12.06.2023

Datenleak offenbart große Mängel bei Teslas Cybertruck

Die Markteinführung des Cybertrucks wurde mehrfach verschoben. Interne Tesla-Dokumente zeigen nun, dass wichtige Teile wie Bremsen oder Lenkrad noch Anfang 2022 große technische Probleme aufwiesen.
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Elon Musk vor dem bei der Präsenation beschädigten Tesla Cybertruck
Elon Musk vor dem Tesla-Cybertruck. Nun wurde öffentlich, dass der Prototyp erheblich Mängel aufweist. (Screenshot: https://www.youtube.com/watch?v=9P_1_oLGREM)

Für Elon Musk läuft es aktuell einfach nicht. Den Titel als reichster Mensch der Welt hat er an den Franzosen Bernard Arnault verloren und auch der Kurznachrichtendienst Twitter kommt nach Übernahme durch den Tech-Milliardär nicht zur Ruhe. Interne Tesla-Dokumente, die vom Handelsblatt und dem US-Magazin „Wired“ veröffentlich wurden, offenbaren nun, dass Musks Vorzeigemodell von Tesla, der Cybertruck, gravierende Mängel aufweist.

Insgesamt umfassen die sogenannten „Tesla Files“ etwa 24.000 Dokumente. Darunter befinden sich brisante Informationen zu Gehältern von Mitarbeiter:innen, Kund:innendaten sowie technische Entwicklungsvermerke. Besonders ärgern dürfte Elon Musk die Veröffentlichung eines 20-seitigen Dokuments mit dem Titel „Cybertruck Fahrdynamik & NVH“. Darin werden der Entwicklungsstand im Januar 2022 analysiert und die Probleme des Cybertruck-Prototypen, Alpha-Variante genannt, schonungslos offengelegt.

Mängel etwa bei Bremsen, Karosserie und Lenkrad

Vor knapp 1,5 Jahren umfassten die Mängel zentrale Teile des E-Pick-ups: Genannt wird etwa die starke Lärmentwicklung im Auto während der Fahrt. Durch die Klimaanlage soll es zudem zur Vibration des Lenkrades gekommen sein. Bei hohen Geschwindigkeiten verliere der Alpha-Cybertruck seine Stabilität, heißt es weiter. Auch neige sich die Karosserie bei starkem Bremsen nach vorne. Generell sei die Fahrweise des Pick-ups bereits bei mittleren Geschwindigkeiten ruckartig und unstet.

Einige der Mängel sollen laut Tesla-Ingenieuren nur mit besonderem Aufwand behebbar sein, lautet es in dem Bericht weiter. Die schlechteste Bewertung erhielt der Cybertruck für seine Bremsen. Dem Dokument zufolge war das Bremspedal des Cybertrucks im Januar 2022 noch nicht voll ausgereift, was bei der Alpha-Version zu „übermäßigen Pedalbewegungen“ geführt habe. Mit diesen Bremsen wären Fahrer:innen „sehr unzufrieden“, warnen die Tesla-Ingenieure in dem geleakten Dokument.

„Der Cybertruck ist ein schwer zu bauendes Auto“

Die schlechten Neuigkeiten über den Tesla-Pick-up kommen für Elon Musk zur Unzeit. Bereits mehrfach hat er die Auslieferung des Cybertrucks verschieben müssen, Tesla läuft mittlerweile die Zeit davon. Ursprünglich sollten 2019 die ersten Exemplare ausgeliefert werden. Das Ziel wurde verfehlt. Später hieß es, die ersten Cybertrucks würden 2021 an die Kund:innen gehen. Auch dieses Versprechen konnte Tesla nicht einhalten. Im Mai 2023 versprach Musk bei der Tesla-Hauptversammlung in Austin, noch 2023 die ersten Cybertrucks auf die Straße zu bringen. Gleichzeitig gab er zu, dass die Konstruktion nicht leicht sei: „Der Cybertruck ist ein schwer zu bauendes Auto“, zitiert das das Handelsblatt den Tesla-Chef.

Dass Musk Tesla-Fans und Autowelt weiter hinhält, erfreut die Konkurrenz, die im Jahrestakt eigene E-Pick-ups rausbringt. 2021 erschien der Rivian R1T, 2022 der Ford F-150 Lightning, 2023 der Toyota Hilux EV. Der F-150 Lightning ist bereits der meistverkaufte Pick-up der Welt und wird Tesla einen harten Kampf um die Gunst der Kund:innen bieten, sobald der Cybertruck vertrieben wird. Der Kampf auf dem Pick-up-Markt ist lukrativ. Vor allem in den USA werden die geräumigen Autos mit Ladefläche gerne gefahren. Im vergangenen Jahr kauften allein wurden in den Vereinigten Staaten Pick-ups für 76 Milliarden Dollar gekauft.

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„Der Transfer ist das Schwierigste“: Ex-BMW Tech-Scouting-Leiter Frank Möbius über Technologie-Früherkennung

Technologie-Trends zu erkennen ist heute einfach, sie ins Kerngeschäft zu übersetzen bleibt die eigentliche Hürde. Frank Möbius hat BMWs Tech-Früherkennung sechs Jahre verantwortet und erklärt im brutkasten-Gespräch, woran der Transfer scheitert und wie er gelingt.
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Frank Möbius (links) | (c) BMW Group

Knapp 30 Jahre war Frank Möbius bei BMW. Zuletzt leitete er in der Konzernforschung den Bereich Technologiemanagement und -prognose und koordinierte das weltweite Netzwerk der BMW Technology Offices vom Silicon Valley bis Tokio. Seit 2023 gibt er seine Erfahrung als Senior Innovation Advisor bei der UnternehmerTUM GmbH in München, Europas größtem Gründerzentrum, weiter. Im Interview erklärt er, wie systematische Technologie-Früherkennung funktioniert, warum die meisten Unternehmen am Transfer der daraus gewonnenen Erkenntnisse scheitern und wie KI die Tech-Trenderkennung vereinfacht hat.


brutkasten: Sie waren fast 30 Jahre bei BMW. Wie sind Sie dort zum Thema Innovation gekommen?

Frank Möbius: Ich habe an der Uni Stuttgart Maschinenbau, Fachrichtung Fahrzeugtechnik studiert und nach dem Diplom Anfang 1990 meinen ersten Job bei der Lufthansa Technik in Frankfurt gefunden. Dort durfte ich die damals neuartigen stangenlosen Flugzeugschlepper mitentwickeln und 1992 den neuen Flughafen München damit ausrüsten – meine erste Berührung mit Innovationen und ihrer Einführung im Massengeschäft. Ich verließ die Lufthansa nach ein paar Jahren, um an der Uni Kaiserslautern über Robotik zu promovieren. Nach der Promotion kam ich 1996 zu BMW, meiner Wunschfirma in meiner Wunschstadt. Dort konnte ich viele unterschiedliche Funktionen übernehmen: erst arbeitete ich vier Jahre im Versuchsfahrzeugbau, dann vier Jahre im Personalwesen, ein lehrreicher “Side Step” für einen Ingenieur!

(c) BMW Group

Mitte 2004 durfte ich eine Abteilung für Vorentwicklung und Innovationsmanagement im Bereich Antriebsproduktion übernehmen. Daraus entstand meine Rolle im damals neuen elektrifizierten Antrieb für BMW – von der strategischen Inhouse-Entscheidung und fachlichen Befähigung der Firma bis zur Großserie: über zehn Jahre lang war ich für die Industrialisierung und später Entwicklung von Hochvoltbatterien verantwortlich, vom ersten A-Muster mit einem sehr kleinen Team bis zu 100 Mitarbeitenden. 2017 bin ich schließlich in die Forschung gewechselt und habe dort das Team “Technologiemanagement und -prognose” übernommen, das später in die Einheit “Open Innovation” integriert wurde.

Was macht so eine Open-Innovation-Einheit in einem Konzern konkret?

Mit Open Innovation Methoden erkennt und verwertet man frühzeitig innovative Signale und Trends, die außerhalb der eigenen Unternehmensgrenzen stattfinden. Wir schauen bewusst in Branchen jenseits des Automobilbaus: Consumer Electronics, Luft- und Raumfahrt, Medizin, Computing, Biomaterialien, etc. Immer mit der Frage im Hinterkopf: Was können wir davon für das eigene Kerngeschäft nutzen? Konkret: Technologische Trends aus der Cross-Industrie frühzeitig erkennen, verstehen, bewerten, ein Proof-of-Concept-Projekt durchführen, z. B. mit einem Startup, einer Uni, einem Fraunhofer-Institut, etc. und diese Ergebnisse dann in die Firma für die eigenen Produkte, Services und Prozesse transferieren.

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BMW hat dafür eine eigene Abteilung aufgebaut. Wie hängen die einzelnen Bausteine zusammen?

2015 wurde die Technologie-Früherkennung mit dem Technologie-Trendradar ins Leben gerufen, fast gleichzeitig wurde die BMW Startup Garage gegründet. Das Radar ist zunächst ein Visualisierungs- und Kommunikationstool: wir platzieren die erkannten Technologien nach Kategorien und Reifegraden, um frühzeitig aufzeigen zu können, was sich technologisch weltweit tut. Aber diese Erkenntnisse stehen erstmal nur auf dem Papier. Entscheidend ist nach Bewertung und Priorisierung die Verwertung dieser Erkenntnisse, der sogenannte Transfer. Dieser erfolgt dann oft mit Startups.

Hier kommt die BMW Startup Garage zum Einsatz. Sie betreibt Venture Clienting, d. h. sie investiert nicht, sondern scoutet im Netzwerk der internationalen BMW Tech Offices die besten Startups und koordiniert Innovationsprojekte mit den betroffenen BMW-Fachbereichen, die meist das Budget dafür stellen. Diese Startups müssen schon reifer sein, also ein stabiles Team, eine robuste Finanzierung, ein fertiges Produkt – ggf in anderen Branchen – und am besten schon erste Kunden haben. Das Ziel dabei ist immer, dass das Startup ein regulärer Lieferant für BMW werden kann, wir nennen das  “startup as a supplier”. Erst wenn die Lösung des Startups wirklich bei BMW zum Einsatz kommt – in Produkt, Service oder Prozess -, entsteht Impact!

Daneben gibt es das Team BMW iVentures als klassischer Risikokapital-Investor, der ebenfalls über das BMW Tech Office Netzwerk auch in ganz frühphasige Startups investiert. Außerdem gehört dazu ein BMW-interner Incubator und eine Crowd Innovation Plattform.

Wie läuft systematische Tech-Trenderkennung bzw. Tech-Scouting im Alltag ab?

Es gibt vier Prozessschritte: Scouten und Strukturieren, Diskutieren und Bewerten, Visualisieren und Vorbereiten und dann der Transfer in die passenden BMW-Fachbereiche und die dortige Umsetzung. Den ersten Schritt haben früher Mitarbeitende und Werkstudierende gemacht, heute erledigen das maßgeschneiderte KI-Agenten. Für den zweiten Schritt braucht man die Experten: Fachleute von intern und extern. Ggf wird zu einem bestimmten Tech-Trend eine Studie erstellt. Für den dritten Schritt sitzt man in Workshops zusammen und erarbeitet einen Vorschlag für das nächste Trendradar und mögliche Scouting- oder Prototypen-Projekte. Von einer Liste mit über hundert Themen bleiben dann vielleicht vierzig übrig, die auf das Trendradar kommen und fünf, die dann tiefergelegt werden.

(c) BMW Group

Und dann kommt der Teil, an dem viele scheitern.

So ist es! Die ganzen modernen Technologien und Trends kann man heute recht einfach im Netz recherchieren, Generative AI hilft dabei. Das Entscheidende aber ist am Ende: Was leitet das Unternehmen daraus ab? Nur neues Wissen, eine Produktverbesserung oder gleich ein neues Geschäftsmodell? Einfacher gesagt: was mache ich damit morgen besser als heute? Das ist das Schwierige, der Transferprozess. Dieser hat inhaltliche, strukturelle, finanzielle aber auch menschliche Aspekte. Der Transfer einer neuen, erstmal riskanten Technologie aus einer anderen Branche in die eigene Firma ist oft schwierig. Auch bei BMW hat es ein paar Jahre gedauert, bis erste Erfolge kamen und das Vorgehen akzeptiert war.

Was ist das Rezept, damit es funktioniert?

Man holt die Personen, die später die Erkenntnisse umsetzen sollen, frühzeitig in den Prozess mit hinein. Sie dürfen die Startups mit bewerten, sie erfahren sofort, wenn eine neue Technologie für ihren Fachbereich tiefergelegt werden soll, diese wird dann gemeinsam bewertet. Dafür gibt es in der BMW Startup Garage für jedes Ressort einen konkreten Schnittstellenpartner. Dann geht man gemeinsam in den betroffenen Fachbereich, organisiert die Ressourcen und plant das Projekt, damit das Startup den Prototypen bauen kann. Wichtig: für das Startup-Projekt wird oft das Geld des späteren Fachbereichs verwendet. Das erzeugt zusätzliches Commitment! Und das Zweite ist die Hierarchie: Wenn Du einen Bereichsleiter oder Geschäftsführer hast, der voll hinter Open Innovation steht und auch mal in oberen Etagen politisch unterstützt, dann funktioniert es deutlich besser, auch in Krisenzeiten mit Budgetknappheit.

(c) BMW Group

Was raten Sie einem Unternehmen, das ohne viel Budget mit Technologiemanagement starten will?

Man muss nicht gleich zehn Leute einstellen. Oft genügt erstmal eine Person mit den nötigen Ressourcen und Befugnissen, dazu evtl. einen Studierenden und ein paar Teilkapazitäten in den relevanten Fachbereichen als Unterstützung. Ggf hilft am Anfang auch eine externe Trendagentur oder ein passender Toolanbieter. KI-Kenntnisse sind wichtig, um einen KI-Agenten nutzen oder einen eigenen aufbauen zu können. Ein gutes, internationales Netzwerk in alle relevanten Industrien ist ebenso wichtig, denn inzwischen betreiben die meisten großen Firmen Technologie-Früherkennung im Rahmen von Corporate Foresight, man kann von ihnen lernen und Best Practices übernehmen. Ich habe aus meinen über 6 Jahren in dieser Rolle eine Liste mit den zehn wichtigsten Lessons Learned zusammengeschrieben. Da steht alles drin, was man braucht, man muss es halt nur noch machen.

Was machen Sie heute bei UnternehmerTUM?

UnternehmerTUM hat drei Zielgruppen: Talente, Startups und Unternehmen – vom großen  Corporate und Mittelstand bis zum Familienunternehmen. Meine Hauptarbeit liegt in der Innovationsberatung, wo ich meine BMW-Erfahrung einbringen kann. Daneben bin ich Startup-Mentor, halte Vorlesungen, unterstütze die Internationalisierung der UnternehmerTUM und betreue Delegationen. Und ich baue gerade einen KI-gestützten Technologie-Trendradar-Prozess für die UnternehmerTUM, die TUM Venture Labs und ihre Partner und Kunden auf. Der ist nochmal deutlich umfangreicher als ein Radar für die Automobilindustrie. Wir haben dafür einen KI-Agenten gebaut, der weltweit schwache Tech-Signale erkennt, also Technologien, die noch kein messbarer Trend sind. Diesen KI-Agenten trainiere ich täglich. Gerade für Mittelständler und Familienunternehmen ist das sehr hilfreich, weil sie in der Regel nicht das Netzwerk und die Möglichkeiten großer Firmen haben.

(c) BMW Group

Gibt es ein Beispiel aus Ihrer BMW-Zeit, das zeigt, was Open Innovation bewirken kann?

Aus der Tech-Trenderkennung und der Startup-Arbeit wurden in den letzten Jahren schon viele Projekte zu Quantum Computing, Fahrzeug-Satelliten-Kommunikation, Gesundheitsdaten-Monitoring im Fahrzeug, Panorama-Displays, In-Car-Gaming u.v.m. erfolgreich transferiert. Einiges davon ist schon im Auto zu erleben, manches wird noch kommen. Mein Lieblingsbeispiel ist das farbwechselnde Auto: keine klassische Trenderkennung, aber ein erfolgreicher Cross-Industry-Transfer und vielleicht sogar ein Trendsetter! Eine Mitarbeiterin von mir hatte vor vielen Jahren die mutige Idee, die Display-Funktionen eines E-Readers aufs Auto zu übertragen. Sie hat sich die E-Ink-Panels besorgt, einen Prototypen entwickelt und damit nach vielen Experimenten mit einigen Helfern den BMW iX Flow aufgebaut – übrigens anfangs im MakerSpace der UnternehmerTUM. Mit diesem Auto war sie mit BMW 2022 in der Schwarz-Weiß-Version und ein Jahr später mit dem BMW i VISION Dee in der Farbversion mit großem Erfolg auf der CES in Las Vegas: The Color-Changing Car! Das ist für mich der perfekte Cross-Industry-Transfer: Ich übertrage eine erfolgreiche Technologie aus einer Industrie in eine völlig andere und habe einen Nutzen daraus. Ob das in irgendeiner Form mal in Serie kommt? Wer weiß …

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AI Summaries

Datenleak offenbart große Mängel bei Teslas Cybertruck

AI Kontextualisierung

Welche gesellschaftspolitischen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Der Inhalt dieses Artikels hat möglicherweise Auswirkungen auf mehrere gesellschaftspolitische Bereiche: 1. Vertrauen in Unternehmen: Das Datenleck und die Offenlegung der Mängel beim Tesla Cybertruck könnten das Vertrauen der Verbraucher in das Unternehmen und seine Produkte beeinträchtigen. Die Enthüllung solcher Probleme kann die öffentliche Wahrnehmung der Marke Tesla und die Kaufentscheidungen der Menschen beeinflussen. 2. Technologie und Innovation: Der Artikel zeigt, dass auch führende Unternehmen wie Tesla mit technischen Herausforderungen und Mängeln konfrontiert sind. Dies kann dazu beitragen, die öffentliche Debatte über die Entwicklung und mögliche Risiken moderner Technologien wie Elektrofahrzeuge und autonomes Fahren anzuregen. 3. Wettbewerb im E-Fahrzeugmarkt: Der Tesla Cybertruck tritt gegen andere E-Pick-ups auf dem Markt an, die von Konkurrenten wie Ford und Rivian entwickelt wurden. Die Mängel beim Tesla Cybertruck könnten somit Auswirkungen auf den Wettbewerb in diesem aufstrebenden Markt haben und die Positionierung von Unternehmen beeinflussen. 4. Arbeitsbedingungen und Arbeitnehmerrechte: Das Datenleck enthält auch Informationen zu Gehältern von Mitarbeitern und Kundendaten. Dies wirft Fragen über den Schutz personenbezogener Daten und die Arbeitsbedingungen innerhalb des Unternehmens auf. Diskussionen über den Umgang mit sensiblen Informationen und den Schutz der Privatsphäre könnten in diesem Zusammenhang entstehen. 5. Nachhaltige Mobilität: Der Artikel erinnert auch daran, dass die Markteinführung von Elektrofahrzeugen wie dem Tesla Cybertruck mit Herausforderungen verbunden sein kann. Dies könnte die Diskussion über die Zukunft der Mobilität und die Notwendigkeit von Investitionen in nachhaltige Transportlösungen beeinflussen. Diese Auswirkungen können je nach dem Ausmaß der öffentlichen Aufmerksamkeit, Reaktionen der Verbraucher und anderen Faktoren unterschiedlich sein.

Datenleak offenbart große Mängel bei Teslas Cybertruck

AI Kontextualisierung

Welche wirtschaftlichen Auswirkungen hat der Inhalt dieses Artikels?

Der Inhalt dieses Artikels hat potenziell negative wirtschaftliche Auswirkungen für Tesla und Elon Musk. Die Veröffentlichung interner Dokumente, die gravierende Mängel beim Cybertruck offenbaren, könnte das Vertrauen der Kund:innen in das Vorzeigemodell von Tesla erschüttern. Dies könnte zu einer geringeren Nachfrage nach dem Fahrzeug führen und damit die Umsatzerwartungen von Tesla beeinträchtigen. Zudem verschafft dies der Konkurrenz, die bereits eigene E-Pick-ups auf den Markt gebracht hat, einen Wettbewerbsvorteil und stellt Tesla vor die Herausforderung, sich in einem lukrativen Marktsegment durchzusetzen.

Datenleak offenbart große Mängel bei Teslas Cybertruck

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Innovationsmanager:in?

Als Innovationsmanager:in ist es wichtig, über aktuelle Entwicklungen und Probleme in der Branche informiert zu sein. Dieser Artikel enthüllt Mängel beim Tesla Cybertruck, einem Vorzeigemodell für Elektro-Pick-ups, was auf erhebliche Herausforderungen in der Entwicklung hinweist. Die Tatsache, dass Tesla Schwierigkeiten hat, den Cybertruck schnell auf den Markt zu bringen und mit der Konkurrenz Schritt zu halten, zeigt die Bedeutung einer effizienten Produktentwicklung, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Als Innovationsmanager:in könnten Sie aus den Fehlern von Tesla lernen und sicherstellen, dass Ihre eigenen Innovationsprojekte reibungslos verlaufen und den Verbraucherwünschen gerecht werden.

Datenleak offenbart große Mängel bei Teslas Cybertruck

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Investor:in?

Als Investor:in könnten die in diesem Artikel offenbarten Mängel beim Tesla Cybertruck von Bedeutung sein. Wenn das Vorzeigemodell von Tesla technische und funktionale Schwächen aufweist, kann dies das Kundeninteresse und die Kaufentscheidungen beeinflussen. Dies könnte wiederum Auswirkungen auf den Absatz und letztendlich auf die finanzielle Performance des Unternehmens haben. Die Konkurrenz im Markt der Elektro-Pick-ups wächst zudem stetig, was den Wettbewerbsdruck auf Tesla erhöhen könnte. Es ist daher wichtig, die Entwicklung des Cybertrucks und die Reaktionen der Kunden sowie der Konkurrenz im Auge zu behalten, um fundierte Investitionsentscheidungen treffen zu können.

Datenleak offenbart große Mängel bei Teslas Cybertruck

AI Kontextualisierung

Welche Relevanz hat der Inhalt dieses Artikels für mich als Politiker:in?

Als Politiker:in könnte der Inhalt dieses Artikels für Sie relevanz haben, da er auf gravierende Mängel beim Tesla Cybertruck hinweist. Da Elektromobilität und der Ausbau von Infrastruktur für Elektrofahrzeuge ein wichtiges Thema in der Politik sind, ist es relevant, über potenzielle Probleme und Herausforderungen bei der Einführung solcher Fahrzeuge informiert zu sein. Die Verzögerungen und Mängel beim Cybertruck könnten Auswirkungen auf die öffentliche Wahrnehmung und Akzeptanz von Elektrofahrzeugen haben und könnten auch Diskussionen um Sicherheitsstandards und Regulierungen in diesem Bereich beeinflussen.

Datenleak offenbart große Mängel bei Teslas Cybertruck

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Was könnte das Bigger Picture von den Inhalten dieses Artikels sein?

Das Datenleak, das gravierende Mängel beim Tesla Cybertruck aufdeckt, stellt einen weiteren Rückschlag für Elon Musk dar, der gerade den Titel als reichster Mensch der Welt verloren hat. Die veröffentlichten internen Tesla-Dokumente, die sensible Informationen wie Gehälter, Kundendaten und technische Entwicklungsvermerke enthalten, offenbaren ernsthafte Probleme mit dem Cybertruck-Prototypen. Bremsen, Karosserie, Lenkrad und Fahrstabilität sind nur einige der Mängel, die genannt werden. Dies könnte das Vertrauen der Kunden in das Vorzeigemodell von Tesla erschüttern und der Konkurrenz, die bereits eigene E-Pick-ups auf den Markt gebracht hat, Auftrieb geben. Der Wettbewerb auf dem lukrativen Pick-up-Markt könnte für Tesla zunehmend herausfordernd werden, da die Auslieferung des Cybertrucks bereits mehrmals verschoben wurde und die Zeit langsam davonläuft.

Datenleak offenbart große Mängel bei Teslas Cybertruck

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Wer sind die relevantesten Personen in diesem Artikel?

  • Elon Musk
  • Bernard Arnault

Datenleak offenbart große Mängel bei Teslas Cybertruck

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Wer sind die relevantesten Organisationen in diesem Artikel?

  • Tesla
  • Handelsblatt
  • Wired
  • Twitter
  • Rivian
  • Ford
  • Toyota

Datenleak offenbart große Mängel bei Teslas Cybertruck