Führende Unternehmen in der MedTech-Branche werden dazu aufgefordert, an fast allen Fronten schneller zu handeln. Die Untersuchung von Beschwerden muss schneller abgeschlossen werden. Ursachenanalysen müssen eindeutiger ausfallen. Produktverbesserungen müssen schneller auf den Markt kommen. Und Führungskräfte benötigen glaubwürdige Antworten, wann immer eine Aufsichtsbehörde, ein Kunde, ein Vorstandsmitglied, ein Patient oder ein Gesundheitsdienstleister Fragen zur Zuverlässigkeit, Sicherheit oder Leistung eines Produkts im Einsatz stellt.
Die Herausforderung liegt selten im Aufwand oder im Willen. Das Problem ist vielmehr, dass die Informationen, die zur Beantwortung dieser Fragen benötigt werden, auf zu viele Systeme verteilt sind. Beschwerdedaten befinden sich im Qualitätssystem. Die Servicehistorie ist in der Field Service-Plattform gespeichert. Produktkonfigurations- und Konstruktionsdaten liegen im PLM. Kundeninteraktionen werden im CRM gespeichert. Betriebsdaten sind über ERP, IoT, das Engineering Asset Management und andere Unternehmenssysteme verteilt. Wenn ein führendes Unternehmen eine einfache Frage dazu stellt, wie sich ein Medizinprodukt in der Praxis bewährt, erfordert die ehrliche Antwort oft, dass die Informationen aus vielen Quellen zusammengetragen werden – ohne die volle Gewissheit, dass das so entstandene Bild vollständig, aktuell oder korrekt ist.
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KI-gestützte Asset-Intelligence verbessert die Transparenz über die ganze Installationsbasis hinweg.
Mehr erfahrenWo sich das Risiko aufbaut
In dieser Transparenzlücke häufen sich in MedTech-Unternehmen stille Risiken an. Die Untersuchung externer Beschwerden kann länger dauern. Interne Qualitätsprobleme werden zwar als Abweichungen erfasst, erfordern aber dennoch die ebenso mühsame Arbeit, das Geschehen vor Ort mit der Produktdefinition, der Konfiguration, der Servicehistorie, dem Zulieferer-Kontext und den Konstruktionsunterlagen in Verbindung zu bringen. Systemische Probleme treten später zutage, als sie sollten. Produktteams beginnen möglicherweise mit der Entwicklung der nächsten Gerätegeneration, ohne genau zu verstehen, wie Patienten, Anwender, Pflegekräfte und Serviceteams die vorherige Generation erlebt haben.
Stellen Sie sich ein Szenario vor, das Ihnen bekannt vorkommen wird. Ein Problem mit einem Gerät tritt an mehreren Krankenhausstandorten auf. Serviceteams bemerken als Erste bestimmte Verhaltensmuster. Qualitätsteams leiten Beschwerdeuntersuchungen ein, wenn das Problem extern gemeldet wird, während interne Teams möglicherweise ebenfalls Abweichungen melden. Die Abteilung für Engineering wird gefragt, ob das Problem mit einer Softwareversion, einer bestimmten Konfiguration, einer Komponente eines Zulieferers, einem Serviceeinsatz oder einem Nutzungsmuster zusammenhängt. Die Antworten liegen irgendwo vor, aber sie zusammenzufügen, kostet Zeit.
In einer Branche, in der Zuverlässigkeit, Qualität und das Vertrauen der Kunden direkt mit der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften und der Geschäftsleistung verknüpft sind, hat diese Verzögerung reale Konsequenzen. McKinsey schätzt, dass in der Medizinprodukteherstellung die direkten Qualitätskosten 6,8 % bis 9,4 % des Branchenumsatzes ausmachen, was die finanziellen Folgen einer unzusammenhängenden Qualität und Leistungsdaten deutlich macht. Wenn Leistungsdaten aus dem Feld über verschiedene Systeme hinweg fragmentiert bleiben, verbringen Unternehmen oft mehr Zeit damit, Probleme zu untersuchen, Informationen abzugleichen und auf Probleme zu reagieren, nachdem sie aufgetreten sind, anstatt sie von vornherein zu verhindern.
Dies ist nicht nur eine betriebliche Herausforderung. Jede zusätzliche Woche, die damit verbracht wird, Informationen zusammenzufügen, kann den Untersuchungsaufwand erhöhen, Compliance-Arbeiten verlängern, Produktverbesserungszyklen verlangsamen und es erschweren, wiederkehrende Probleme zu verhindern. Noch wichtiger ist: Wenn Fragen zur Produktleistung nicht schnell und zuverlässig beantwortet werden können, sind die Patientensicherheit, das Vertrauen der Anwender und das Vertrauen der Aufsichtsbehörden betroffen.
Das Produkt wie vorgesehen mit der Anlage wie gewartet verbinden
Dies ist die Herausforderung, für deren Bewältigung PTC Orbit entwickelt wurde, um führenden MedTech-Unternehmen zu helfen.
PTC Orbit ist eine KI-gestützte, cloudnative Asset-Intelligence-Lösung, die die Lücke zwischen dem entworfenen Produkt und dem gewarteten Asset schließt. Sie verbindet Daten aus PLM-, ERP-, CRM-, IoT-, EAM-, FSM- und anderen Unternehmenssystemen zu einem einheitlichen Asset-Datensatz und nutzt anschließend KI, um diese Informationen für Engineering-, Qualitäts- und Serviceteams zugänglich, durchsuchbar und verwertbar zu machen.
Was PTC Orbit auszeichnet, ist nicht nur die bloße Verknüpfung von Daten. MedTech-Hersteller arbeiten bereits seit Jahren auf die Vernetzung im Sinne eines „Digital Thread“ hin. PTC Orbit setzt diese Vision in der Installationsbasis um, indem es eine KI-gesteuerte, mit PLM verbundene Asset-Intelligence-Ebene schafft, die Teams dabei hilft zu verstehen, wie sich ein bestimmtes Gerät, eine Konfiguration, eine Komponente oder ein Gerätepark nach Verlassen des Werks verhält.
Für MedTech-Unternehmen bedeutet dies einen gemeinsamen Überblick darüber, was auf den verschiedenen Geräten in Krankenhäusern, Labors, Kliniken und anderen Versorgungseinrichtungen geschieht – anstelle einer Reihe von Teilansichten, die manuell zusammengestellt werden, nachdem ein Problem bereits eskaliert ist.
Welche Möglichkeiten ergeben sich aus der Verknüpfung?
Wenn MedTech-Teams das Produkt in seiner geplanten Form mit dem gewarteten Gerät verknüpfen können, zeigen sich die Auswirkungen im gesamten Unternehmen:
- Qualitätsteams können schneller von der Entgegennahme von Beschwerden oder der Überprüfung von Nichtkonformitäten zur Ermittlung der Grundursache übergehen – mit stichhaltigeren Belegen und weniger manuellem Datenaufbau.
- Engineering-Teams können Ausfälle im Feld auf bestimmte Konfigurationen, Software-Builds, Komponenten, Zulieferer oder Wartungshistorien zurückführen und diese Erkenntnisse nutzen, um Designkontrollen und Geräte der nächsten Generation zu optimieren.
- Serviceunternehmen können wiederkehrende Zuverlässigkeitsmuster erkennen, proaktive Maßnahmen priorisieren und den Teams, die Geräte in klinischen Umgebungen betreuen, einen besseren Kontext bieten.
- Behörden- und Post-Market-Teams können die Überwachung verstärken, mit größerer Sicherheit auf Anfragen reagieren und aufkommende Signale erkennen, bevor sie zu größeren Qualitätsvorfällen werden.
- Führungskräfte können Entscheidungen zu Zuverlässigkeit, Qualität und Innovation treffen, die auf den tatsächlichen Vorgängen in der gesamten Installationsbasis basieren – und nicht nur auf nachlaufenden Indikatoren oder manuell zusammengestellten Berichten.
Im Laufe der Zeit fließen jede Beschwerde, jede Abweichung, jeder Servicefall, jeder Wartungseintrag und jedes Signal von vernetzten Geräten in ein intelligenteres, sichereres und widerstandsfähigeres Produktportfolio ein.
Das ist der geschlossene Regelkreis, den MedTech-Hersteller benötigen: Erkenntnisse über die Leistung im Feld, die in die technischen und qualitätsbezogenen Entscheidungen zurückfließen, damit Produkte zuverlässiger, wartungsfreundlicher und besser auf die Bedürfnisse von Patienten und Anwendern abgestimmt werden können.
Die führenden Unternehmen der MedTech-Branche, die das nächste Jahrzehnt prägen werden
MedTech-Hersteller haben massiv in die Vernetzung der Produktentwicklung investiert. Die nächste Chance besteht darin, diesen Ansatz auf den Einsatz vor Ort auszuweiten, sodass Entscheidungen zu Qualität, Zuverlässigkeit, Compliance und Innovation auf einem genauen Verständnis der Leistung der Geräte in der Praxis basieren.
Das wirft eine Frage auf, die jedes führende Unternehmen in der MedTech-Branche sicher beantworten können sollte:
Haben Sie ein umfassendes Verständnis davon, wie sich Ihre Produkte heute in der gesamten Installationsbasis verhalten?
Wenn die Beantwortung dieser Frage erfordert, Daten aus mehreren Systemen abzurufen, verschiedene Teams aufeinander abzustimmen und Daten abzugleichen, die nie für eine gemeinsame Nutzung konzipiert wurden, dann schlummert bereits erheblicher Wert innerhalb des Unternehmens, der nur darauf wartet, freigesetzt zu werden.
PTC Orbit hilft dabei, PLM-, Engineering-, Fertigungs-, Service- und Außendienstdaten in einer vernetzten Ansicht der Installationsbasis zusammenzuführen und schafft so eine solidere Grundlage für Entscheidungen in Bezug auf Qualität, Zuverlässigkeit, Transparenz nach der Markteinführung und Innovation – Entscheidungen, die die nächste Generation von MedTech-Produkten prägen werden.
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