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    News

    LG stärkt Robotik-Geschäft

    8. Juli 20262 Minuten Lesezeit

    LG Electronics (LG) baut sein Robotik-Geschäft strategisch aus und hat zum 1. Juli 2026 ein eigenes Robotics Business Center in Seoul gegründet. Die neue Einheit bündelt zentrale Kompetenzen von der Geschäftsentwicklung über Vertrieb und Lieferkette bis hin zu Fertigungsprozessen. Damit treibt LG seine Strategie für Physical AI – also KI-Systeme, die über Robotik mit realen Umgebungen interagieren – gezielt voran und macht dies zu einem zentralen Bestandteil seiner künftigen Wachstumsstrategie.

    Ein wichtiger Bestandteil der neuen Struktur ist der Aufbau einer dedizierten Data-Factory-Organisation. Sie soll hochwertige Betriebsdaten generieren und damit das Training künftiger Robotergenerationen unterstützen. Diese Daten fließen in die Weiterentwicklung des Robot Foundation Model (RFM) von LG ein, ein KI-Grundmodell für das Verstehen und Ausführen robotischer Aufgaben in realen Umgebungen. In Seoul errichtet LG dafür eine groß angelegte Data Factory, die noch in diesem Jahr den Betrieb aufnehmen soll.

    Mit dem Robotics Business Center stärkt LG zugleich seine gruppenweite „One LG Solution“-Strategie. Ziel ist es, die Robotik-Kompetenzen innerhalb der LG Group enger zu verzahnen und strategische Partnerschaften mit globalen Technologieführern weiter auszubauen.

    LG verfolgt im Robotik-Bereich eine Drei-Säulen-Strategie für private, gewerbliche und industrielle Anwendungen. Sie stützt sich auf Home Robots, industrielle Kompetenzen von Robostar sowie kommerzielle Expertise von Bear Robotics. Robostar ist ein auf Industrierobotik spezialisiertes Unternehmen der LG Group, Bear Robotics ein Anbieter KI-gestützter Serviceroboter. So entsteht ein breites Portfolio, das verschiedene Einsatzbereiche abdeckt und auf die steigende Nachfrage nach intelligenten Automatisierungslösungen einzahlt. Damit unterstreicht LG auch für Märkte wie Deutschland die wachsende Bedeutung von Robotik als Zukunftsfeld an der Schnittstelle von KI, Automatisierung und realen Anwendungsszenarien.

     

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