Analyse der Studie "Agile Entwicklung physischer Produkte"
- Stephan Bellmann
- 15. Jan.
- 5 Min. Lesezeit
Aktualisiert: 26. Jan.
Studienergebnisse zur agile Produktentwicklung in der industriellen Praxis – Nutzen, Herausforderungen und Grenzen
Inhalt
Die Studie „Agile Entwicklung physischer Produkte: Eine Studie zum aktuellen Stand in der industriellen Praxis“ untersucht, wie agile Arbeitsweisen heute in der Entwicklung mechatronischer bzw. physischer Produkte eingesetzt werden – und wo ihr Nutzen, aber auch ihre Grenzen liegen.
📝Artikel: Das V-Modell
Von wann ist die Studie?
Die Studie wurde 2023 veröffentlicht und ist die sechste Auflage einer jährlich erscheinenden Studienreihe (Start: 2018).
Befragungszeitraum: Februar 2023 bis Mai 2023.
Von wem wurde die Studie durchgeführt (Person & Institution)?
Autor:innen (2023):
Stefan Weiss
Kristin Paetzold-Byhain
Marvin Michalides
Martin Pendzik
Franziska Scharold
Lino Stoiber
Institutionen / Kontext:
Technische Universität Dresden (Fakultät Maschinenwesen / Professur für Virtuelle Produktentwicklung)
Beteiligung/Kooperation aus dem Industriekontext: AGENSIS Management Consultants (u. a. Partner & Mitgründer Dr.-Ing. Stefan Weiss)
Netzwerkpartner-Unterstützung (u. a.): VDI sowie Universität der Bundeswehr München – Institut für Technische Produktentwicklung
Was wurde untersucht (Inhalt & Datengrundlage)?
Untersuchungsinhalt
Im Zentrum steht die Frage:
Was bringt Agilität in der Entwicklung physischer/mechatronischer Produkte – und was erschwert die Umsetzung in der industriellen Praxis?
Thematisch untersucht die Studie u. a.:
Nutzen agiler Arbeitsweisen (z. B. Kommunikation, Reaktionsfähigkeit, Qualität, Time-to-market, Kosten)
Zusatzkosten durch agile Arbeitsweisen (z. B. Kundenintegration, Prototypen, Kommunikation, Trainingsaufwand)
Herausforderungen bei Einführung & Skalierung (inkl. Vergleich mit 2018)
Kundenverständnis & Validierung (wer gilt als „Kunde“, wie wird validiert?)
Schwierigkeiten in der Umsetzung (z. B. Inkremente, Zerlegung, Fertigung innerhalb Iterationen)
Einsatz digitaler Technologien (z. B. digitale Zwillinge, Simulation, VR/AR, KI-Ansätze)
Scrum-Anwendung in der Realität (Rollen/Events/Artefakte – und wie stark sie angepasst werden)
Organisation & Transformation, inklusive Erfolgsmessung agiler Entwicklung
Datengrundlage
137 Teilnehmende wurden ausgewertet (138 nahmen teil; 1 Person wurde ausgeschlossen, da rein Software-Fokus). Agile_Entwicklung_physischer_Pr…
Antworten stammen aus realen Industrieerfahrungen und werden als Benchmark genutzt.
Welche Methoden wurden angewendet?
Die Studie nutzt eine standardisierte Online-Befragung mit überwiegend quantitativen Elementen.
Konkret:
Erinnerungs-/Benchmark-Logik als Studienreihe seit 2018 (Trend- und Vergleichsperspektive)
Deskriptive Auswertung (überwiegend) zur übersichtlichen Darstellung
Likert-Skalen (mehrstufig) für Zustimmung/Häufigkeit/Intensität
Offene Freitext-Frage: 34 Personen nutzten diese Option, anschließend qualitative Cluster-Auswertung
Cluster-Orientierung nach Ovesen (2012) zur Strukturierung qualitativer Nennungen (z. B. „Paradigm Perplexity“, „Distribution Dilemma“ etc.)
Erhebungsdetails:
Umfrage offen Februar–Mai 2023
Verteilung über persönliche Kontakte, E-Mail, VDI-Newsletter und LinkedIn
Ø Beantwortungsdauer: 19 Minuten
Was ist das zentrale Ergebnis?
Kernaussage der Studie (2023):
Agile Entwicklung physischer Produkte wird vor allem wegen “weicher” Vorteile (Kommunikation, Reaktionsfähigkeit, Lernprozesse) positiv bewertet – während harte Effekte (Kostenreduktion, Time-to-market) deutlich weniger klar und oft nicht als Nutzen wahrgenommen werden.
Zusätzlich zeigt sich:
Die größten Hürden liegen weniger in der reinen „Physikalität“, sondern in Mindset, Skalierung und organisatorischer Einbettung – und diese Probleme sind seit Jahren bemerkenswert stabil.
Was ist das Ergebnis im Detail?
Nutzen: Agilität wirkt am stärksten über Zusammenarbeit & Anpassungsfähigkeit
Als besonders nutzstiftend werden berichtet:
Verbesserte Kommunikation im Team
Höhere Reaktionsgeschwindigkeit auf Veränderungen
Bessere Lernprozesse / Wissensgenerierung
Höhere Effektivität im Entwicklungsprojekt
Kostenreduktion wird dagegen häufig nicht als Nutzen gesehen.
Zusatzkosten: Agil ist nicht automatisch teurer
Die Mehrheit bewertet entstehende Mehrkosten als eher vertretbar bzw. nicht gravierend – selbst bei typischen Treibern wie:
Kundeneinbindung
Prototypenherstellung
Stakeholder-/Teamkommunikation
Trainingsaufwand
Top-Herausforderungen: Skalierung, Organisation und „agiles Denken“
Als besonders große Herausforderungen werden genannt:
Einbettung in sonst klassisch organisierte Unternehmen
Etablieren agiler Arbeitsweise
Interpretation agiler Praktiken aus der Softwarewelt für physische Produkte
Skalierbarkeit auf Großprojekte
Modularisierung & Langläuferaufgaben
Besonders stark:
Diese „Top-Probleme“ haben sich im Vergleich zu 2018 kaum verschoben.
Kundenverständnis: „Kunde“ ist in der Industrie oft mehrdeutig
Wer als Kunde gesehen wird:
Auftraggeber 59%
Interner Schnittstellenpartner 58%
Endkunde 55%
Benutzer 28%
Spannend hier:
interne Schnittstellenpartner werden fast genauso häufig als Kunde wahrgenommen wie Auftraggeber/Endkunde – was stark für komplexe Organisationen mit vielen Abhängigkeiten spricht.
Prototypen/Demonstratoren: Validierung passiert – aber anders als „Scrum-idealtypisch“
Die Studie zeigt, dass Unternehmen sehr unterschiedlich und pragmatisch validieren – mit vielen Arten von Demonstratoren (physisch und virtuell).
Zentrale operative Hürde: Das „Inkrement“ bleibt der Problemkern
Eine der wichtigsten Aussagen ist:
Das „potenziell auslieferbare Inkrement“ ist in der industriellen Praxis nach wie vor die häufigste Schwierigkeit.
Das betrifft vor allem:
Inkremente innerhalb einer Iteration gestalten
Inkremente innerhalb einer Iteration fertigen
Produkte sinnvoll in Inkremente zerlegen
Scrum wird genutzt – aber nicht nach Lehrbuch
Scrum-Elemente werden zwar grundsätzlich breit verwendet, aber:
Rollen/Events/Artefakte werden situationsabhängig angepasst
Nutzung ist nicht „textbook Scrum“, Anpassung ist eher Standard
Gerade MVP und Inkrement sind auffällig häufig schwach umgesetzt oder unklar.
Digitale Technologien: „Zukunftsthema“, aber selten Standard
Technologien wie digitale Zwillinge, VR/AR, KI-basierte Verfahren etc. werden noch selten standardmäßig eingesetzt.
Wie bekannt / renommiert ist die Studie?
Die Studie hat mehrere Punkte, die sie sehr glaubwürdig und relevant machen – vor allem für Industrie und agile Produktentwicklung:
Wissenschaftlicher Kontext (TU Dresden) als herausgebende Institution
Jährliche Kontinuität seit 2018 → ermöglicht Trendbeobachtung & Validierung von Thesen Nicht-kommerzieller / neutraler Anspruch wird explizit als Wert hervorgehoben (Abgrenzung zu Beratungsmarketing)
Praxis-Relevanz: im Dokument wird die Studie sogar als „Nordstern“ für Industrieperspektiven bezeichnet (u. a. BMW-Kontext/Statement)
DOI vorhanden (10.25368/2023.213) → wissenschaftlich zitierfähig
Welche Kritik gibt es an der Studie?
Die Studie ist hochwertig, aber wie fast jede Umfrage hat sie Grenzen. Kritikpunkte sind vor allem methodischer Natur:
Stichprobe / Rekrutierung ist nicht „randomisiert“
Die Umfrage wurde über persönliche Kontakte, frühere Teilnehmende, VDI-Newsletter und LinkedIn verteilt. Das kann zu Selbstselektion führen (vor allem agile-affine Personen nehmen teil).
Überwiegend deskriptive Auswertung
Die Ergebnisse werden bewusst vor allem deskriptiv aufbereitet. Das ist super für Praxis-Lesbarkeit, aber begrenzt bei tiefer Kausalinterpretation („Agilität verursacht X“).
Fokus auf Wahrnehmung statt harte Messdaten
Viele Ergebnisse basieren auf Einschätzungen („Nutzen“, „Kosten“, „Herausforderungen“). Das ist extrem wertvoll als Realitätsbild, aber kein „Performance-Nachweis“ im streng wissenschaftlichen Sinn.
Begriffliche Unschärfen (z. B. „Inkrement“, „Kunde“, „Organisationseinheit“)
Mehrere Aussagen deuten darauf hin, dass Begriffe in Unternehmen unterschiedlich interpretiert werden – was Vergleichbarkeit einschränkt.
Branchenübergreifend – aber dadurch weniger spezifisch
Die Studie ist bewusst breit, kann aber dadurch nicht jede Domäne (z. B. Automotive vs. MedTech vs. Maschinenbau) separat differenzieren.
Qualitative Freitextdaten sind relativ begrenzt
34 Personen nutzten Freitextantworten – das ist nützlich, aber nicht riesig.
Kurzfazit
Die Studie zeigt, dass agile Entwicklung physischer Produkte in der Industrie vor allem durch bessere Zusammenarbeit und Anpassungsfähigkeit überzeugt, während Kosten- und Time-to-market-Effekte unsicher bleiben und Skalierung, Mindset und organisationale Einbettung weiterhin die größten Stolpersteine sind.
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