Teil 1: 4 Evolutionsstufen im Engineering: Warum Deutschlands Industrie sich neu organisieren muss

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Über den Standort Deutschland wird viel geklagt. Doch Jammern bringt uns nicht weiter – Handeln schon!

Die globalen Rahmenbedingungen können wir kaum beeinflussen. Was wir beeinflussen können, ist wie gut Unternehmen digital, agil und zukunftsfähig aufgestellt sind.

In diesem Newsletter reflektiere ich wöchentlich meine Erfahrungen, Erkenntnisse und Impulse aus Digital-, Transformations- und Change-Projekten.

✔️Prägnant ✔️Praxisnah ✔️ Pro Bono.

Mein Antrieb: Viele kleine, konsequente Schritte können große Wirkung entfalten.

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Herzlich willkommen zu einer neuen Ausgabe von der Transformator:

Deutschland ist (noch) eine der stärksten Industrienationen der Welt – aber unser industrielles Geschäftsmodell ist vielerorts nach wie vor erstaunlich klassisch. Während in der digitalen Welt über Plattformen, Subscriptions und datengetriebene Geschäftsmodelle gesprochen wird, funktioniert ein großer Teil der deutschen Industrie weiterhin nach einem sehr traditionellen Prinzip: Order-to-Cash. Auftrag rein, Produkt bauen, Hardware liefern, Rechnung schreiben. ⚙️

Gerade im Maschinenbau und in der Automobilindustrie zeigt sich diese Abhängigkeit besonders deutlich. Im Maschinenbau stammen weiterhin mehr als 90 % der Umsätze aus dem klassischen Hardware- bzw. Produktgeschäft, in der Automobilindustrie sogar rund 95 %. Software, Daten, digitale Services und KI werden zwar strategisch immer wichtiger, sind aber in vielen Geschäftsmodellen noch nicht der dominante Umsatztreiber. Deutschland verdient also weiterhin überwiegend mit physischen Produkten – in einer Welt, in der Wertschöpfung zunehmend durch Software, Daten, Plattformen und intelligente Systeme entsteht. 🧠

Dass dieses Modell unter Druck steht, zeigt sich besonders deutlich bei den großen Automobilzulieferern. Bosch Mobility ist mit fast 56 Mrd. € Umsatz der größte Autozulieferer der Welt – und kommt dennoch nur auf eine Marge von rund 1,8 %.😲

Vom Kopf her haben wir verstanden: Der Wandel von der klassischen Hardware Company hin zur Software Company muss gelingen – und zwar schnell!

Gleichzeitig wäre es ein Trugschluss zu glauben, dass innovative Hardware künftig keine zentrale Rolle mehr spielt. Gerade in Deutschland bleibt sie ein wesentlicher Bestandteil industrieller Wertschöpfung und vieler Geschäftsmodelle.

Umso wichtiger ist die Frage, wie das Engineering der Zukunft für unsere eigentliche Kernkompetenz aussehen muss: die Entwicklung komplexer, hochwertiger Hardware. Denn vielleicht liegt genau dort noch erhebliches Potenzial – nicht trotz, sondern gerade wegen der zunehmenden Bedeutung von Software, Daten und KI.

All das führt zu einer zentralen Frage: Wie lange kann Deutschland seine industrielle Stärke noch halten, wenn viele Organisationen weiterhin nach den Logiken klassischer Hardwareentwicklung funktionieren?

Genau hier beginnt die eigentliche Diskussion über Engineering und Organisation. Denn die notwendige Transformation ist nicht nur technologisch. Es genügt nicht, neue Tools einzuführen, KI-Funktionen in bestehende Systeme zu integrieren oder einzelne Digitalisierungsinitiativen zu starten. Entscheidend ist, ob Unternehmen ihre Organisation, Entscheidungswege, Entwicklungsprozesse und Wertströme so weiterentwickeln, dass sie mit der technologischen Geschwindigkeit Schritt halten können.

Die zentrale These dieses Artikels lautet daher: Die Zukunft der deutschen Industrie entscheidet sich nicht allein über bessere Produkte, sondern über die Fähigkeit, Engineering und Organisation grundlegend neu zu denken – weg von klassischer Hardwarelogik, hin zu integrierten, softwaregetriebenen und KI-unterstützten Wertschöpfungssystemen.

Eine Marge von 1,8 % sollte jeden Verantwortlichen alarmieren. Wenn ein Tagesgeldkonto mehr Rendite liefert als das operative Geschäft eines Zulieferers, dann geht es nicht mehr um Effizienzsteigerung, sondern um die grundsätzliche Frage nach der Zukunftsfähigkeit des Geschäftsmodells, der Organisation und des Engineerings.

In dieser vierteiligen Serie möchte ich aufzeigen, wie sich die Evolution im Engineering sowohl organisatorisch als auch technologisch entwickelt. Aus meiner Sicht lassen sich dabei im Wesentlichen vier große Entwicklungsstufen erkennen. 🌊

Das Spannende daran: Diese Stufen sind keine sauber voneinander getrennten Epochen, die irgendwann vollständig abgeschlossen sind. Die Übergänge sind fließend. In der Praxis existieren die unterschiedlichen Reifegrade parallel nebeneinander. Es gibt Unternehmen in Deutschland, die noch weitgehend auf der ersten Stufe (Simultaneous Engineering) unterwegs sind, während andere bereits erste Elemente der dritten Stufe – etwa SAFe, AI, MBSE und Hardware DevOps – für sich mehr und mehr nutzen.

Vermutlich wird die vierte Entwicklungsstufe, geprägt durch Physical AI und Weltmodelle, ein echter Brecher!

LLMs basieren – wie der Name schon sagt – primär auf Sprachdaten und der statistischen Modellierung von Sprache. Die physikalischen Gesetzmäßigkeiten der realen Welt sind darin meist nur indirekt enthalten. Bei Physical AI wird das anders aussehen: Dort werden Modelle die Gesetze der Physik, Dynamik und Interaktion mit der realen Welt deutlich stärker berücksichtigen müssen.

Schon heute zeichnet sich ab: Besonders herausfordernd wird diese Entwicklung für Unternehmen, die noch versuchen, die erste Welle zu reiten. Der direkte Sprung von einer stark dokumenten- und abstimmungsgetriebenen Engineering-Welt hin zu Physical AI dürfte kaum realistisch sein.

Dafür fehlen häufig die notwendigen Grundlagen: integrierte Daten, durchgängige Systemmodelle, crossfunktionale Verantwortung, automatisierte Validierung und ein belastbarer Digital Thread.

Was also steckt wirklich hinter den vier Entwicklungsstufen im Engineering? Sind sie lediglich eine weitere Beschreibung technologischen Fortschritts – oder markieren sie den Beginn einer neuen industriellen Ordnung?

Die Antwort liegt weniger in einzelnen Technologien als in ihrem Zusammenspiel:

Damit verschiebt sich auch die Frage, wie Unternehmen organisiert sein müssen, um in dieser neuen Logik bestehen zu können.

Genau diesem Zusammenhang widmet sich Teil 2 - 4: dem Weg von der Hardwarelogik zu Physical AI – und der Frage, warum Deutschlands Industrie sich dafür neu aufstellen muss.