mitarbeiter? Was machst du da?

Genau, viel Organisationsaufbau. Ich glaube, in den USA hilft es enorm, präsent zu sein. Ist einfach eine viel stärkere Gründerkultur. Die wollen auch immer einen Gründer sehen und so weiter. Das ist hier ein bisschen anders. Das ist das eine. Das zweite ist vertrieblich. Das geht aber auch einher. Und das dritte ist, es passiert halt sehr viel in dem Bereich Brain, worüber wir gesprochen haben. Sei es Video Action Models, World Models und so weiter in den USA plus Kapitalmarkt. Und das sind so die 4 Gründe. Ich bin aber auch ständig viel zu viel im Flieger, ehrlicherweise. Du siehst es an den Augenringen. Also ich bin ständig auch in Europa.

Ist denn das Modell gut schützbar? Also was verhindert jetzt, dass andere gucken, was ihr da macht und das auch anbieten? Also ich meine, im Robotics-Bereich ist es ja jetzt zum Teil verkauft worden nach China, aber es gibt ja auch andere Firmen, die mehr oder weniger ein ähnliches Produkt anbieten können im Maschinenbau oder so vielleicht auch schon. Also was schützt euch davor, dass jetzt eine chinesische Firma, eine amerikanische Firma sagt, okay, spannend, wie die das machen, diesen Baukasten und so, machen wir jetzt auch?

Gar nichts. Also gar nichts ist falsch, aber ich glaube nicht besonders stark an hohen Patentschutz zum Beispiel und so weiter, weil wir haben einige Patente in der Company, aber das Thema ist am Ende, wer bekommt die Gesamtlösung beim Kunden gut organisiert. Da gibt es diesen Begriff Complex Coordination Business. Also wenn du an viele der Top- Firmen unserer Zeit denkst, sind es häufig Complex Coordination Businesses, wo es nicht nur einen Faktor gibt, der einen Unterschied macht, sondern die komplexe Koordination des Ganzen dazu führt. Also wenn du jetzt an die Themen rund um SpaceX denkst, dann ist es heute natürlich Reusable Rocket. Du hast ein neues Propulsion System, du hast das Thema, dass ein viel größerer Payload-Faktor möglich ist und so weiter. Aber das war ja anfangs gar nicht der Fall. Anfangs, heute hast du noch Starlink mit dabei und was der Teufel. Anfangs war es ja einfach, wer bekommt das Gesamtsystem so koordiniert, diese Komplexität technisch und auch organisatorisch so organisiert, dass die USA wieder souveränen Zugang zum Weltall hat. Was jetzt diese Aerospace in Europa ja auch gezeigt hat, wovor ich meinen Hut absolut ziehe. Und so eine Art von Firma ist RobCo am Ende auch. Also es ist nicht nur der eine Sensor oder das eine KI-Modell oder der effizientere Go-to-Market oder die Robotermodule. Sondern die komplexe Verknüpfung dieser ganzen Themen, die dann dazu führt, dass es aus Kundensicht fast wie magisch funktioniert und sehr einfach funktioniert mit einem super Preispunkt und so weiter. Und das ist am Ende unsere Aufgabe und meine Aufgabe als Unternehmer, das hinzukriegen.

Krass. Also ist ja schon so die Kategorie dieser Firmen, also SpaceX und so.

Ja, klar, auch noch ein bisschen.

Ja, aber ich meine, ich verstehe schon, dass man am Ende sich differenziert oder sich auch einen Art, wie soll man sagen, Burggraben darüber beschafft, dass man halt einfach in der Lage ist, sehr komplexe Sachen hinzubekommen, die von außen jetzt einfach vielleicht leichter aussehen, als sie sind.

Und das Spannende ist am Ende dann, wenn du es auf Robotics nochmal beziehst, ist, wenn wir einen sehr, sehr guten Job machen und unseren Claim erreichen mit RobCo in every Factory, dann hast du ein unglaubliches Daten-Flywheel, weil es gibt sehr wenige Datensätze, die wirklich echte Industrie- und Manufacturing-Daten haben für diese ganzen World Models und Video Action Models und so weiter, über die wir gesprochen haben. Das heißt, das, was bei SpaceX und Starlink ist, mit der größten Satellitenkonstellation und der besten Abdeckung, das ist im Robotics-Bereich vielleicht die größte Deployed Base analog zur größten Satellitenkonstellation, die dann dazu führt, dass du die besten und qualitativ hochwertigsten Industriedaten generierst, der dann dazu führt, dass du die besten KI-Modelle anbietest. Und das ist eben aus unserer Sicht eben heute das Spannende, unabhängig von Bewertungen und der Ambition und so weiter, ist, wir kommen über den Body und über das Deployment und werden damit aus meiner Sicht der beste Spieler auch, was das robotische Brain angeht, down the road. Und das ist am Ende, comes down to complex coordination.

Wenn jetzt jemand zuhört und sagt, okay, würde ich auch gerne mal so einen Roboter bei mir in die Halle stellen, was ist denn sozusagen das unterste Level an Investment, das er mitbringen muss, also jetzt im Monat bei euch?

Geht los mit wenigen tausend Euro im Monat. Also selbst bei einem bei einem bei einer Teilzeitkraft, die eine Schicht pro Monat unterstützt, haben wir da häufigen ROI. Witzigerweise.

Was würdet ihr jetzt machen? Habt ihr überhaupt die Kapazität dafür jetzt, wenn jetzt jemand anruft und sagt: Okay, ich habe jetzt hier weiß nicht eine Farm in Sachsen-Anhalt und da müssen weil nicht die Hühnereier irgendwie abgewogen werden. I don't know. Dann dann ist es also ab wo legt ihr los?

Also ich würde sagen, let's see it. Schauen wir uns gerne an. Was wir am Ende sehen wollen und wo wir, glaube ich, der spannendste Partner werden, ist, wenn es ein gewisses Potenzial gibt zu expandieren. Und unser Anspruch am Ende ist, wir werden der Automatisierungspartner strategisch für diese Firmen. Und dafür braucht es aber kein BMW oder Siemens.

Ist denn der Industrieproduktions- oder Industriestandard Deutschland, das ist ja für euch auch jetzt eine Sache, die ihr sozusagen tagtäglich erlebt oder wo ihr den Pulsschlag sehr gut spüren könnt. Er hat sich sehr verändert jetzt in den letzten Jahren. Ich meine, man hört das ja immer, das mit Energiepreisen und den ganzen Themen, die wir so kennen, dass das alles unter brutalen Druck geraten ist und so. Und ich habe einen guten Freund, der im Maschinenhandel tätig ist, der sagt irgendwie, die ganzen Maschinenhändler, die sind alle relativ am Fluchen. Wie erlebst du das?

Genauso. Also der, ich glaube, der nüchterne Blick von außen ist sehr schockierend. Also du hast ja die gesamte Wertschöpfungskette, in der ein Automobil hängt, die natürlich jetzt nicht auf Hoch drin ist, ganz im Gegenteil. Und dann damit verknüpft die Wertschöpfungskette, ich sag mal, im Bereich High-Energy-Expenditure-Processes, also Metallverarbeitung, Aluminiumverarbeitung und so weiter. Und diese beiden Bereiche waren natürlich sowohl sehr groß im Volumen als auch die Triebfeder für viele andere Themen, was Investments angeht und so weiter. Und wir sehen das ganz konkret in der Use-Case-Auswahl. Also wir haben jetzt das Beispiel gemacht vorher mit einem Salathersteller und mit einem Fahrradproduzenten und jeweils den Firmen, die das automatisiert mit Dropcore übernehmen. Und das geht super. Aber das klassische, ich sag mal, Herstellen von komplexen Teilen für die Automobilproduktion zum Beispiel oder Kommissionieraufgaben im Automobilbereich und so weiter, Da ist es deutlich, ist der Markt deutlich schwieriger.

Okay, verrückt, was es da draußen alles gibt.

Es gibt eine ganze Menge.

Wenn man so sagen wir mal im Medien- und Digitalbereich so auf der Oberfläche.

Musst du mal vorbeikommen. Ja, ja, dann ist das in die Fabrik.

Wo ist die Fabrik in München?

In München. Wir haben in München zwei Standorte, Produktionsstandort und das Headquarter, wo das gesamte Engineering ist. Dann haben wir in den USA haben wir in Austin und in Texas und in San Francisco.

Also auch da werden richtig so Greifarme gebaut und sowas alles.

Genau, volles Programm. Da würden jetzt hier die Module durchfahren.

Sehr beeindruckend. Machst du ab und zu Sport oder gar nicht mehr?

Nicht mehr so viel wie früher, aber ich kann immer noch Backflips. Das reicht.

Neben Skifahren, ich sehe, du siehst doch recht gut trainiert aus.

Was man so macht als frischgebackener Papa, was noch so geht.

Also wenig, oder?

Ja, ist schon wenig. Zu wenig, ehrlich gesagt. Aber müsste mehr sein.

Also ab und zu noch liften oder so?

Ich habe jetzt so eine Challenge mit einem Freund von mir. 1000 Pfund in den 3 Powerlifting-Übungen an einem Tag als Maximalgewicht. Also quasi Squat, Benchpress und Deadlifts. 1000 Pfund zusammen sind 454 Kilo, glaube ich, oder 456 Kilo.

Das heißt, man muss dann jeweils eine Wiederholung.

Ja, genau.

Also wenn du dann 100 in einer Benchpress schaffst, dann musst du Noch mal 100 im Squat, dann brauchst du 240.

Da kommst du nicht hin, brauchst mehr, brauchst ein bisschen mehr. Also wahrscheinlich, also du bist safe drüber, wenn du 200 squattest, 160 Deadlift, bist bei 360.

Aber 200, das ist ja Kniebeuge mit 200 Kilo.

Ja, okay. Und dann kannst du zum Beispiel 180 160 und was haben wir und 110 Bench. Das würde zum Beispiel knapp reichen. 115 vielleicht.

Und das versuchst du hinzubekommen?

Vor Weihnachten, ja. Also bin noch nicht ganz da.

Wow, das ist ja ultrafit.

Also ich meine, wenn du 110, 115 Benchpressen, also wir reden von einmal, nicht jetzt 10 Mal.

Es gibt noch eine Erweiterung von der Übung und dann müssen wir aber aufhören, sonst kommen wir hier. Aber ein Freund von uns, der hat das gemacht und ist am selben Tag 5 Kilometer unter 20 Minuten gelaufen. Wird bei mir nicht passieren. Das habe ich früher mal gemacht, das gibt es heute nicht mehr.

Aber Moment mal, also nochmal, ich muss das verstehen. Also Kreuzheben, sagen wir mal so 180 Kilo einmal, das kann ich noch irgendwie greifen, wie das gehen kann. Aber jetzt, dann müsstest du 100 Kilo Benchpress, würde ich auch sagen, das geht auch.

Dann bist du bei 280, dann müsstest du aber eine Kniebeuge machen mit jetzt Also ich glaube, 1000 Pfund sind 454 Kilo, wenn ich jetzt nicht falsch rechne, oder 456, eins von beidem, glaube ich. Das heißt, dann fehlen dir jetzt, wo waren wir, bei 280? Dann fehlen dir 170, 175, 174.

Für eine Kniebeuge? Ja. Das finde ich das Härteste, muss ich sagen.

Ja, das ist die einzige Art und Weise, wie es für mich funktioniert, ehrlicherweise. In den vier Kategorien ambitionierte Ziele setzen und dann laufen sie zwanzig Kilometer. Das vergiss es.

Aber heute kannst du machen. Viererschnitt, das ist dann Viererschnitt.

Ja, das machst du, oder?

Nee, Fünferstück würde ich mir zutrauen. Aber das ist dann, da bin ich.

Wir können Übungen aufteilen. Dann wird's einfacher.

Okay, ich hätte mich jetzt gefreut, hättet ihr auch Klimmzüge mit dabei? Da hätte ich ein bisschen mithelfen können. Aber das. Das scheint ja bei eurer Challenge nicht dabei zu sein.

Das müssen alles die Robots übernehmen, wenn es soweit ist.

Also Respekt.

Hat Spaß gemacht.

Ja, Wahnsinn, was ihr da bewegt. Also was du generell jetzt schon so— wie alt bist du jetzt?

33 geworden.

Schon viel passiert in den Jahren.

Ja, habe noch 35 Jahre vor mir. Mindestens.

Bis zum Renteneintrittsalter.

Ja, genau.

Da denkst du drüber nach.

Ja, ich glaube, ich finde schon, jetzt ist ja gerade der Sommer erst vorbei. Wenn es im Sommer mal in der Woche etwas weniger intensiv zugeht, dann denke ich mir schon, das kannst du jetzt nicht die nächsten 40 Jahre so machen und weiter Gas geben.

Aber du kannst es ja auch nicht die nächsten 35 Jahre so machen und dann immer denken, noch 30 Jahre, noch 20 Jahre.

Ich glaube halt, am Ende sind ja viele der Themen, wieso ich heute so viel arbeiten muss, auch weil ich einfach viele Fehler mache. Weißt du? Weil halt viel schiefgeht und so weiter. Ich meine, du hast ja hier eine unglaubliche Firma aufgebaut, die jetzt beim zweiten Mal wärst du wahrscheinlich viel schneller.

Ja gut, aber ich meine, ich bin jetzt nicht global in der Form wie ihr und habe da jetzt versucht, da jetzt irgendwie eine neue Kategorie aufzubauen.

Ja gut, aus Südafrika und so weiter. Also ich glaube schon, ich meine, am Ende ist das Thema, die eine Sache, die jetzt passiert, die extrem spannend ist aus Gründersicht, finde ich, ist, Jede einzelne Funktion bei RobCo End-to-End ist, würde ich sagen, viel besser besetzt, als wir das als Gründer oder ich das persönlich machen könnte. Weißt du, vom Hardcore-AI-Engineering bis hin zu kommerziellen Funktionen bis hin zu und so weiter. Und das ist ja jetzt was, das kannst du natürlich, das kompondiert ja. Und das finde ich schon sehr, sehr spannend. Und da ist natürlich Zeit auch am Ende dann dein Freund. Also klar willst du immer im Lokalen möglichst schnell und möglichst die Timelines komprimieren. Aber das kompondiert ja enorm. Und das ist schon, finde ich, schon sehr, sehr spannend. Also muss man schon nochmal dranbleiben.

Also ich bin gespannt, alles Weitere Lebensphilosophische jetzt sozusagen im Ort. Beim nächsten Mal vielleicht auch. Also vielen, vielen Dank, dass du rumgekommen bist und dass ihr jetzt hier so ein bisschen mal erzählt. Das ist ja noch selten passiert bislang. Ich glaube, da werden einige interessiert zuhören, was ihr da so bastelt.

Wir müssen jetzt nur noch dranbleiben, jetzt ist es kommuniziert.

Jetzt drücke ich die Daumen. Alles klar, vielen Dank. Ciao, ciao.

Wem dieser Podcast gefallen hat, dem empfehle ich dringend auch das Gespräch mit David Rega zu hören von Neura Robotics. Haben wir hier häufiger im Podcast erwähnt. Ebenfalls eine sehr, sehr beeindruckende Folge. Also einfach googeln: OMR Podcast Neura Robotics oder OMR Podcast David Rega. Ihr werdet es finden. Überall reden Menschen von KI, auch gerne hier im Podcast. Damit ihr auch mitsprechen könnt, gibt's jetzt von meinen Kollegen von OMR Education einen KI-Intensivkurs. In 6 Wochen wird man vom KI-Anwender zum KI-Enabler, insbesondere im Marketing. Man bekommt vermittelt, wie autonome Agentensysteme im Marketing eigenständig konzipiert, verknüpft und bei euch im Unternehmen verankert werden. Ihr seht, wie ihr die Effizienz eures Teams nachhaltig steigern könnt und ihr könnt komplexe Marketing-Workflows anschließend automatisieren. Unser Kurs von OMR Education dauert ungefähr 6 Wochen und kombiniert Theorie und Praxis. Der zeitliche Aufwand liegt bei ungefähr 4 bis 5 Stunden pro Woche. Der Kurs richtet sich ganz konkret an Marketing-Leads, an Digitalstrateginnen und Strategen, an KI-interessierte Menschen mit mehreren Jahren Berufserfahrung, die selber KI-fest werden wollen und vor allen Dingen auch KI fest in ihre Prozesse integrieren möchten. Nach Abschluss des Kurses gibt es außerdem ein Zertifikat von uns, von OMR Education. Alle Infos und Anmeldung dazu unter edu.omr.com/intensivkurs oder hier hinter dem Link bei uns in den Shownotes.

Dieser Podcast wird produziert von Podstars bei OMR.