„Bei Chips wird die Autoindustrie von Just-in-time abweichen“

Herr Reger, seit 2012 bekleiden Sie den Posten des Chief Technology Officer bei NXP. Wie hat sich ihr Job in den letzten Jahren verändert?

Der Job hat sich schon vor meiner Zeit als Konzern-CTO verändert, als ich noch Automotive-CTO war. Diese Veränderung kam mit dem Merger mit Freescale im Dezember 2015. Als ich vor zwölf Jahren bei NXP angefangen habe, waren wir ein Komponenten-Supplier, der mit seinen Datenblättern zu Kunden gegangen ist und Produkte vorgestellt hat. Durch den Zusammenschluss mit Freescale kam das Mikroprozessor-Portfolio dazu und wir hatten plötzlich ein sehr breites, nahezu komplettes Portfolio für fast alle Smart Connected Devices – von der Smart Watch bis zum Connected Car. Von da an war die Frage der Kunden eher, wie wir ein komplettes System bauen würden und nicht mehr, welche Komponenten wir im Regal haben. Das hat uns als Firma weit nach vorne gebracht, weil wir fortan auf höherer Ebene diskutieren konnten – über Themen wie Data-Security, funktionale Sicherheit und Referenzsystem-Fragen

Sieht sich NXP noch primär als Halbleiterhersteller oder hat sich Ihr Geschäftsmodell zu sehr verändert?

Wir sind sehr darauf bedacht, unseren Kunden – den Tier-1-Lieferanten und Systembauern – nicht auf die Füße zu treten. In die Hand zu beißen, die uns füttert, kann nicht unser Geschäftsmodell sein.  Deshalb noch mal in aller Klarheit: Wir sind ein Halbleiterhersteller. Allerdings wollen und müssen wir unsere Chips, Chip-Bundles und Lösungen über Referenzdesigns, Demos oder Evaluation Boards optimal mit ihrem vollen Potenzial darstellen. Denn einerseits sind da Unternehmen, die lange im Markt etabliert sind – die wollen vornehmlich unsere Chips zum bestmöglichen Preis. Wohingegen jemand, der neu in den Markt kommt, eher an unseren Referenzdesigns und möglichst viel Schulungsmaterial interessiert ist, um möglichst schnell zu industrialisieren und Know-how aufzubauen. Beide Anforderungen bedienen wir.

Chips werden zur Keimzelle des Automobils: Inwiefern kommt Chipherstellern eine Ausnahmestellung in der Autobranche zu?

Was vor zwanzig Jahren noch Mechanik war, ist heute zunehmend Elektronik. Die Schätzung, dass etwa 90 bis 95 Prozent aller Fahrzeuginnovationen durch Elektronik getrieben sind, wurde ja oft zitiert. Ein Beispiel: Der Kabelbaum ist mit sechs bis sieben Kilometern Länge mittlerweile das zweitschwerste Gerät im Auto. Halbleiter helfen dabei, die Verbindungen zu optimieren und Gewicht zu sparen. Ein weiteres Beispiel sind die Hunderten von Steuergeräten im Fahrzeug. Sie bringen eine gigantische Menge an Elektronikhardware und -software mit sich, die in irgendeiner Form qualifizierbar, robust und sicher gehalten werden muss – auch dies ist eine fundamentale Rolle der Halbleiter. Bei zweihundert Millionen bis zu einer Milliarde Zeilen an Code sprechen manche Leute mittlerweile von einem Software-defined Car. Doch wenn die Interaktionen dieser Elektronik nicht sauber abgegrenzt werden, können sie sich gegenseitig stören. Idealerweise räumen wir mit Hilfe von neuen Halbleiterkonzepten deshalb auf und führen mit domänenbasierten Architekturen eine Separierung ein. So interagiert eine Connectivity-Domäne nicht mehr direkt mit einer Domäne des autonomen Fahrens oder des Antriebsstrangs – sondern über ein Gateway. Solche Fahrzeug-Architekturen haben wir angesichts des extrem großen Softwareanteils seit fünf bis acht Jahren in der Entwicklung und im Serien-Rollout. Insofern – ja, Chips sind heutzutage in der Tat eine Keimzelle des Automobils.

Der momentane Lieferengpass bei Halbleitern unterstreicht diese Kernaspekte des modernen Fahrzeugs. Was für eine Entwicklung prognostizieren Sie hierbei für die kommenden Jahre?

Die Autoindustrie setzt in der gesamten Lieferkette sehr stark auf Just-in-time-Supply. Halbleiter sind aber als Handelsware nicht derart vom Regal verfügbar, dass sie sofort eingebaut werden können. Die Chipproduktion ist aufwändig – ein komplexer Chip erfordert Hunderte von Einzelschritten, oft in unterschiedlichen Fabriken weltweit. Von der Bestellung bis zur Lieferung kann es je nach Komplexität des Bauteils in normalen Zeiten vier bis sechs Monate dauern. Die langen Produktionszeiten und die Schwierigkeit, dass Produktionskapazitäten im Bedarfsfall nicht einfach schnell erhöht oder neu geschaffen werden können, wurden vielfach in der Industrie unterschätzt und führen jetzt zu Engpässen. Die Disruption in verschiedenen Industrien ist so groß, dass ich davon ausgehe, dass sich einiges ändern wird. Die Autoindustrie wird zumindest für Volumenprodukte und zentrale Komponenten eine gewisse Lagerhaltung aufbauen und von Just-in-time etwas abweichen, um strategische Vorräte zu sichern. So wäre bei Disruptionen – wie zum Beispiel Umweltkatastrophen – eine gewisse Zeit Stabilität gewährleistet, bis die komplexe Lieferkette sich justieren kann. Ich rechne mit einer Lagerhaltung, die in etwa der Produktionsdurchlaufzeit entspricht. Gleichzeitig gehen wir davon aus, dass Autohersteller zukünftig direkter mit den Halbleiterherstellern über die mittel- und langfristigen Volumenplanungen kommunizieren werden. In Europa, den USA und China gibt es außerdem politische Initiativen, um die Lieferkette unabhängiger und sicherer zu machen.

NXP verkündete vor kurzem ein neues Projekt im Bereich Datenmanagement. Was hat es mit „The Fusion Project“ auf sich?

Das ist eines der Flaggschiffthemen, bei dem der System- und Netzwerkgedanke in den Vordergrund rückt. Vor zehn Jahren gab es noch eine sehr hierarchische Wertschöpfungskette vom Tier-2 über den Tier-1 und OEM bis hin zum Endkunden. Das hat sich zu einem Value Network gewandelt. Das heißt, auch die Autohersteller gehen sehr weit nach vorne in der Wertschöpfungskette und suchen potente Innovationspartner. Dadurch ergeben sich Partnernetzwerke wie im „Fusion Projekt“ mit NXP, Airbiquity, Cloudera, Teraki und Wind River, das wir kürzlich gemeinsam angekündigt haben. Hier geht es um die Nutzung der Fahrzeugdaten. Mit einer gemeinsam entwickelten Plattform können wir Automobilherstellern helfen, die Daten aus der rollenden Sensorplattform Auto optimal zu sammeln, zu analysieren und zu verwalten. Manche dieser Daten lassen sich On-board in der Edge managen, was sehr schnell und effizient ist. Andere sollten eher in die Cloud verlagert werden, um sie mit weiteren Beteiligten zu teilen und kollektiv zu lernen. Das sind Themen, die ein sehr breites Ökosystem benötigen.

Wie wichtig sind Partnerschaften für NXP?

Ein Ökosystem zusammenzubringen und ein Partnernetzwerk zu schaffen, hilft ungemein bei den Herausforderungen, die das Auto der Zukunft mit sich bringt. Dieses Netzwerk gibt uns die Kraft, die übergeordneten Fragen der OEMs zu beantworten. Dabei wird allerdings nicht gleich alles zum Gemeinschaftsgut. Man findet sich sozusagen auf dem Fußballfeld ein und jeder Spieler ergänzt auf seiner Position den Rest der Mannschaft bestmöglich, flexibel und offen – aber mit Blick auf die eigene Karriere und einer klaren Vorstellung, was der Markt braucht.

Eine Vielzahl von Daten mit internationalen Partnern zusammenzuführen, birgt Risiken beim Datenschutz. Wie meistert NXP die Herausforderungen in diesem Bereich?

Der Trend zeigt auf, dass sich die digitale Welt von On-Demand zu Ahead-of-Demand entwickeln wird – das heißt, den nächsten Schritt des Users zu antizipieren und zu automatisieren. Das Automatisieren betrifft das Autofahren, aber auch Beruf und Alltag. Digitale Assistenten im Bereich Smart Home oder Connected Mobility sind natürlich sehr attraktiv, aber der Erfolg auf dem Markt hängt maßgeblich davon ab, ob das Vertrauen in diese Systeme zementiert werden kann. Ähnlich wie bei der funktionalen Sicherheit ist es deshalb wichtig, Systemrisiko-Assessments zu erstellen. Die Systeme müssen möglichst robust gegen Hacking sein und sollten nur relevante Daten teilen. Ein Telematiksystem kann zum Bespiel die letzte Position des Fahrzeugs an eine zentrale Datenbank senden, wo schließlich die gefahrenen Kilometer errechnet und Rechnungen für die Mautgebühr ausgestellt werden. Das freut natürlich denjenigen, der auf diesen wertvollen Daten sitzt. Die Alternative: Das System wird so konstruiert, dass die Berechnung im Gerät stattfindet und nur nach außen dringt, zu welchem Preis wie viele Kilometer gefahren wurden – eine Art Telefonrechnung ohne Einzelverbindungsnachweis. Sie können ein System mit gekapselten Daten also auch sehr intelligent bauen, ohne dass jemand alle Daten einsieht.

Autonomes Fahren erfordert in der Softwareentwicklung einen Mentalitätswechsel hin zu einer Null-Fehler-Toleranz. Wie können Tech-Unternehmen und Automobilhersteller diesen Anforderungen gerecht werden?

Wenn ich assistierenden Systemen immer mehr Verantwortlichkeiten übertrage und dadurch den Fahrer ersetze, werden Safety und Security zu entscheidenden Designparametern. Dafür müssen die Systeme anders gedacht werden. Ein autonomes Fahrzeug ist nichts anderes als ein neuronales Netz, das die Umwelt erfasst und Fahranweisungen daraus errechnet. Das künstliche Gehirn sitzt sozusagen eine Zeit lang neben dem Fahrer, beobachtet, und übernimmt irgendwann selbstständig die Fahranweisungen. Als Mensch fahren wir heutzutage allerdings anders. Denn wenn das so einfach wäre, hätte ich meinem Sohn zu seinem 18. Geburtstag die Autoschlüssel geben und sagen können: „Jonas, du hast nun 17 Jahre neben mir im Auto gesessen und beobachten können, wie ich fahre – Dann fahr mal los“. Die Realität eines Fahranfängers sieht zunächst einen regelbasierten, deterministischen Theorie- und Praxistest vor. Danach sitzt bis zur Volljährigkeit ein Elternteil – quasi ein Überwachungssystem – auf dem Beifahrersitz. Lernende Systeme werden somit nur dort benötigt, wo es kreativer Entscheidungen bedarf, etwa um ein Stauende von einem in zweiter Reihe parkenden Auto zu unterscheiden. Der Rest ist sehr regelbasiert. Die Realität wird deshalb eine Mischung aus Determinismus und lernendem System sein. Eine solche Lösung ist relativ fehlertolerant, weil die Wahrscheinlichkeit, dass beide Systeme versagen, viel niedriger ist als bei einem einzelnen Bug. Zudem lässt sich in einem neuronalen Netz oftmals gar nicht nachvollziehen, warum es dergestalt entschieden hat oder warum sich Artefakte im KI-System gebildet haben. Deterministische Checks verhindern solche Fehlentscheidungen.

In die Zukunft gedacht: Wie können digitale Plattformen und Ökosysteme weiter miteinander vernetzt werden? Was ist Ihre Vision einer Connected World?  

Die digitale und reale Welt verschmelzen zunehmend. Digitale Systeme begleiten uns überall hin und antizipieren unseren nächsten Schritt in der realen Welt – sie können uns Routineaufgaben in unserem Alltag abnehmen – wie das Fahren, im Büro, der Fertigung oder im Smart Home. Wir kommen allerdings bei der Vernetzung all dieser Anwendungen nur weiter, wenn die unterschiedlichen Anbieter sich den gleichen Sprachen, Datenstandards und Security-Richtlinien bedienen und dadurch alle Geräte miteinander kompatibel sind. Eine Standardisierung muss die Barrieren wegräumen. Dabei könnte das Smartphone als momentaner Dreh- und Angelpunkt der Connected World möglichst nahtlos mit dem Fahrzeug vernetzt werden und eine Aufintegration von Technikfunktionen – wie etwa Ultrabreitband – smarte Use Cases implementieren, bei denen das Smartphone zum Beispiel den Autoschlüssel oder die Bankkarte ersetzt. Nur dann ist eine Ahead-of-Demand-Welt wirklich möglich. Die Herausforderung ist, diese Vision wirklich sicher zu machen, das heißt, unsere Daten und die Verbindungen kryptologisch zu schützen.  Das ist ein Kern von NXPs Entwicklungstätigkeit.