Zu Beginn des Projekts erhielten wir von Scrona den Auftrag, eine Make-or-Buy-Entscheidung für die Komponenten ihres Produkts zu erarbeiten. Hintergrund dieses Auftrags war, dass Scrona beabsichtigt, die Produktion zu skalieren, während bislang sämtliche Prozesse in-house durchgeführt werden.
Aktuell werden die Assemblierung, das Testing sowie das Sourcing von Engineers übernommen, die sich eigentlich auf die Weiterentwicklung des Produkts konzentrieren sollten.
Zu Beginn gingen wir davon aus, dass die Kosten einen zentralen Bestandteil dieser Entscheidung darstellen würden und daher eine umfassende Kostenanalyse der In-house-Produktion sowie der externen Angebote erforderlich sei. Im Verlauf der Zusammenarbeit mit Scrona kamen jedoch beide Seiten zu dem Schluss, dass die Kosten der einzelnen Komponenten eine eher untergeordnete Rolle spielen.
Der Hauptgrund dafür ist, dass Scrona eine neue Technologie auf den Markt bringt, für die derzeit keine direkten Wettbewerber existieren. Entsprechend lag der Fokus für Scrona vor allem darauf, das geistige Eigentum (IP) zu schützen und die Engineers von Produktionsaufgaben zu entlasten, damit sie sich verstärkt auf die Produktentwicklung konzentrieren können.
Ziel des Projekts war es daher, für jede einzelne Komponente des Produkts eine konkrete Empfehlung abzugeben, ob diese in-house oder extern produziert werden sollte. Zusätzlich bestand unsere Aufgabe darin, potenzielle Manufakturen zu identifizieren, mit denen Scrona den nächsten Schritt in Richtung Skalierung gehen kann.
Unsere Motivation für das Projekt lag in der Möglichkeit, mit einem Deep-Tech-Start-up zusammenzuarbeiten, welches eine einzigartige Technologie entwickelt hat, die Anwendung in besonders interessanten Industrien findet, wie beispielsweise in der Halbleiterindustrie.
Zentrale Herausforderungen des Projekts lagen zu Beginn insbesondere darin, den Auftrag klar zu definieren sowie die technischen Aspekte von Scrona als Laien so zu verstehen, dass wir eine fundierte Make-or-Buy-Analyse durchführen konnten.
Zwar erhielten wir zu Projektbeginn einen klaren Auftrag, jedoch zeigte sich im Verlauf, dass sich dieser teilweise weiterentwickelte. In unserem Fall waren mehrere Abstimmungsgespräche notwendig, bis wir vollständig auf die Zielsetzung ausgerichtet waren. Wie bereits erwähnt, lösten wir uns im Laufe des Projekts zunehmend von einer Kostenanalyse und entschieden gemeinsam mit Scrona, dass diese für ihr Produkt keine zentrale Rolle spielt, da die Preiselastizität des Produkts sehr niedrig ist.
Der hohe technische Anspruch des Projekts, der uns besonders faszinierte, stellte zugleich eine der größten Herausforderungen dar. Ohne ingenieurwissenschaftlichen Hintergrund mussten wir die Produktionsprozesse von Scrona ausreichend verstehen, um eine fundierte Empfehlung abgeben zu können. Dies gelang uns schließlich durch mehrere Vor-Ort-Workshops sowie durch einen von uns erstellten Fragebogen, in dem alle relevanten Fragen systematisch beantwortet wurden.
Die Ergebnisse des Capstone-Projekts werden in Kürze in einem erweiterten Kreis innerhalb von Scrona präsentiert, insbesondere gegenüber dem gesamten Management-Team. Ziel ist es, die erarbeiteten Analysen, Kriterien und Entscheidungslogiken als Grundlage für die nächste Phase der Skalierung nützlich zu machen.
Insbesondere soll das Projekt eine zentrale Rolle bei der aktuellen Outsourcing- bzw. Make-or-Buy-Entscheidung spielen. Die von uns entwickelte Struktur (inkl. Partnerlogik, Bewertungsmethodik und Priorisierung) liefert eine belastbare Basis für die Diskussion und Entscheidungsfindung auf Management-Ebene. Darüber hinaus können die Ergebnisse als Ausgangspunkt für weitere interne Abklärungen sowie potenzielle Folgegespräche mit relevanten Industriepartnern genutzt werden.
Ein zentrales Ergebnis des Projekts war die Erkenntnis, wie stark die Auswahl eines geeigneten Outsourcing- bzw. Fertigungspartners nicht nur von Kosten, sondern vor allem von strategischen Faktoren abhängt – insbesondere technologischer Fit, Prozesskompetenz, Skalierbarkeit, IP-Schutz und langfristige Kooperationsfähigkeit.
Besonders relevant geblieben ist für uns die Erfahrung, wie wichtig eine klare, strukturierte Entscheidungslogik in einem dynamischen Deep-Tech-Umfeld ist: Gerade bei komplexen Technologie- und Produktionsfragen hilft ein transparenter Kriterienrahmen dabei, Diskussionen zu objektivieren, Stakeholder zu alignen und Entscheidungen schneller und belastbarer zu treffen.
Das Capstone-Projekt hatte für unsere persönliche und berufliche Entwicklung eine zentrale Bedeutung. Bereits zu Beginn haben wir uns bewusst für ein Deep-Tech-Start-up entschieden, das in einer für uns neuen und anspruchsvollen Industrie tätig ist. Uns war klar, dass dies nicht das einfachste Projekt sein würde. Zugleich bot es die Chance, Einblicke in eine für uns neue Industrie zu gewinnen.
Während des Projekts haben wir erlebt, wie interdisziplinäre Zusammenarbeit an der Schnittstelle von Management, Forschung und Produktion in Deep-Tech-Start-ups funktioniert. Wir haben erfahren, wie unterschiedlich die Ansichten der verschiedenen Funktionen sein können und welchen Mehrwert es bringt, ein Thema aus verschiedenen Perspektiven zu betrachten. Ein gutes Beispiel dafür waren unsere Workshops, in denen wir uns austauschten und gemeinsam nach Lösungen suchten. Durch die Nähe zur Realität eines technologiegetriebenen Unternehmens haben sich unser Verständnis für komplexe Entscheidungsprozesse und strategische Fragestellungen deutlich vertieft.
Ein zentraler Ratschlag aus unserem Projekt ist, dass Kommunikation der entscheidende Erfolgsfaktor in praxisnahen Projekten ist. Gerade bei der Zusammenarbeit mit einem externen Projektpartner ist es essenziell, von Beginn an einen engen und strukturierten Austausch zu etablieren.
Wir haben sehr gute Erfahrungen mit wöchentlichen Abstimmungsterminen gemacht, in denen sowohl Ziele als auch der aktuelle Arbeitsfortschritt transparent besprochen wurden. Diese Regelmäßigkeit half nicht nur dabei, Erwartungen auf beiden Seiten zu managen, sondern auch frühzeitig Unklarheiten zu identifizieren und den Projektfokus bei Bedarf anzupassen.
Insbesondere in einem dynamischen Umfeld, wie der Zusammenarbeit mit einem Deep-Tech-Start-up, entwickeln sich Anforderungen und Prioritäten häufig weiter. Eine offene, proaktive Kommunikation schafft hier Vertrauen, ermöglicht schnelle Kurskorrekturen und stellt sicher, dass alle Beteiligten kontinuierlich auf dasselbe Ziel hinarbeiten.