Viele setzen dabei auf Neuentwicklungen, etwa auf Produkte, die aus alternativen Materialien bestehen oder leicht zu recyceln sind. Ein Beispiel sind die Elektromotoren der Neuen Klasse von BMW, die ohne bestimmte Seltene Erden auskommen. Damit reduziert BMW die Abhängigkeit von kritischen Rohstoffen, senkt Kosten und verringert Lieferkettenrisiken – ein wichtiger Schritt für den Erfolg der Elektromobilität. Doch die Entwicklung solcher Innovationen bis zur Marktreife benötigt viel Zeit und Kapital.
Der größere Hebel ist häufig, vorhandene Produkte und deren Herstellung zu optimieren. Denn damit können schnell messbare Effekte wie Effizienzgewinne, Kostenvorteile, die Unabhängigkeit von seltenen und teuren Ressourcen und nicht zuletzt ein besseres Image erzielt werden. Der Vorteil: Absatzzahlen und Gewinnmargen sind bekannt, sodass der Mehrwert im Vorhinein berechnet werden kann.
Neuentwicklung erhält mehr Budget als Optimierung
Obwohl die Optimierung vorhandener Produkte viele Vorteile bietet, investieren Unternehmen deutlich mehr in die Entwicklung neuer Lösungen. Laut der Studie „Leading the Change“ des Capgemini Research Institute gaben 60 Prozent der befragten Führungskräfte im Jahr 2025 weniger als 10 Prozent ihres Engineering-Budgets dafür aus, vorhandene Produkte und Services nachhaltiger zu gestalten. Für die Entwicklung neuer nachhaltiger Angebote hingegen investierten 60 Prozent zwischen 10 und 19 Prozent ihres Budgets – also fast doppelt so viel. Ein Grund dafür könnte sein, dass für die Optimierung vorhandener Produkte häufig Daten fehlen und deren Erhebung traditionell mit hohen Kosten verbunden ist.
Kernprodukte überarbeiten: der Aufwand sinkt
Inzwischen ist es aber deutlich leichter geworden, diese Daten zu beschaffen und zu digitalisieren. Moderne Technologien wie Multi-Agenten-Systeme können Informationen, Spezifikationen und Zeichnungen automatisch und deutlich schneller als herkömmliche Engineering-Systeme und -Prozesse extrahieren. Studien zeigen, dass wissensintensive Aufgaben so signifikant produktiver erledigt werden können, was die Digitalisierung und Strukturierung der Produktdaten deutlich beschleunigt und dementsprechend die Kosten drastisch senkt.
Darauf aufbauend helfen KI-gestützte Plattformen, Optimierungshebel zu identifizieren – etwa indem sie auf der Basis von Stücklisten Vorschläge für alternative Materialien machen, da sie auf Millionen von Datensätzen zu Substanzen, deren Eigenschaften, Herkunft, Umweltbilanz und Preisen zugreifen können. Auch etablierte Umgebungen wie PLM-Systeme integrieren inzwischen Nachhaltigkeitsmetriken, sodass Ingenieurteams CO₂-, Kosten- und Performance-Trade-offs in frühen Designphasen bewerten und berücksichtigen können.
Regulatorik als Treiber für Bestandsoptimierung
Die Ecodesign for Sustainable Products Regulation (ESPR) definiert die Vorgaben für digitale Produktpässe. Ab 2027 müssen Unternehmen für bestimmte Produktgruppen wie Stahl oder Waschmittel detaillierte Daten zur Nachhaltigkeit bereitstellen – auch für bestehende Produkte. Wer heute beginnt, digitale Zwillinge seiner Bestandsprodukte zu erstellen und sie auf dieser Basis zu optimieren, ist vorbereitet und verschafft sich einen Wettbewerbsvorteil.
Neuentwicklungen bleiben wichtig, doch kurzfristig bietet die Anpassung der Kernprodukte den größeren Hebel, Unternehmen können in relativ kurzer Zeit von ihren Investitionen profitieren und regulatorische Anforderungen erfüllen. Die Zeit für Optimierungen ist jetzt.
Bild: © Lucas Birn
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