Warum braucht die Medizintechnik in Köln professionelles KI-Engineering für den produktiven Einsatz?
Innovatoren dieser Unternehmen vertrauen uns
Die lokale Herausforderung
Kölner Medizintechnik- und Healthcare-Device-Unternehmen stehen unter Druck: strengere Regulatorik, komplexe Dokumentationsanforderungen und die Erwartung schnellerer Produktzyklen. Viele Ideen mit KI bleiben in PoCs stecken — ohne robuste Engineering-Standards fehlt die letzte Meile zur Produktion.
Warum wir die lokale Expertise haben
Reruption hat seinen Sitz in Stuttgart, reist aber regelmäßig nach Köln und arbeitet vor Ort mit Kunden in Nordrhein-Westfalen. Wir kennen die regionale Wirtschaft am Rhein: die Mischung aus Medien, Chemie, Versicherung und Industrie prägt die Art, wie Projekte hier priorisiert, genehmigt und umgesetzt werden.
Unsere Teams bringen technische Tiefe in Kombination mit operativer Verantwortung: Wir embedden uns wie Co-Gründer, übernehmen P&L-Verantwortung für die gelieferten Lösungen und treiben Produktionstauglichkeit mit klaren Metriken voran. In Köln arbeiten wir direkt mit Engineering-, Compliance- und Produktteams, um klinische Workflows realistisch abzubilden und regulatorische Anforderungen früh zu adressieren.
Praktisch heißt das: Wir bauen nicht nur Prototypen, sondern auch die Data-Pipelines, Deployment-Strategien und Self-Hosted-Infrastrukturen (z. B. auf Hetzner mit MinIO, Traefik und Coolify), die Medizinprodukte im Feld stabil halten. Unsere Erfahrung erlaubt es uns, technische Entscheidungen mit Zulassungs- und Betriebsanforderungen zu verknüpfen.
Unsere Referenzen
Für KI-gestützte Anwenderinteraktion und Automatisierung haben wir mit Mercedes Benz einen NLP-basierten Recruiting-Chatbot realisiert, der 24/7 Kandidatenkommunikation und automatisierte Vorqualifikation ermöglicht — Erfahrungen, die sich direkt auf klinische Kommunikation und Patienten-Triage übertragen lassen. Für regulatorische Dokumentation und Rechercheprojekte bringt unsere Zusammenarbeit mit FMG wertvolle Expertise im Aufbau von KI-gestützten Dokumentensuch- und Analyse-Systemen mit, die Compliance-relevante Information zuverlässig aufbereiten.
In der Hardware- und Fertigungsdomain unterstützen Projekte wie Eberspächer (Noise Reduction) und die Arbeiten für STIHL (Produkt- und Trainingstools) unser Verständnis für Qualitätsprozesse, Sensordaten und Produkt-Simulationspipelines — wichtige Bausteine für MedTech-Device-Validierung und Testautomatisierung. Auf Produktseite geben Technology-Engagements mit BOSCH, AMERIA und TDK Einblick in Embedded- und HMI-Anforderungen, die für medizinische Geräte relevant sind.
Über Reruption
Reruption baut KI-Produkte und -Fähigkeiten direkt innerhalb von Organisationen. Unsere Co-Preneur-Mentalität bedeutet: wir agieren wie Mitgründer, nicht wie externe Berater. Wir setzen auf Geschwindigkeit, technische Tiefe und klar messbare Ergebnisse — von PoC bis zur produktiven Inbetriebnahme.
Für Köln heißt das konkret: Wir bringen Produktions-Engineering, Security- und Compliance-Kompetenz zusammen mit der Bereitschaft, regelmäßig vor Ort zu arbeiten, Stakeholder durch Proof-of-Value zu führen und Lösungen zu liefern, die in regulierten Umgebungen Bestand haben.
Möchten Sie prüfen, ob Ihr Use Case production-ready ist?
Buchen Sie ein technisches Scoping mit uns: wir kommen nach Köln, validieren Machbarkeit und liefern einen klaren Implementierungsplan.
Was unsere Kunden sagen
Hans Dohrmann
CEO bei internetstores GmbH 2018-2021
Das ist die systematischste und nachvollziehbarste Go-to-Market Strategie, die ich bezüglich Corporate Startups je gesehen habe.
Kai Blisch
Director Venture Development bei STIHL, 2018-2022
Extrem wertvoll ist dabei Reruptions starker Fokus auf die Nutzer*innen, deren Bedürfnisse und das kritische Hinterfragen von Vorgaben. ... und nicht zuletzt macht die Zusammenarbeit riesige Freude.
Marco Pfeiffer
Head of Business Center Digital & Smart Products bei Festool, 2022-
Reruption evaluierte systematisch ein neues Geschäftsmodell mit uns: besonders beeindruckend fanden wir die Fähigkeit auch komplexe Sachverhalte nachvollziehbar darzustellen.
KI-Engineering für Medizintechnik & Healthcare Devices in Köln: Ein ausführlicher Leitfaden
Die Medizintechnikbranche fordert heute mehr als intelligente Prototypen: Sie verlangt skalierbare, sichere und auditierbare KI-Systeme, die klinische Prozesse verbessern, regulatorische Anforderungen erfüllen und sich nahtlos in bestehende IT-Landschaften einfügen. In Köln, am Schnittpunkt von Industrie, Chemie und Medien, entsteht ein besonderes Ökosystem: kurze Innovationszyklen auf der einen Seite und strikte Compliance-Anforderungen auf der anderen. Dieser Spagat ist die zentrale Herausforderung für jedes KI-Engineering-Projekt.
Marktanalyse und regionale Besonderheiten
Köln und die gesamte Rhein-Ruhr-Region weisen eine heterogene Unternehmensstruktur auf: weltweit agierende Industriekonzerne, mittelständische Zulieferer und dynamische Start-ups. Für Medizintechnik bedeutet das: Zulieferketten sind komplex, Partnernetzwerke vielfältig und regulatorische Prüfer oft in verschiedenen Bundesländern verteilt. Unternehmen in Köln profitieren von einer starken Dienstleistungs- und Medienlandschaft, die für digitale Kommunikation und Patient-Experience-Lösungen relevant ist.
Die Nähe zu großen Industrien wie Chemie und Automotive schafft zudem Chancen für Cross-Industry-Innovationen: Validierungsmethoden, Sensortechnologien und Produktionsprozesse lassen sich adaptieren. Gleichzeitig verlangt die lokale Kultur pragmatische Lösungen: Proofs müssen schnell greifbaren Nutzen zeigen, bevor größere Investitionen freigegeben werden.
Konkrete Use Cases für Medizintechnik
Für Medizintechnikunternehmen sind mehrere KI-Anwendungsfälle unmittelbar relevant: Dokumentations-Copilots zur automatisierten Erstellung, Klassifikation und Revision von technischen Dokumenten; Clinical Workflow Assistants, die Pflege- und Behandlungsabläufe unterstützen; automatisierte Regulatory Alignment-Tools, die Zulassungsdokumente prüfen; sowie sichere, private KI-Infrastrukturen für datensensible Funktionen.
Ein Dokumentations-Copilot kann beispielsweise neue Versionsanforderungen erkennen, Change-Logs automatisch erstellen und Vorschläge für Risikobewertungen liefern. Clinical Workflow Assistants können Pflegepersonal bei Routineentscheidungen unterstützen, ohne die Verantwortung zu übernehmen — sie liefern Empfehlungsketten, verlinken zu relevanten SOPs und protokollieren Entscheidungen für Audits.
Technische Architektur und Module
Produktionsfähiges KI-Engineering erfordert eine modulare Architektur: Datenlayer (ETL, Data-Warehouse), Feature- und Modelllayer (Vektor-DBs wie Postgres + pgvector, Modelle, Fine-Tuning), Orchestrierung (Agents, Multi-Step-Workflows) und Serving- sowie Observability-Schichten. Unsere Service-Module umfassen u. a. Custom LLM Applications, Internal Copilots & Agents, API/Backend-Entwicklung (OpenAI/Groq/Anthropic Integrationen), Private Chatbots (modell-agnostisch), Data Pipelines & Analytics, Programmatic Content Engines, Self-Hosted AI Infrastructure und Enterprise Knowledge Systems.
Für Medizintechnik sind besonders Self-Hosted-Optionen wichtig: lokale Datenhoheit, nachvollziehbare Logs und kontrollierte Zugriffspfade sind Voraussetzungen für Zertifizierungen und Audits. Wir empfehlen hybride Architekturen, bei denen sensible Inferenzarbeit on-premises oder in vertrauenswürdigen Rechenzentren (z. B. Hetzner) bleibt, während weniger kritische Komponenten in geprüften Cloud-Umgebungen betrieben werden können.
Sicherheits- und Compliance-Anforderungen
Regulatorische Fragen durchziehen jedes Projekt: Datenschutz nach DSGVO, Medizinprodukte-Verordnung (MDR), ISO-Standards und klinische Prüfanforderungen. KI-Engineering muss Audit-Trails, Revisionssicherheit, Versionierung von Modellen und reproduzierbare Trainingspipelines vorsehen. Außerdem sind Validierungspläne für Modelle nötig, die Performance-Metriken, Testsets und Monitoring-Vorgaben enthalten.
Technisch heißt das: strikte Zugangskontrollen, Verschlüsselung in Ruhe und Transit, Rollenbasiertes Zugriffskonzept sowie Logging auf den Ebenen Daten, Modell und API. Für regulatorische Reviews liefern wir die notwendige Dokumentation: technische Spezifikationen, Testprotokolle, Risikoanalysen und Release-Notes, die Prüfer nachvollziehen können.
Implementation-Ansatz und Roadmap
Unser typischer Weg: Zuerst ein fokussierter PoC (9.900€ AI PoC-Angebot), der technische Machbarkeit, Datenverfügbarkeit und erste Leistungsmetriken liefert. Parallel definieren wir Metriken für klinische Relevanz, Kosten pro Lauf und Robustheit. Nach einem erfolgreichen PoC folgt ein Minimal-Live-Produkt mit erweiterten Tests, Monitoring und einer klaren Produktionsarchitektur.
Zeitliche Erwartungen: PoC in Tagen bis Wochen, Produktions-MVP in 2–4 Monaten abhängig von Datenintegration und regulatorischen Anforderungen. Vollständige Produktions- und Validierungsprojekte können 6–12 Monate beanspruchen, inklusive Audit-Readiness und organisatorischer Integration.
ROI, Wirtschaftlichkeit und Erfolgskriterien
Der ROI bei MedTech-KI-Projekten leitet sich oft aus weniger offensichtlichen Hebeln ab: reduzierte Zeit für Dokumentenprüfung, geringere Fehlerquoten in der Fertigung, schnellere Markteinführung durch automatisierte Zulassungsdokumente und entlastetes klinisches Personal. Erfolgsfaktoren sind frühe Stakeholder-Validierung, messbare Metriken, und eine Roadmap, die Compliance-Meilensteine einschließt.
Wichtig ist die Kombination aus technischen KPIs (Latenz, Durchsatz, Fehlerquote) und klinischen KPIs (z. B. Reduktion administrativer Fehler, verkürzte Dokumentationszeiten). Nur so rechtfertigt sich eine Investition gegenüber internen Prioritäten.
Technologie-Stack und Integrationsfragen
Wir arbeiten modell-agnostisch: von OpenAI-APIs über Anthropic bis zu spezialisierten On-Prem-Modellen. Für Vektorbasierte Suche empfehlen wir Postgres + pgvector; für Storage MinIO; für Deployment Traefik und Coolify; für Infrastruktur Hetzner oder kundeneigene Rechenzentren. API-Design, Observability (Tracing, Metrics) und CI/CD sind integraler Bestandteil jeder Lösung.
Integration mit bestehenden Systemen (PACS, EMR, MES, ERP) ist häufig die größte technische Hürde. Wir setzen auf klare API-Verträge, event-getriebene Architekturen und abstrahierte Adapter, damit Kernsysteme nicht modifiziert werden müssen und die Datensouveränität erhalten bleibt.
Team, Skills und Change Management
Erfolgreiches KI-Engineering braucht interdisziplinäre Teams: Data Engineers, MLOps/DevOps, Backend-Entwickler, Compliance-Experten, Produktmanager und klinische Fachexperten. In Köln empfiehlt es sich, lokale Partner und Hochschulen einzubinden, um Domänenwissen und Rekrutierungspools zu nutzen.
Change Management ist nicht optional: Schulungen, klare Betriebsprozesse, Playbooks für Model-Drift und Eskalationspfade sind notwendig, damit die Technologie im täglichen Betrieb angenommen wird. Wir begleiten Kundenteams von der Einführung bis zur Übergabe und stellen Enablement-Programme bereit.
Häufige Fallstricke und wie man sie vermeidet
Gängige Fehler sind: zu früh auf teure Modelle zu setzen, fehlende Datenqualität, unvollständige Validierungspläne und mangelnde Einbindung von Compliance. Wir empfehlen iterative Rollouts, umfassende Testdatensets, dokumentierte Validierungsworkflows und eine konservative Sicherheitsarchitektur.
Ein pragmatischer Rat: Beginnen Sie mit einem klar begrenzten Use Case, messen Sie einen konkreten Nutzen, und bauen Sie dann systematisch aus. So minimieren Sie Risiko und schaffen Vertrauen bei Regulatoren und Anwendern.
Schlussfolgerung
Köln bietet eine produktive Mischung aus Industrie, Forschung und Dienstleistung — ideale Bedingungen für Medizintechnik-Innovationen. Doch um KI vom Lab in die Klinik zu bringen, braucht es solides Engineering, Compliance-Kompetenz und lokale Implementierungserfahrung. Reruption bringt diese Elemente zusammen: wir reisen regelmäßig nach Köln, arbeiten on-site mit Teams und liefern produktionsfähige KI-Lösungen, die auditfähig, sicher und klinisch relevant sind.
Bereit für den nächsten Schritt?
Kontaktieren Sie uns für ein AI PoC (9.900€) und eine Roadmap zur produktiven Einführung Ihrer KI-Lösung.
Schlüsselbranchen in Köln
Köln war historisch ein Knotenpunkt für Handel und Medien; heute vereint die Stadt kreative Kräfte mit industrieller Substanz. Die Medienbranche prägt die lokale Kultur: Sendestudios, Contentproduktion und digitale Agenturen treiben UX- und Kommunikations-Innovationen voran. Für Medizintechnik bedeutet das: bessere Patientenkommunikation, getestete Storytelling-Methoden für Trainingssysteme und Zugang zu Talenten, die Nutzerzentrierung verstehen.
Die Chemie-Industrie rund um Köln und Leverkusen hat tiefe Wurzeln in Forschungs- und Produktionskompetenz. Diese Expertise überträgt sich auf Materialwissenschaften für Medizintechnik und auf strenge Produktionsstandards — ein Vorteil für Unternehmen, die medizinische Geräte mit spezialisierten Werkstoffen oder Beschichtungen herstellen.
Versicherungen spielen eine große Rolle in Nordrhein-Westfalen: Konzerne wie Versicherer und Gesundheitsdienstleister treiben datengetriebene Risikomodelle voran. Für MedTech eröffnet das Möglichkeiten in Reimbursement-Strategien, evidenzbasierter Produktargumentation und Predictive-Maintenance-Modellen für Geräte, die im Feld betrieben werden.
Die Automobilindustrie rund um Köln und das Rheinland (inkl. Zulieferer) liefert Skalierungs- und Qualitätsmethodiken, die sich auf Medizinproduktfertigung übertragen lassen. Prozesse wie Six Sigma, Traceability und Serienvalidierung sind Transferbereiche, in denen Medizintechnik-Unternehmen von etablierten Best Practices profitieren können.
Daneben gibt es ein starkes SMB- und Mittelstandsnetzwerk: viele Zulieferer, Dienstleister und Start-ups bieten spezialisierte Kompetenzen in Sensorsystemen, Embedded-Software und Fertigungstechnik. Diese Dichte ermöglicht schnelle Prototyping-Zyklen und lokale Kooperationen für MedTech-Projekte.
Die regionale Forschungslandschaft, Hochschulen und angewandte Forschungseinrichtungen bieten Zugang zu klinischer Expertise, Testumgebungen und Nachwuchskräften. Kooperationen zwischen Industrie und Forschung sind in Köln traditionell eng — ein Vorteil, wenn es um klinische Studien, Usability-Tests oder Validierungsdaten geht.
Herausforderungen sind allerdings klar: Fragmentierte Zulassungslandschaften, Fachkräftemangel in spezialisierten AI/ML-Rollen und die konservative Investitionsbereitschaft einiger traditioneller Hersteller. Das schafft Bedarf an pragmatischen, messbaren PoCs, die Vertrauen und Budget für größere Rollouts schaffen.
Insgesamt bietet Köln eine einzigartige Kombination aus Kreativität, industrieller Expertise und Dienstleistungsstärke — ein fruchtbarer Boden für Medizintechnik-Unternehmen, die mit KI-Engineering klinische Prozesse verbessern und Produkte schneller in den Markt bringen wollen.
Möchten Sie prüfen, ob Ihr Use Case production-ready ist?
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Wichtige Akteure in Köln
Ford ist als Großarbeitgeber im Raum eine zentrale Größe für Fertigungskompetenz und Supply-Chain-Management. Obwohl primär Automotive, sind die qualitativen Standards, Testverfahren und Produktionslayouts Vorbilder für medizintechnische Serienfertigung — besonders wenn es um Traceability und Zulieferintegration geht.
Lanxess als Chemiekonzern beeinflusst regional viele Material- und Sicherheitsstandards. Für Medizintechnik ist die Nähe zu Chemiekompetenz wichtig, wenn es um Materialverträglichkeit, Beschichtungen oder Sterilisationsfragen geht — Aspekte, die eng mit Produktzulassung und Sicherheit verknüpft sind.
AXA
Rewe Group
Deutz
RTL
Daneben existiert ein dichtes Netz aus mittelständischen Zulieferern, Start-ups und Forschungseinrichtungen, die spezialisierte Services anbieten: Sensorhersteller, Software-Dienstleister, Validierungszentren und klinische Partner. Diese lokale Diversität ermöglicht es MedTech-Unternehmen, ganze Entwicklungspfade regional abzubilden — von Prototyping bis zur Serienreife.
Die Kombination dieser Akteure schafft in Köln ein Ökosystem, in dem Medizintechnik-Innovationen nicht nur entwickelt, sondern auch erprobt, validiert und vertrieben werden können. Reruption arbeitet regelmäßig mit regionalen Teams zusammen, um genau diese Vernetzung nutzbar zu machen.
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Häufig gestellte Fragen
Ein fokussierter KI-PoC kann in der Medizintechnik typischerweise innerhalb weniger Tage bis wenigen Wochen erste technische Ergebnisse liefern. Das Ziel eines PoC ist nicht die vollständige Zulassungsbereitstellung, sondern die Antwort auf Kernfragen: Ist die Datenqualität ausreichend? Lässt sich ein Modell so trainieren, dass es die gewünschten Metriken erreicht? Sind die Integrationspunkte mit bestehenden Systemen vorhanden?
In Köln achten wir darauf, lokale Gegebenheiten einzuplanen: Wer sind die Entscheider? Welche Datenschutz- und Betriebsanforderungen gelten? Wir stimmen PoC-Scope und Erfolgskriterien vor Ort mit den verantwortlichen Teams ab, damit die Ergebnisse direkt verwertbar sind.
Praktisch beginnt ein PoC mit Use-Case-Definition, Daten-Check und einer minimalen Architektur. Wir liefern einen funktionierenden Prototypen, Leistungsmetriken und eine Produktions-Roadmap — damit Entscheidungsprozesse beschleunigt werden und das Projekt nicht in der Konzeptphase hängen bleibt.
Wichtig ist: Ein schneller PoC beweist technische Machbarkeit, aber regulatorische und organisatorische Aspekte brauchen weitere Zeit. Nach dem PoC folgt die Validierungs- und Produktionsphase, in der Audits, Dokumentation und umfangreichere Tests durchgeführt werden.
Sicherheitsanforderungen sind ein zentraler Punkt für Medizintechnik-KI-Systeme: DSGVO-konforme Datenverarbeitung, sichere Authentifizierung, Zugriffskontrolle und Verschlüsselung sind Minimum. Darüber hinaus verlangen MDR und einschlägige Normen Nachvollziehbarkeit, Revisionssicherheit und dokumentierte Validierung von Softwarekomponenten.
Technisch bedeutet das: Encryptions-in-transit und at-rest, rollenbasierte Authorisierung, Audit-Logs auf Daten- und Modell-Ebene, und klare Verfahren für Incident Response. Zusätzlich sollten Trainings- und Testdaten versioniert sowie Modelländerungen nachvollziehbar sein, um regulatorische Anforderungen zu erfüllen.
Für lokal sensible Daten empfehlen wir Self-Hosted- oder Hybrid-Architekturen, die Datenhoheit gewährleisten. Tools wie MinIO für Storage und interne Vektor-Datenbanken (Postgres + pgvector) ermöglichen kontrollierte Abläufe, während Gateways und API-Sicherheitslayer den Zugriff absichern.
Schließlich ist Security-by-Design unverzichtbar: Sicherheitsanforderungen müssen von Anfang an in Architektur, Entwicklungsprozesse und Tests integriert werden. Reruption begleitet die Erstellung der notwendigen technischen Dokumentation, die Prüfer und Auditoren erwarten.
Die Integration in klinische Workflows beginnt mit einem tiefen Verständnis der Arbeitsabläufe: welche Daten entstehen, wer trifft Entscheidungen, welche Schnittstellen gibt es zu EMR/PACS/MES? Nur wer diese Prozesse kennt, kann sinnvolle Automatisierungen und Assistenzfunktionen designen, die das Personal unterstützen statt es zu belasten.
Wir empfehlen einen schrittweisen Ansatz: Zuerst Assistenzfunktionen in nicht-kritischen Bereichen einführen (z. B. Dokumentation, Vorbereitung), dann schrittweise in klinische Entscheidungsunterstützung vorstoßen. Wichtig ist die Einbindung von Anwendern in Design- und Testphasen, um Akzeptanz sicherzustellen.
Technisch arbeiten wir mit standardisierten Schnittstellen und adaptiven Adaptern, damit bestehende Systeme nicht tiefgreifend modifiziert werden müssen. Event-basierte Kommunikation und API-Gateways erlauben lose Kopplung, während Observability sicherstellt, dass Performance und Fehler schnell sichtbar werden.
Für die meisten Projekte ist außerdem ein Governance-Board sinnvoll, das klinische, datenschutzrechtliche und technische Fragen klärt. So verbleibt die Verantwortung klar definiert und die Einführung von Assistenzsystemen erfolgt kontrolliert.
Self-Hosted-Infrastruktur spielt eine große Rolle, weil sie Datenhoheit, niedrige Latenz und kontrollierbare Sicherheitsmaßnahmen bietet — alles Kriterien, die für Medizinprodukte und klinische Anwendungen wichtig sind. Für viele Hersteller ist es ein Vorteil, sensible Inferenzarbeit lokal zu betreiben, um regulatorische und datenschutzrechtliche Anforderungen besser steuern zu können.
Technisch bedeutet das die Nutzung von Lösungen wie Hetzner oder firmeneigenen Rechenzentren, mit Komponenten wie MinIO für Storage, Traefik für Routing und Coolify für Deployment-Orchestrierung. Wichtig ist eine standardisierte, reproduzierbare Infrastruktur, die auch für Audits dokumentiert ist.
Self-Hosting hat trade-offs: höhere Betriebskosten und Verantwortung für Sicherheit und Backups. Deshalb empfehlen wir hybride Konzepte, in denen nicht-kritische Lasten in geprüften Cloud-Umgebungen laufen, während sensitive Daten und Modelle lokal bleiben.
Für Unternehmen in Köln ist Self-Hosting oft der praktikable Mittelweg: regionale Rechenzentren und Dienstleister bieten gute Anbindung und Compliance-Unterstützung, während lokale IT-Teams die Kontrolle behalten. Reruption begleitet Aufbau, Hardenings und die Übergabe an den operativen Betrieb.
Reruption ist in Stuttgart ansässig, wir reisen aber regelmäßig nach Köln und arbeiten vor Ort mit Kunden. Praktisch heißt das: Zu Beginn eines Projekts sind wir für Workshops, Stakeholder-Interviews und technischen Scoping vor Ort, um Anforderungen genau zu verstehen und Vertrauen aufzubauen.
In der Umsetzungsphase kombinieren wir Onsite-Arbeit mit Remote-Sprints. Wichtige Meilensteine — PoC-Demos, Architekturreviews und Abnahme-Workshops — führen wir häufig in Präsenz durch, um schnelle Entscheidungen zu ermöglichen und die Akzeptanz bei lokalen Fachbereichen zu erhöhen.
Unser Co-Preneur-Ansatz bedeutet, dass wir Verantwortung übernehmen: Wir arbeiten in Ihren Teams, liefern Prototypen und produktionsfähige Komponenten, und sorgen dafür, dass Übergabe und Betrieb reibungslos erfolgen. Nach der Inbetriebnahme bieten wir Enablement, Schulungen und betreutes Onboarding an.
Diese hybride Zusammenarbeit hat sich besonders in regulierten Umgebungen bewährt, weil sie die notwendige Nähe zu Fachexperten gewährleistet und gleichzeitig schnelle Iterationen zulässt.
Kosten und Zeitpläne variieren stark je nach Scope. Ein technischer PoC mit validierbaren Ergebnissen lässt sich mit unserem Standardangebot (9.900€) realisieren. Dieser PoC prüft Machbarkeit, Performance und liefert eine Produktions-Roadmap. Die Kosten für ein Produktions-MVP hängen von Integrationstiefe, Validierungsanforderungen und Infrastruktur ab und bewegen sich häufig im mittleren sechsstelligen Bereich.
Zeitlich ist ein iteratives Vorgehen realistisch: PoC in Tagen bis wenigen Wochen; MVP in 2–4 Monaten; vollständige Produktion inkl. Validierung und Audit-Readiness 6–12 Monate. Bei klinischen Studien oder umfangreichen regulatorischen Prozessen können zusätzliche Monate erforderlich sein.
Wesentliche Kostentreiber sind Datenerfassung und -bereinigung, Infrastruktur (insbesondere Self-Hosted-Lösungen), Testing/Validierung und die Erstellung regulatorischer Dokumentation. Durch ein fokussiertes Scope-Management und frühzeitige Einbindung von Compliance können diese Kosten reduziert werden.
Unser Rat: Budgetieren Sie für iteratives Learning, setzen Sie Meilensteine mit klaren Deliverables und wählen Sie einen Partner, der sowohl Engineering- als auch Compliance-Kompetenz mitbringt, um Überraschungen zu vermeiden.
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