Qualitätsmanagement in der Medizintechnik wird immer aufwendiger. Dokumentation, Audits, CAPA-Prozesse und regulatorische Anforderungen binden viele Ressourcen und werden durch fragmentierte Prozesse und Systeme zusätzlich erschwert. Gleichzeitig eröffnet KI neue Möglichkeiten, Aufgaben im Qualitätsmanagement effizienter zu unterstützen.
Im Online Panel mit Julian Weinmann, Head of Operations Quality Management, und Clara-Sophia Büttner, Senior Consultant, bei Drescher Consulting sprechen wir darüber, wo KI heute sinnvoll eingesetzt werden kann, welche Risiken bestehen und welche Voraussetzungen MedTech-Unternehmen dafür schaffen müssen.
Für wen ist das interessant
- Geschäftsführer und Entscheider im MedTech- und Life-Science-Umfeld
- Verantwortliche aus Qualitätsmanagement und Regulatory Affairs
- Unternehmen, die QM-Prozesse digitalisieren und KI sinnvoll einsetzen möchten
Das erwartet Sie
- Einordnung, wo heute die größten Aufwände im Qualitätsmanagement entstehen
- Konkrete Einsatzmöglichkeiten für KI in QM, Dokumentation, CAPA und Auditvorbereitung
- Diskussion, welche Risiken und Grenzen beim KI-Einsatz beachtet werden müssen
- Impulse, welche Prozess-, Daten- und Systemvoraussetzungen notwendig sind
- Konkrete Empfehlungen für einen pragmatischen Einstieg in KI-gestütztes Qualitätsmanagement
Kommende Webinare
Buchhaltung ohne Bremsklotz: Wie Mittelständler Finanzprozesse endlich effizient machen
In vielen mittelständischen Unternehmen sind Finanzprozesse historisch gewachsen: manuelle Abstimmungen, doppelte Datenerfassung, Excel-Listen, Medienbrüche und lange Durchlaufzeiten prägen den Alltag. Was lange funktioniert hat, wird bei Wachstum, höherem Steuerungsbedarf und steigender Komplexität schnell zur Belastung.
KI sicher einführen: Governance, Compliance und echte Use Cases im MedTech
Viele MedTech-Unternehmen experimentieren bereits mit KI, aber oft ohne klare Governance, eindeutige Verantwortlichkeiten oder ein strukturiertes Zielbild. Dadurch entstehen Risiken bei Compliance, Nachvollziehbarkeit und Skalierung und gleichzeitig bleiben viele Use Cases unter ihrem eigentlichen Potenzial.
