Agile und Lean Produktentwicklung übertragen Prinzipien wie kurze Lernzyklen, Kundenfeedback, Fokus auf Wert und kontinuierliche Verbesserung auf die Entwicklung physischer Produkte – allerdings mit realen Grenzen durch Hardware, Lieferketten, Tests, Zulassungen und Produktionsanläufe. Der größte Nutzen liegt häufig weniger in „harten“ Kennzahlen (Kosten, Time‑to‑Market), sondern in Transparenz, besserer Zusammenarbeit, früherem Lernen und Risiko-Reduktion durch frühe Validierung.

Welche klassischen Modelle zur physischen Produktentwicklung gibt es?

Je nach Branche, Produktkomplexität und Reifegrad der Organisation werden in der physischen Produktentwicklung unterschiedliche klassische Vorgehensmodelle genutzt.

Diese Modelle helfen vor allem dabei, Entwicklungsarbeit zu strukturieren, Entscheidungen zu terminieren und Qualität sowie Nachweisführung planbar sicherzustellen – was insbesondere bei Hardware wichtig ist, weil Änderungen später schnell sehr teuer werden.

Wasserfallmodell (klassisch sequenziell)

Das Wasserfallmodell beschreibt ein klar sequenzielles Vorgehen, bei dem die Entwicklung typischerweise Schritt für Schritt über Anforderungen, Design, Umsetzung, Test und Abnahme verläuft.

Der zentrale Gedanke ist dabei, dass jede Phase weitgehend abgeschlossen wird, bevor die nächste beginnt. In der Praxis funktioniert das vor allem dann gut, wenn Anforderungen stabil sind und das Zielbild früh klar beschrieben werden kann. Die Stärke des Wasserfalls liegt daher in seiner Struktur und Planbarkeit – gleichzeitig entsteht aber das Risiko, dass wichtige Erkenntnisse und Probleme erst relativ spät im Verlauf sichtbar werden.

Gerade bei physischen Produkten kann das kritisch sein, weil späte Änderungen meist zu hoher Nacharbeit führen, etwa durch Anpassungen an Konstruktion, Fertigung oder Testkonzept.

Stage‑Gate / Phasenmodell

Das Stage‑Gate‑Modell ist in der industriellen Produktentwicklung besonders verbreitet und arbeitet mit klar definierten Entwicklungsphasen, die durch sogenannte „Gates“ voneinander getrennt sind.

An diesen Gates werden Entscheidungen getroffen, ob ein Vorhaben fortgesetzt, gestoppt oder überarbeitet wird – häufig auf Basis von Business Case, technischer Reife, Risiken und Ressourcenlage. Dadurch entsteht eine gute Management‑Logik zur Steuerung von Budgets und Prioritäten, insbesondere wenn viele Produkte oder Varianten parallel entwickelt werden.

Gleichzeitig kann Stage‑Gate jedoch träge wirken, wenn die Gates zu groß und weit auseinanderliegen oder wenn das Modell zu stark in Bürokratie abgleitet. Dann kommt Feedback zu spät, Lernzyklen werden unnötig verlängert und Teams optimieren eher auf Gate‑Dokumente als auf echte technische Validierung.

V‑Modell (und V‑Modell XT / Systems Engineering‑Denke)

Das V‑Modell spielt seine Stärken besonders in komplexen Systemen aus, bei denen Qualität, Sicherheit und Nachweisführung entscheidend sind – beispielsweise in stark regulierten Branchen oder in Systemen mit vielen Schnittstellen.

Das zentrale Prinzip ist die gedankliche Verknüpfung von Spezifikation und Test: Auf der linken Seite wird das System schrittweise spezifiziert und in Teilkomponenten zerlegt, während auf der rechten Seite die Integration dieser Komponenten erfolgt und die zugehörigen Tests durchgeführt werden.

📝Artikel: Das V-Modell

Der entscheidende Mehrwert liegt darin, dass Tests nicht erst am Ende „irgendwie gemacht“ werden, sondern frühzeitig aus Anforderungen abgeleitet und systematisch je Ebene geplant werden. Im V‑Modell werden Tests also nicht früher ausgeführt, sondern früher gedacht.

Dadurch entstehen eine hohe Traceability zwischen Anforderungen und Prüfungen, ein robustes Qualitäts‑ und Risikomanagement sowie eine gute Anschlussfähigkeit für dokumentationspflichtige Umfelder.

Gleichzeitig kann das V‑Modell schwergewichtig wirken, wenn es zu dokumentengetrieben umgesetzt wird und dadurch Lernen und Iteration unnötig ausbremst.

Von klassischer zur agilen Produktentwicklung?

Produktentwicklung allgemein

Unter Produktentwicklung versteht man den Prozess, aus einer Idee bzw. einem konkreten Bedarf ein marktfähiges Produkt zu entwickeln. Das umfasst typischerweise die Aufnahme und Klärung von Anforderungen (Customer Need), die Konzeptentwicklung sowie die Ausarbeitung einer System- bzw. Produktarchitektur.

Darauf aufbauend folgen Design und Konstruktion, erste Prototypen zur technischen und funktionalen Absicherung sowie die Verifikation und Validierung, um die Erfüllung der Anforderungen und den tatsächlichen Kundennutzen nachzuweisen.

Abschließend geht es in Richtung Industrialisierung und Produktionsanlauf, bevor das Produkt in den Markt überführt und im Betrieb weiter begleitet wird – inklusive Service, Rückmeldungen aus der Nutzung und daraus abgeleiteten Verbesserungen.

Da es sich bei physischen Produkten in der Regel um interdisziplinäre Systeme handelt, ist die Produktentwicklung typischerweise ein Zusammenspiel aus Mechanik, Elektronik, Software, Fertigung, Qualität, Einkauf und – je nach Branche – auch Zulassung und Compliance. Gleichzeitig ist sie stark durch Realwelt-Constraints geprägt, etwa durch Materialverfügbarkeit, Produktionsprozesse, Tests, Lieferketten und Freigaben.

Lean Produktentwicklung – im Kern

Lean in der Produktentwicklung bedeutet vor allem, konsequent auf Wertschöpfung und Kundenbedürfnisse auszurichten und gleichzeitig Verschwendung zu reduzieren. Im Kern geht es darum, genau die Funktionen und Eigenschaften zu entwickeln, die Kund:innen tatsächlich brauchen, und unnötige Schleifen, Überentwicklung oder Wartezeiten zu vermeiden.

Lean setzt dabei stark auf einen verbesserten Flow – also weniger Blockaden, weniger Übergaben und eine bessere Durchgängigkeit über Teams und Disziplinen hinweg.

Ein wichtiger Bestandteil ist außerdem die Idee von „Quality built-in“: Qualität wird möglichst früh und systematisch in den Prozess eingebaut, anstatt Fehler erst am Ende durch Prüfungen sichtbar zu machen. Standardisierung wird dort genutzt, wo sie Effizienz und Stabilität bringt, ohne Innovation abzuwürgen.

Lean ist damit weniger eine einzelne Methode als vielmehr ein Denksystem: Wie lässt sich maximaler Kundennutzen mit minimaler Verschwendung und gleichzeitig hoher Qualität erreichen?

Agile Produktentwicklung – im Kern

🎤 Interview: "Über agile Produktentwicklung" - Joachim Pfeffer

Agil in der Produktentwicklung heißt nicht einfach „Scrum in der Konstruktion“, sondern vor allem ein iteratives und lernorientiertes Vorgehen. Statt großer Einmal-Planung werden Entwicklungsschritte in kurzen Zyklen organisiert, um möglichst früh Erkenntnisse zu gewinnen und Entscheidungen auf Basis von realem Feedback zu treffen.

Das Ziel sind inkrementelle Ergebnisse – nicht zwingend ein fertiges Endprodukt nach jedem Zyklus, aber zumindest greifbare Zwischenergebnisse, die demonstrierbar, bewertbar und entscheidungsfähig sind. Agile Produktentwicklung arbeitet daher stark mit Hypothesen, die schnell überprüft werden, statt lange im Voraus zu spekulieren. Feedback-Schleifen mit Kunden und relevanten Stakeholdern – beispielsweise aus Fertigung oder Qualität – werden bewusst eingeplant, um Fehlentwicklungen früh zu erkennen.

Priorisiert wird dabei nach Wert und Risiko:

Was bringt den größten Nutzen, und welche Unsicherheiten müssen zuerst geklärt werden? Agilität ist damit eine pragmatische Antwort auf Unsicherheit – etwa wenn noch unklar ist, was Kund:innen wirklich wollen, was technisch machbar ist oder was wirtschaftlich sinnvoll ist.

Typische Elemente agiler Hardware-/Mechatronik-Entwicklung

Agile Entwicklung physischer Produkte bedeutet, den Entwicklungsprozess so zu gestalten, dass das Team möglichst früh lernt, validiert und Risiken abbaut – auch wenn das Endprodukt nicht in jedem Sprint „lieferbar“ ist.

Inkremente = „lernfähige“ Ergebnisse

In der Hardwareentwicklung sind Inkremente oft nicht im Sinne eines fertigen, auslieferbaren Produktstands „Release‑fähig“ – sie sind aber dennoch ein realer, greifbarer Fortschritt, der gezielt Lernen ermöglicht und Unsicherheit reduziert. Ein Inkrement ist dann besonders wertvoll, wenn es testbar ist (also gegen klare Kriterien geprüft werden kann), messbar (weil es echte Messwerte statt Annahmen liefert), demonstrierbar (weil es für Stakeholder sichtbar und nachvollziehbar wird) und dadurch auch entscheidungsfähig macht (z. B. Go/No‑Go, Konzeptauswahl, Freigabe für den nächsten Prototyp).

Genau diese Lernfähigkeit ist in physischen Produkten entscheidend, weil Änderungen später oft teuer werden: Ein kleines, aber überprüfbares Teilergebnis kann früh zeigen, ob eine Lösung technisch funktioniert, ob sie in den Bauraum passt, ob Leistung, Robustheit oder Fertigbarkeit erreichbar sind – und verhindert damit späte Überraschungen in Integration, Test oder Industrialisierung.

Typische Beispiele für solche lernfähigen Inkremente sind ein funktionsfähiger Prototyp eines Subsystems (z. B. ein Sensorik‑Modul), ein validiertes Materialkonzept (z. B. Gewicht und Temperaturbeständigkeit), eine demonstrierbare Baugruppe (z. B. Mechanik plus Firmware im Testaufbau) oder Simulationsergebnisse mit klarer Aussage (z. B. Struktur- oder Crash‑Verhalten).

🎤 Interview: "Über agile Produktentwicklung" - Joachim Pfeffer

Experimentieren statt Spekulieren

Agile Hardwareentwicklung reduziert Unsicherheit nicht primär durch detaillierte Vorausplanung, sondern durch gezielte Experimente. Statt lange theoretisch zu diskutieren, ob ein Konzept funktionieren könnte, wird früh ein Proof of Concept (PoC) oder ein einfacher Versuch aufgebaut, um die entscheidende Frage schnell zu beantworten:

Funktioniert das Prinzip grundsätzlich – oder nicht?

Dazu gehören Rapid Prototyping (z. B. 3D‑Druck, Frästeile, Breadboards), einfache Testaufbauten oder Versuchsträger, mit denen sich Annahmen in kurzer Zeit überprüfen lassen.

Besonders wirksam ist auch eine bewusste Design‑Space Exploration, bei der mehrere Lösungsvarianten parallel untersucht werden, bevor man sich zu früh festlegt. Ein typisches Beispiel ist die frühe Entscheidung zwischen zwei Antriebskonzepten (z. B. Motor A vs. Motor B) oder zwei Gehäusevarianten: Ein schneller Versuchsaufbau liefert Messwerte zu Kraft, Temperatur oder Geräusch – und macht die Auswahl faktenbasiert, statt sie auf Bauchgefühl oder „PowerPoint‑Optimierung“ zu stützen.

Modularisierung und Architekturarbeit

Damit Agilität in der physischen Produktentwicklung überhaupt realistisch möglich wird, braucht es eine Architektur, die Änderungen lokal zulässt, ohne jedes Mal das ganze System umzubauen. Deshalb spielen Modularisierung und saubere Schnittstellenarbeit eine zentrale Rolle: Wenn Subsysteme klar abgegrenzt sind und definierte Interfaces besitzen, können Teams deutlich unabhängiger arbeiten und iterieren, ohne ständig gegenseitige Blockaden zu erzeugen.

In der Praxis heißt das häufig, dass mechanische, elektrische und softwareseitige Schnittstellen früh beschrieben und stabilisiert werden – nicht um Agilität zu „verhindern“, sondern um sie zu ermöglichen.

Ein einfaches Beispiel: Wird ein Sensor‑Modul als austauschbare Einheit mit definierter Steckerbelegung, Datenrate und Einbauraum konzipiert, kann das Team Sensorik weiterentwickeln, während das Team Mechanik parallel am Gehäuse arbeitet. So entstehen weniger Engpässe und es wird wahrscheinlicher, dass Iterationen schnell und ohne große Re‑Integration möglich sind.

Eng verzahnte Verifikation & Validierung

Agile Produktentwicklung lebt davon, dass technische Erkenntnisse nicht erst am Ende sichtbar werden, sondern so früh wie möglich – deshalb werden Verifikation und Validierung eng mit der Entwicklung verzahnt.

Schon in frühen Iterationen wird geprüft, ob zentrale Anforderungen grundsätzlich erreichbar sind: technische Machbarkeit (z. B. funktioniert die Regelung?), Performance (z. B. Energieverbrauch, Gewicht, Stabilität), Robustheit (z. B. Vibration, Temperatur, Verschleiß) und nicht zuletzt auch die Herstellbarkeit und Montagefähigkeit.

Dadurch verschiebt sich die Qualitätssicherung von „später Fehler finden“ hin zu „früh Fehler vermeiden“. Ein typisches Beispiel ist ein frühes Belastungs- oder Temperaturtesting an einer kritischen Baugruppe: Wenn ein Bauteil im Testaufbau bereits nach kurzer Zeit thermisch instabil wird oder sich mechanisch verformt, ist das zwar „noch nicht schön“, aber extrem wertvoll – weil das Team jetzt noch günstig gegensteuern kann, statt erst kurz vor dem Systemtest oder Produktionsanlauf überrascht zu werden.

Stakeholder-Integration

Bei physischen Produkten ist Feedback nicht nur eine Frage von „User Experience“, sondern betrifft sehr viele Perspektiven, die in Softwareprojekten oft weniger stark eingebunden sind.

Agile Produktentwicklung integriert daher relevante Stakeholder früh und regelmäßig – insbesondere Fertigung/Industrial Engineering, Einkauf und Lieferanten, Qualitätsmanagement, Zulassung/Compliance sowie Service und Betrieb. Dadurch werden spätere Überraschungen reduziert, weil Anforderungen an Produzierbarkeit, Lieferfähigkeit, Prüfkonzepte oder Nachweisführung früh sichtbar werden.

Ein konkretes Beispiel: Wenn die Fertigung früh Rückmeldung gibt, dass eine Konstruktion zwar funktional ist, aber nur mit Spezialwerkzeug montierbar wäre, kann das Design rechtzeitig angepasst werden. Ebenso kann ein früher Lieferanten-Check zeigen, dass ein scheinbar perfektes Bauteil aktuell lange Lieferzeiten hat – was wiederum eine alternative Komponente oder ein anderes Design notwendig macht, bevor der Terminplan kippt.

Welche Erfolge werden durch agile/lean Produktentwicklung im Vergleich zur klassischen Entwicklung erzielt?

„weiche“ Effekte

In der Praxis zeigen sich bei der Einführung von Lean und agilen Vorgehensweisen in der physischen Produktentwicklung häufig zuerst sogenannte „weiche“ Effekte.

Dazu gehören vor allem

eine spürbar bessere Kommunikation im Team und über Abteilungsgrenzen hinweg,
schnellere und klarere Entscheidungen
sowie mehr Transparenz darüber, woran gerade gearbeitet wird und welche Risiken oder Abhängigkeiten bestehen.
Gleichzeitig nimmt häufig das klassische Silodenken ab, weil interdisziplinäre Zusammenarbeit und gemeinsame Reviews stärker in den Arbeitsrhythmus integriert werden.

Ein typisches Beispiel ist, dass Konstruktion, Elektronik, Qualität und Fertigung nicht erst kurz vor dem Prototypenbau „aufeinanderprallen“, sondern regelmäßig Zwischenergebnisse gemeinsam bewerten – wodurch Unklarheiten früher auffallen und sich Konflikte schneller klären lassen.

Demgegenüber treten „harte“ Effekte wie eine deutliche Kostenreduktion oder ein messbar schnelleres Time‑to‑Market häufig später auf und sind deutlich stärker abhängig vom Umfeld.

Entscheidend ist hier vor allem, wie gut die Organisation die Arbeitsweise wirklich unterstützt – etwa durch verfügbare Prototypenressourcen, schnelle Beschaffung, gute Testmöglichkeiten und passende Entscheidungswege. In vielen Fällen entstehen harte Effekte daher nicht automatisch durch das Etikett „agil“, sondern erst dann, wenn die Lernzyklen konsequent genutzt werden, um Fehlentwicklungen zu vermeiden und Rework zu reduzieren.

„harte“ Effekte

Wenn Lean und agile Prinzipien in der Produktentwicklung sinnvoll und konsequent umgesetzt werden, lassen sich dennoch klare Verbesserungen beobachten.

Häufig sinkt das technische und organisatorische Risiko, weil kritische Annahmen früh durch Tests und Prototypen überprüft werden, anstatt erst spät in Integrations- oder Systemtests zu scheitern.

Gleichzeitig steigt die Qualität, weil Fehler früher sichtbar werden und dadurch günstiger behoben werden können. In der Praxis zeigt sich das oft als weniger späte Überraschungen, weniger unkontrollierte Änderungen kurz vor dem Produktionsanlauf und eine insgesamt stabilere Entwicklung.

Auch die Priorisierung wird meist wirksamer: Teams arbeiten weniger „an allem gleichzeitig“, sondern fokussieren sich auf die Themen mit dem größten Kundenwert oder dem höchsten Risiko. Ein kleines Beispiel ist, dass ein Team früh eine besonders kritische Baugruppe absichert (z. B. thermische Stabilität oder Toleranzkette), statt parallel viele weniger relevante Features zu perfektionieren – was am Ende oft zu höherer Termintreue führt.

Typische Probleme und Grenzen (realistisch betrachtet)

Trotz der Vorteile stößt agile Hardwareentwicklung in der Realität auf konkrete Grenzen, die vor allem durch physische Abhängigkeiten entstehen.

Lange Beschaffungszeiten für Bauteile oder
Lieferantenabhängigkeiten können Iterationen stark verlangsamen,
ebenso Engpässe in Fertigungskapazitäten, Prototypenwerkstätten oder Prüflaboren.

Zusätzlich entstehen in vielen Branchen unvermeidbare Aufwände durch regulatorische Anforderungen und Dokumentation, die nicht einfach „wegagilisiert“ werden können.

Auch Schnittstellen- und Integrationsaufwände bleiben ein wesentlicher Treiber von Komplexität: Selbst wenn einzelne Teams schnell iterieren können, wird der Gesamterfolg häufig durch die Integration der Subsysteme bestimmt.

Genau deshalb ist die zentrale Frage in der Praxis selten „Agil oder klassisch?“, sondern vielmehr, wie viel Agilität an welcher Stelle sinnvoll ist – und wie sie so eingebettet wird, dass sie zu Architektur, Nachweisführung, Lieferkette und Organisation passt.

Deshalb ist die zentrale Frage oft nicht: „Agil oder klassisch?“ sondern: „Wie viel Agilität ist an welcher Stelle sinnvoll – und wie wird sie systemisch eingebettet?“

📝 Studie: "Agile Entwicklung physischer Produkte"

Was sind die Unterschiede zur agilen Softwareentwicklung?

Agile Softwareentwicklung wirkt in der Praxis häufig „agiler“, weil Software grundsätzlich schneller und günstiger verändert werden kann. Neue Versionen lassen sich meist in kurzer Zeit bauen, testen und ausrollen, wodurch Feedback sehr schnell in konkrete Verbesserungen übersetzt werden kann.

Zusätzlich können viele Tests automatisiert werden, was kurze Entwicklungszyklen unterstützt und häufig dafür sorgt, dass Teams sehr regelmäßig „fertige“ Inkremente liefern können.

Bei der Entwicklung physischer Produkte sind die Rahmenbedingungen deutlich anders. Änderungen sind oft wesentlich teurer, weil sie nicht nur Code betreffen, sondern beispielsweise Werkzeuge, Materialien, Bauteile, Fertigungsprozesse oder formale Freigaben. Das führt dazu, dass Iterationen zwar weiterhin möglich und sinnvoll sind, aber nicht in derselben Geschwindigkeit und Häufigkeit wie in reiner Softwareentwicklung.

Auch die Realität wirkt als zusätzlicher „Time‑Lag“: Während Software theoretisch innerhalb weniger Minuten gebaut und ausgerollt werden kann, benötigt Hardware typischerweise Zeit für Beschaffung, Prototypenbau, Montage und reale Tests – häufig über Tage oder Wochen.

Ein weiterer Unterschied liegt in der Validierung und Sicherheit. Physische Produkte müssen oft unter realen Bedingungen funktionieren und dabei Normen, Sicherheitsanforderungen und Umwelteinflüsse berücksichtigen, beispielsweise Temperatur, Vibration, Verschleiß oder mechanische Belastung. Solche Effekte lassen sich zwar teilweise simulieren, müssen aber meist durch reale Tests abgesichert werden.

Auch das Thema Integration ist bei physischen Produkten häufig anspruchsvoller: Während Softwareprobleme oft relativ schnell isoliert, reproduziert und behoben werden können, können bei Hardware oder Mechatronik unerwartete Wechselwirkungen auftreten – etwa mechanische Passungen, elektrische Störungen oder thermische Probleme – die erst im Zusammenspiel sichtbar werden.

Dadurch verschiebt sich auch das Verständnis von „Definition of Done“. In der Hardwareentwicklung bedeutet „fertig“ häufig nicht nur, dass etwas konstruiert ist, sondern dass es im Aufbau getestet, spezifiziert, dokumentiert und freigegeben wurde – und im Idealfall sogar bereits fertigungstauglich ist. Genau deshalb sind agile Vorgehensweisen in der physischen Produktentwicklung in der Regel stärker hybrid, stärker system- und architekturgetrieben sowie stärker test- und nachweisorientiert als in der Softwarewelt.

📝 Studie: "Agile Entwicklung physischer Produkte"

Welche Rolle spielt das V‑Modell in diesem Zusammenhang?

Das V‑Modell als Stabilitätsanker in agilen Umgebungen

Das V‑Modell liefert in vielen Situationen genau die Stabilität, die agilen Ansätzen manchmal fehlt, wenn sie „zu frei“ interpretiert werden. Es sorgt für klare Strukturierungsebenen im System, verbindet Spezifikation und Test logisch miteinander und schafft eine systematische Traceability zwischen Anforderungen und Nachweisen.

Gerade in der physischen Produktentwicklung ist das besonders wertvoll, weil Schnittstellen oft hochkomplex sind und Probleme häufig erst im Zusammenspiel mehrerer Komponenten sichtbar werden. Gleichzeitig sind Fehler, die spät entdeckt werden – etwa erst in Integration, Systemtest oder kurz vor dem Produktionsanlauf – meist extrem teuer und führen schnell zu Termin- und Kostenrisiken.

Hinzu kommt, dass in vielen Branchen Qualität und Sicherheit nicht nur „gewünscht“, sondern formell nachzuweisen sind, beispielsweise über definierte Prüfkonzepte, Dokumentation und nachvollziehbare Abnahmen.

📝 Artikel: "Das V-Modell"

V‑Modell und Agilität sind kein Widerspruch

V‑Modell und Agilität schließen sich dabei nicht gegenseitig aus, sondern adressieren unterschiedliche Fragestellungen. Das V‑Modell beschreibt vor allem, welche Elemente eines Systems wie zusammenpassen müssen und wie Qualität über Verifikation und Validierung nachgewiesen wird.

Agilität hingegen fokussiert stärker darauf, wie Teams schnell lernen, Unsicherheiten reduzieren und ihre Arbeit wertorientiert priorisieren und liefern können.

In der Praxis entstehen daraus häufig sinnvolle Hybridmodelle: Das V‑Modell gibt den übergeordneten Rahmen für Systems Engineering und Nachweisführung vor, während innerhalb einzelner Ebenen oder Subsysteme iterativ gearbeitet wird. So können Teams kurze Lernzyklen nutzen, ohne dabei formale Freigabepunkte und Qualitätsmechanismen zu verlieren, die in der physischen Produktentwicklung oft unverzichtbar sind.

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Agile Entwicklung physischer Produkte - Rundumblick

Agile Produktentwicklung im Kontext klassischer Modelle: Prinzipien, Erfolgsmechanismen und Grenzen in der Hardware- und Mechatronikentwicklung

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