Vier Prinzipien, zwei Geschwindigkeiten

18 Monate. So lange braucht BYD vom Konzept bis zur Markteinführung eines neuen Autos. Volkswagen gab 2025 bekannt, dass es seinen eigenen Zyklus auf 40 Monate verkürzt hat. Diese Ankündigung wurde als Meilenstein bezeichnet. Der Abstand hat sich nicht verringert, er ist nur sichtbarer geworden, und zwar in den Dimensionen, die am wichtigsten sind. Aber hier geht es nicht um Deutschland gegen China, sondern um traditionelle Systemtechnik gegen Product Velocity.

Das Product Velocity Framework beschreibt vier Grundsätze die schnelllebige Produktorganisationen von langsamen unterscheiden: Value Thinking, Architect for Flow, Shift Left und Accelerate. Yuchao Luo, der sowohl in einem Volkswagen-Joint-Venture als auch bei NIO gearbeitet hat, konkretisierte diese Grundsätze kürzlich in einem Interview. Er ist nicht gekommen, um China Speed zu feiern. Er ist gekommen, um es zu erklären. Die Erklärung ist unangenehm für alle, die den Rückstand auf billige Arbeitskräfte und staatliche Subventionen zurückführen und es dabei belassen wollen.

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Wertorientiertes Denken: Ergebnisse als Beweise

Value Thinking beginnt mit einer anspruchsvollen Verpflichtung: Definieren Sie messbare Ergebnisse und richten Sie alle Akteure auf diese Ergebnisse aus. In vielen Unternehmen wird die Geschwindigkeit durch die Unklarheit darüber, was wichtig ist, gebremst. Teams optimieren für interne Meilensteine, während das eigentliche Wertversprechen im Dunkeln bleibt. Chinas Aufschwung bei den Elektroautos ist auf einer Ebene eine von der Regierung definierte Wertaussage, die in industriellem Maßstab umgesetzt wird. Peking entschied in den frühen 2010er Jahren, dass Elektrofahrzeuge von strategischer Bedeutung sind. Dem Land fehlt es an einheimischem Öl, und die Vorreiterrolle bei der Umstellung auf Elektrofahrzeuge bedeutete, den nächsten Zyklus der Mobilitätsherstellung zu besitzen. Diese Absicht wurde zu einer Investition, die eine Generation von Ingenieuren hervorbrachte, die Elektrofahrzeuge als die Zukunft ansahen. BYD hatte die Wette zwei Jahrzehnte vor dem Eintreffen der Welle abgeschlossen.

Ein von Luo zitierter leitender Angestellter von Bosch China brachte es auf den Punkt: Ein Unternehmen, das hundert Stück verkauft hat, hat kein Recht, Qualität zu behaupten. Die Stichprobe ist zu klein, um etwas zu beweisen. Qualität in großem Maßstab ist das Ergebnis, nicht der Prozess. Volumen ist der Beweis für Qualität. Dies läuft dem deutschen Reflex zuwider, der die Strenge des Prozesses als Quelle des Qualitätsanspruchs betrachtet. Die Einhaltung der Vorschriften erzeugt das Zertifikat; das Zertifikat bescheinigt das Ergebnis. Bei geringen Stückzahlen in sicherheitskritischen Bereichen gilt diese Logik. Im Automobilbereich kann sie zu einem Mechanismus werden, der Zertifizierungsartefakte erzeugt, ohne einen Nachweis zu erbringen.

“Auch wenn Sie Ihr Verfahren auf eine weitgehende Einhaltung der sehr strengen Normen ausrichten, haben Sie keinen Nachweis.”

Yuchao Luo, der über einen leitenden Angestellten von Bosch China berichtet

Institutionelle Strenge ist wertvoll

Die institutionelle Strenge in Deutschland ist nicht wertlos. ISO 26262 und ASPICE fangen echte Fehlerquellen auf. Deutsche Qualitätsstandards haben in der Praxis Leben gerettet, und zwar in einem Umfang, den chinesische Newcomer noch nicht in allen Segmenten erreicht haben. Diese Bilanz ist real und sollte nicht verworfen werden. Die Frage ist, ob die Einhaltung der Vorschriften als Beweis für Qualität oder als eine Hürde betrachtet wird, die genommen werden muss, bevor Qualität angestrebt werden kann. Wenn die Einhaltung der Vorschriften zum Ziel wird, optimieren die Unternehmen für das Audit und nicht für den Benutzer. Auch das Mengenargument gilt nicht überall: Ein Flugzeughersteller kann nicht Millionen von Einheiten verkaufen. In der Automobilindustrie besteht die Herausforderung jedoch weiter.

Architekt für Flow: Plattform vs. Legacy

Eine klare Modularisierung ermöglicht es den Teams, halbunabhängig zu arbeiten, während das System kohärent bleibt. Eine Architektur, die Änderungen lokalisiert, reduziert den Koordinationsaufwand und das Integrationsrisiko. Chinas neue EV-Akteure hatten hier einen strukturellen Vorteil: keine bestehende Architektur zu verteidigen. Ingenieure von Huawei, Xiaomi und der Unterhaltungselektronik stiegen in die Fahrzeugentwicklung ein, ohne ein Netzwerk von 80 Steuergeräten zu erben, die auf isolierten Kommunikationsbussen laufen. Sie bauten softwaredefinierte Fahrzeugstacks von Grund auf. Geringe Altlasten ist der Begriff, den Luo verwendet. Er beschreibt die Freiheit von Dokumenten, Standards und Architekturen, die sich über Jahrzehnte angesammelt haben.

Der Plattformgedanke kam nicht von ungefähr. Die vertikale Integration von BYD, von den Batterien über die Chips bis zur Software, gab dem Unternehmen die architektonische Kontrolle über seine gesamte Wertschöpfungskette. Die Vorstoß der chinesischen Regierung für gemeinsame Ladestandards und die Koordinierung der EV-Lieferkette schufen eine gemeinsame Plattform auf industrieller Ebene. Die Unternehmen konkurrierten um die Differenzierung innerhalb dieser Basis.

Standardisierte Architekturen schaffen Stabilität, aber nur in einer stabilen Welt

Die deutschen OEMs haben eine andere Struktur. Jahrzehntelange Lieferantenhierarchien, AUTOSAR Konformitätsschichten und verteilte Steuergerätenetzwerke spiegeln Entscheidungen wider, die zu dem Zeitpunkt richtig waren, als sie getroffen wurden. AUTOSAR gebührt ein gewisser Verdienst: Es hat einen gemeinsamen Middleware-Standard für konkurrierende Unternehmen und Zulieferer geschaffen, eine Koordinationsleistung, die jahrelange Abstimmung in der Industrie erforderte. Aber AUTOSAR wurde für eine Welt mit fester Hardware und seltenen Software-Updates entwickelt. Das softwaredefinierte Fahrzeug stellt diese Annahmen auf den Kopf, und alte Architekturen widersetzen sich dieser Umstellung. Die Koordinationsfähigkeit, die AUTOSAR hervorgebracht hat, muss nun etwas strukturell anderes hervorbringen. Dazu ist es erforderlich, das Erbe als Einschränkung anzuerkennen, bevor es als solche gehandhabt werden kann.

Shift Left: Die Reihenfolge der Fragen

Linksverschiebung bedeutet, dass das Lernen früher beginnt. Spät entdeckte Ungewissheit ist wirtschaftlich teuer. Frühzeitige Beseitigung von Unsicherheiten ist billig. Die Kosten des Wandels sinken nicht linear mit dem Fortschreiten der Entwicklung. Sie eskalieren. Chinas neue EV-Akteure haben ihr Feedback-Modell komplett umgestellt. Direkte Nutzergemeinschaften ersetzten die Händler. OTA-Updates innerhalb eines Quartals ersetzten die Validierungszyklen am Ende des Programms. Der Mechanismus war nicht informell: Sowohl NIO als auch XPeng bauten die Infrastruktur auf, um Nutzer zu hören und innerhalb eines Produktzyklus zu reagieren.

Die OTA-Verordnung der chinesischen Regierung ist das deutlichste Beispiel für die Anwendung von Shift Left auf regulatorischer Ebene. Als Kritiker das Risiko ansprachen, dass OEMs stillschweigende OTA-Updates nutzen könnten, um Sicherheitsprobleme ohne Offenlegung zu beheben, hat die Regierung OTA nicht verboten. Sie verlangte eine Meldung. Ein OEM, der ein Update einspielen will, muss dessen Inhalt vor der Bereitstellung bei der zuständigen Behörde melden. Die Behörde kann Monate brauchen, um eine Freigabe zu erteilen. Der Iterationskanal bleibt offen. Die Antwort auf “schnelle Iteration ist gefährlich” bestand darin, die Iteration sichtbar und rechenschaftspflichtig zu machen, nicht darin, sie zu schließen.

“Wenn man zu Beginn einer Innovation direkt über die Einhaltung der Vorschriften spricht, ist die Regierung normalerweise langsamer als die Industrie. Zu diesem Zeitpunkt gibt es für diese neue Innovation noch keine Vorschriften”.”

Yuchao Luo

Deutschland hat die Mittel, muss sie aber anders einsetzen!

Der deutsche Regulierungsreflex geht in die entgegengesetzte Richtung. Luo beschreibt, dass europäische Ingenieure, wenn sie hören, dass KI Anforderungen mit einer Genauigkeit von 70 bis 80 Prozent erstellen kann, zuerst fragen, wie die Korrektheit nachgewiesen werden kann. Chinesische Ingenieure stellen dieselbe Frage, aber nachdem sie die Ergebnisse verwendet haben. Sie nehmen die 70 bis 80 Prozent, lassen sie von Menschen überprüfen und korrigieren, was das Modell falsch gemacht hat. Auch Menschen machen Fehler. In der Branche gibt es bereits Überprüfungen und Verfahren, um menschliche Fehler zu erkennen. Die KI auf einen Standard von Null-Fehlern festzulegen, der für Menschen nie galt, ist keine Vorsicht. Der Unterschied zwischen den beiden Kulturen liegt nicht im Risikobewusstsein. Es geht darum, welche Frage zuerst kommt.

Die deutsche Automobilindustrie hat die Werkzeuge bereits. HIL-Testcluster, automobiles CI/CD-Tooling, ASPICE-Prozessanforderungen zur Lieferantenqualifizierung: echte Shift Left-Instrumente, im Einsatz. Die Werkzeuge sind nicht das Problem. Die Reihenfolge ist es. Unternehmen wenden Compliance Gates an, bevor sie das Problem verstehen, und nicht, nachdem sich das Design stabilisiert hat. Diese Reihenfolge untergräbt die Werkzeuge und hindert sie daran, das zu tun, wofür sie entwickelt wurden: Feedback zu beschleunigen, statt es zu verzögern.

Beschleunigen: Den Kreislauf schließen

Accelerate erfordert, dass die Freigabe den Beginn einer Lernphase und nicht das Ende einer Entwicklungsphase markiert. Das betriebliche Feedback muss in die Architektur und die Geschäftsentscheidungen zurückfließen. Wenn dies nicht der Fall ist, führen die anderen drei Grundsätze zu einem gut strukturierten Produkt, das sich nicht mehr weiterentwickelt, sobald es ausgeliefert wird.

Der Beinahe-Zusammenbruch von Chinas EV in den Jahren 2020 und 2021 ist lehrreich. Der Aktienkurs von NIO fiel in Richtung eines Dollars. XPeng stand unter ähnlichem Druck. Die Unternehmen, die überlebten, waren nahe genug an ihren Nutzern dran, um zu erfahren, was schief lief, und darauf zu reagieren. Die Rückkopplungsschleife war nicht reibungslos: Lieferketten, COVID und einzelne Vorfälle trafen alle gleichzeitig ein. Der organisatorische Reflex, der aus der Entwicklung von Mobiltelefonen gelernt wurde, bestand darin, den Kreislauf in Gang zu halten, anstatt anzuhalten und neu zu planen.

Deutschland muss die Lernbeziehung offen halten

Die Reaktion von Volkswagen in China ist substanzieller, als es in europäischen Kommentaren gewöhnlich dargestellt wird. Die Investitionen haben sich von den Produktionsstätten hin zu F&E-Talenten verlagert. Joint Ventures mit Horizon Robotics und XPeng sind Versuche, von Konkurrenten zu lernen, anstatt sie zu entlassen. Diese Entscheidung, in China zu bleiben und durch geopolitische Reibungen hindurch zu investieren, anstatt auszusteigen, hält die Lernbeziehung offen. Luo wertet dies nicht als abgeschlossenen Wandel, sondern als Beweis dafür, dass ein traditioneller OEM sich anpassen kann, wenn der Wettbewerbsdruck groß genug ist und die Führung akzeptiert, was dieser Druck ihr sagt.

Die Stärke Deutschlands in der Dimension "Accelerate" ist die institutionelle Beständigkeit. Unternehmen, die einen unter Druck stehenden Markt verlassen, verlieren die operative Rückkopplungsschleife vollständig. Wer bleibt, auch wenn es schwerfällt, hält den Kanal zum Feld offen. Das ist gerade deshalb wichtig, weil Accelerate davon abhängt, dass die Beziehung zwischen Entwicklung und Betrieb lebendig bleibt. Ein OEM, der sich aus seinem am schnellsten wachsenden Markt zurückzieht, verliert sowohl die Einnahmen als auch den Lerneffekt. Dieser zweite Verlust ist der schwerwiegendere.

Schlussfolgerung

Der vier Grundsätze sind keine chinesische Erfindung. Sie beschreiben, was passiert, wenn eine Organisation auf Lerngeschwindigkeit und Wertefluss ausgerichtet ist. Die chinesische EV-Industrie hat sie nicht erfunden, sondern aufgrund der Umstände angewandt: neue Marktteilnehmer ohne Altlasten, eine Regierung mit einem klaren strategischen Ziel, Ingenieure mit dem Iterationsreflex eines Mobiltelefons und Regulierungsbehörden, die gelernt haben, Iteration zu verantworten und nicht unmöglich zu machen.

Deutschland hat Stärken, die bei der Darstellung der chinesischen Geschwindigkeit immer wieder unterschätzt werden. Seine technische Strenge fängt Fehler auf, die im großen Maßstab teuer wären. Die institutionelle Stabilität in Deutschland unterstützt langfristige Lieferantenbeziehungen und Marktverpflichtungen. Die technische Tiefe des Landes bringt Systeme hervor, die unter Bedingungen getestet wurden, denen die meisten Start-ups nicht gewachsen sind. Dies sind echte Vorteile, und sie sind der Grund, warum die deutsche Automobilindustrie noch nicht am Ende ist.

Sie sind unzureichend, wenn sich die Wettbewerbsfrage von “Ist es gut genug?” zu “Kannst du es schaffen, bevor der Kunde aufhört zu warten?” verlagert hat. Die deutlichste Beobachtung von Luo betrifft die Reihenfolge der Fragen. Wenn man fragt, ob etwas konform ist, bevor es existiert, wird die Innovation nie den Punkt erreichen, an dem die Konformität sinnvoll wäre. Stellt man die Frage, ob etwas funktioniert und sich in großem Maßstab bewähren kann, wird die Einhaltung der Vorschriften eher zu einem Zwang zur Integration als zu einem Hindernis, hinter dem man sich verstecken kann. Der europäische Instinkt, Bedenken zu äußern, ist ein Vorteil in einer ausgereiften Produktlinie. Beim Start einer neuen Produktlinie ist er eine Belastung. Zu wissen, in welcher Situation man sich befindet, ist die ganze Aufgabe.