59 Automotive-Insolvenzen 2025 — einer baut 1.100 Stellen auf
Christian Reckel
Wann eine Entscheidung nichts mehr nützt — und woran das erkennbar wird.
2014 erkannte Voss Automotive aus Wipperfürth das Potenzial der Batteriekühlung für Elektroautos — direkt vor Ort in Fernost, bevor das Thema Mainstream war. Zwölf Jahre später: 17 Prozent globaler Marktanteil im Batteriekühlsegment, 1.100 neue Stellen, Umsatz auf dem Weg zur Milliardengrenze. In derselben Zeit meldeten 59 Zulieferer allein 2025 Insolvenz an. Die Branche diskutiert noch, ob Elektromobilität eine Chance oder ein Risiko ist.
Voss hat nicht mehr gewusst als die anderen. Voss hat früher entschieden.
Im Überblick
- Das Signal
- Das Muster
- Die Wirkung
- Die Frage
Das Signal
Drei Märkte zeigen gerade dasselbe Bild — mit unterschiedlichen Zahlen.
Im KI-Bereich: 80 Prozent der in einer McKinsey-Befragung von 1.993 Unternehmen Teilnehmenden setzen generative KI bereits regelmäßig ein. 5,5 Prozent von ihnen erzielen einen messbaren EBIT-Beitrag — definiert als mehr als fünf Prozent des EBIT, der direkt auf KI zurückführbar ist. Die übrigen 94,5 Prozent investieren, ohne dass es in der Gewinn-und-Verlust-Rechnung sichtbar wird.
Im Automotive-Zulieferermarkt: 257 Insolvenzen bei Unternehmen mit über zehn Millionen Euro Jahresumsatz zwischen 2020 und 2025, davon 59 allein im Jahr 2025. Gleichzeitig wächst Voss Automotive in Marktanteil und Belegschaft.
Beim Automatisierungsgrad: China stellte 2024 54 Prozent aller weltweit neu installierten Industrieroboter auf — bei einem Wachstum von 17 Prozent pro Jahr.
In allen drei Märkten dasselbe: Eine kleine Gruppe zieht davon. Die Mehrheit tut dasselbe — mit anderem Ergebnis. Der Unterschied liegt nicht im Was. Er liegt im Wann.
Das Muster
Das Fenster schließt sich geräuschlos.
Das verbindende Muster liegt nicht in der Technologie. Es liegt im Zeitpunkt — und in der Vollständigkeit — der Entscheidung.
Die 5,5 Prozent, die KI in der GuV abbilden, unterscheiden sich nicht durch bessere Software. Diese Unternehmen setzen fünfmal häufiger mehr als 20 Prozent des digitalen Budgets ein und haben dreimal häufiger vollständige Rückendeckung der Unternehmensführung. Wer früh und vollständig entschieden hat, baut Vorsprung auf. Vorsprung senkt Stückkosten und erhöht Lieferzuverlässigkeit — was Marge erzeugt. Mehr Marge erlaubt weitere Investitionen ohne externe Finanzierung. Die Schere öffnet sich mit jedem Quartal, in dem unterschiedlich entschieden wurde.
Oliver Wyman beschreibt die Schwelle, ab der das Fenster endgültig schließt: Deutsche Automotive-Zulieferer lagen 2023 bei einer EBIT-Marge von 4,1 Prozent — unterhalb der Grenze, die eine selbstfinanzierte Neuausrichtung erlaubt. Globale Zulieferer im gleichen Zeitraum: 6,5 Prozent. Der Abstand von 2,4 Prozentpunkten ist nicht durch Marktbedingungen erklärbar. Er ist durch frühere oder spätere Entscheidungen erklärbar — und durch deren Konsequenzen. Wer 2025 noch nicht umgestellt hatte, konnte es aus eigener Kraft nicht mehr nachholen.
Der Abstand zwischen früher und später Entscheidung ist nicht linear. Er potenziert sich.
Die Wirkung
Was das konkret bedeutet, zeigen zwei Beobachtungen aus der Praxis.
Ein Maschinenbauer mit rund 600 Mitarbeitern investierte ab 2019 in vorausschauende Wartung — korrekt dokumentiert, intern positiv bewertet. Die Lieferzeiten verbesserten sich trotzdem nicht. Der Engpass lag nicht in der Fertigung. Er lag im Freigabeprozess zwischen Konstruktion und Produktion: Jede Auftragsänderung durchlief mehrere Abstimmungsrunden zwischen Konstruktion, Arbeitsvorbereitung und Kalkulation — mit einer durchschnittlichen Laufzeit von acht Wochen. Dieser Engpass war der einzige Punkt, der Lieferzeit und Marge tatsächlich bestimmte. Er blieb vier Jahre lang unverändert, während in der Fertigung investiert wurde.
Als der Freigabeprozess 2023 adressiert wurde, sanken die Laufzeiten auf unter vier Wochen. Der Auftragsbestand, der zuvor als Kapazitätsproblem galt, löste sich als Verzögerungsproblem auf. Die Kapazität war die gesamte Zeit vorhanden.
Ein zweites Unternehmen — gleiche Branche, ähnliche Größe — hatte denselben Engpass 2017 identifiziert. Es hat die sechs zusätzlichen Jahre genutzt: niedrigere Stückkosten, höhere Auslastung, stärkere Kundenbindung. Das erste Unternehmen holt heute auf — in einem Markt, der weniger Spielraum lässt als 2017.
Wer gerade in Fertigung, Software oder Personal investiert ohne zu wissen wo der Engpass im eigenen Auftragsablauf liegt — ist das erste Unternehmen. Wer den Engpass kennt und die Investition darauf ausrichtet, ist das zweite.
Das Erkennungsmuster ist einfach: Wo sich Aufträge, Freigaben oder Teile stapeln — nicht weil Kapazität fehlt, sondern weil eine einzelne Stelle nicht durchlässig genug ist — liegt der Punkt, der das Gesamtergebnis bestimmt. Die Daten dafür liegen meistens im eigenen ERP. Die Frage ist, ob jemand sie stellt.
Der Unterschied zwischen beiden Unternehmen ist nicht die Investitionshöhe. Es ist das Datum, an dem die richtige Frage gestellt wurde.
Die Frage
Welcher Engpass in der eigenen Auftragsabwicklung verlängert heute die Lieferzeit am stärksten — und ist das der Engpass, in den gerade investiert wird?
Quellen: McKinsey State of AI 2025 · Oliver Wyman Automobilzuliefererstudie 2026 · Oliver Wyman Automotive Supplier Report 2025 · IFR World Robotics 2025 · Voss Automotive
Praxisbeispiele anonymisiert. Zahlen aus realen Implementierungen.