Warum brauchen Fertigungsunternehmen in München eine spezialisierte KI-Security & Compliance-Strategie?
Innovatoren dieser Unternehmen vertrauen uns
Lokale Herausforderung: Komplexität trifft Kompromiss
Münchens Fertigungsbetriebe stehen unter Druck: höhere Qualitätsstandards, vernetzte Produktion und steigende regulatorische Anforderungen führen zu einem Spannungsfeld zwischen Innovation und Risiko. KI verspricht Effizienz, doch ohne klare Security- und Compliance-Strategie wird sie schnell zur Verwundbarkeit.
Warum wir die lokale Expertise haben
Wir reisen regelmäßig nach München und arbeiten vor Ort mit Kunden – wir haben keine lokale Niederlassung, aber wir kennen die Region und ihre Entscheidungsdynamiken sehr genau. Bayern ist eine Wirtschaftsmetropole, in der traditionelle Fertigungsdisziplin auf High-Tech-Innovation trifft; das prägt Anforderungen an Datensicherheit, Lieferketten-Schutz und Audit-Readiness. Unsere Arbeit beginnt deshalb vor Ort, im Produktionsumfeld, nicht im Elfenbeinturm.
Unsere Teams kombinieren technisches Engineering mit Governance-Verständnis: wir bauen sichere, auditierbare Lösungen – von Secure Self-Hosting über Model Access Controls bis zu Privacy Impact Assessments. Dabei berücksichtigen wir die lokale Praxis: vernetzte Fertigungsstraßen, Zuliefernetzwerke in Oberbayern und die Anforderungen großer OEMs und Tier-1-Zulieferer.
Unsere Referenzen
Für die Fertigungsbranche bringen wir konkrete Projekt-Erfahrung mit: Mit STIHL haben wir mehrere Projekte begleitet, darunter Produkttrainings, ProTools und einen Sägensimulator – Arbeiten, die von der Nutzerforschung bis zur Produkt-Markt-Fit-Phase reichten und tiefe Einblicke in sichere Produktentwicklung und Deployment-Prozesse lieferten.
Mit Eberspächer arbeiteten wir an AI-gestützter Geräuschreduktion in der Fertigung: Analyse- und Optimierungslösungen, die Datentransparenz und Sicherheit in Produktionsprozessen erforderten. Beide Projekte zeigen: wir verstehen die praktischen Sicherheitsanforderungen in industriellen Umgebungen.
Über Reruption
Reruption wurde aus der Überzeugung gegründet, Unternehmen sollten nicht nur reagieren, sondern sich proaktiv neu erfinden. Unsere Co-Preneur-Mentalität bedeutet, wir arbeiten wie Mitgründer: wir übernehmen Verantwortung, treiben technische Deliverables voran und liefern produktive Prototypen, keine Präsentationen. In München setzen wir dieses Mindset ein, um sichere, audit-fähige KI-Lösungen in Fertigungsumgebungen zu etablieren.
Unsere vier Säulen – AI Strategy, AI Engineering, Security & Compliance sowie Enablement – sind direkt auf die Anforderungen von Metall-, Kunststoff- und Komponentenfertigung zugeschnitten. Wir liefern Proof-of-Concepts, Roadmaps und Implementierungen, die nicht nur technisch funktionieren, sondern auch regulatorisch bestehen.
Interessiert an einer Sicherheits- und Compliance-Überprüfung?
Wir kommen nach München, analysieren Ihre Anforderungen vor Ort und zeigen in einem schnellen PoC technische Handlungsfelder und Risiken auf.
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-Security & Compliance für die Fertigung in München: Ein umfassender Leitfaden
Die münchner Fertigungslandschaft verlangt eine differenzierte Sicht auf KI-Security & Compliance: Produktionsdaten sind sensibel, Lieferketten komplex und der Wettbewerb hoch. Ein Standard-Ansatz genügt nicht; sichere KI-Lösungen müssen die Balance zwischen Performance, Nachvollziehbarkeit und rechtlicher Absicherung halten.
Marktanalyse und lokale Rahmenbedingungen
München vereint OEMs, Zulieferer und Hightech-Player – die Ansprüche an Datensouveränität und Schutz geistigen Eigentums sind deshalb besonders hoch. Zusätzlich zu globalen Standards gelten in vielen Kundenverträgen konkrete Vorgaben zur Daten-Isolation und Auditierbarkeit. Für Zulieferer und Komponentenhersteller bedeutet das: Compliance ist ein Marktzugangskriterium, kein nettes Extra.
Regulatorisch ist Deutschland und die EU auf dem Weg zu strikteren Vorgaben für KI-Systeme. Für Fertigungsunternehmen heißt das, jetzt Strukturen zu etablieren, die TISAX-, ISO 27001- und Datenschutzanforderungen abdecken und gleichzeitig Flexibilität für Innovation ermöglichen.
Spezifische Anwendungsfälle in der Fertigung
KI wird in der Metall- und Kunststofffertigung typischerweise eingesetzt für Workflow-Automatisierung, visuelle Qualitätssicherung, Einkaufs-Copilots und die automatische Erzeugung bzw. Strukturierung von Produktionsdokumentation. Jede dieser Anwendungen bringt eigene Security- und Compliance-Risiken mit sich: Modelle, die direkt mit Produktionssteuerungen kommunizieren, brauchen strikte Zugriffskontrollen; Trainingsdaten müssen anonymisiert und versioniert werden, um Nachvollziehbarkeit zu gewährleisten.
Beispiel Qualitätssicherung: Bilddaten aus der Fertigungslinie können Rückschlüsse auf Prozesse und Lieferantenbeziehungen zulassen. Deshalb kombinieren wir Techniken wie Data Separation, Privacy-Preserving-Training und Audit-Logging, um sowohl Modell-Performance als auch Compliance zu sichern.
Umsetzungsansätze: Architektur und Technik
Sichere AI-Architekturen für die Fertigung folgen mehreren Grundsätzen: physische oder virtuelle Trennung sensibler Daten, kontrollierte Modellzugriffe, umfassende Audit-Logs und die Möglichkeit, Modelle lokal zu betreiben (Secure Self-Hosting). Für viele Kunden ist Hybrid-Betrieb sinnvoll: sensible Verarbeitung lokal, nicht-sensitive Workloads in kontrollierten Cloud-Umgebungen.
Wesentliche Komponenten unserer Lösungspalette sind Model Access Controls & Audit Logging, Data Governance (Klassifikation, Retention, Lineage), Safe Prompting & Output Controls sowie Evaluation & Red-Teaming. Diese Module fügen sich zu einer Audit-Ready-Architektur, die Zertifizierungsprozesse wie ISO 27001 oder branchenspezifische Anforderungen unterstützt.
Governance, Prozesse und Datenmanagement
Daten-Governance ist das Rückgrat jeder Compliance-Strategie: klare Datenklassifizierungen, definierte Aufbewahrungsfristen, nachvollziehbare Datenherkunft und Rollen für Data Stewards sind zwingend. Besonders wichtig in Fertigungsumgebungen ist die Integration mit bestehenden MES/ERP-Systemen, damit Datenflüsse transparent und kontrolliert bleiben.
Privacy Impact Assessments (PIAs) und ein AI Risk & Safety Framework sollten früh im Projekt stehen. Wir empfehlen risikobasierte Priorisierung: zuerst kritische Modelle (z. B. Steuerungsunterstützung), dann Assistenz-Tools (Einkaufs-Copilots). Compliance-Automation, etwa mit ISO/NIST-Templates, reduziert den manuellen Aufwand für Audits und erhöht die Wiederholbarkeit.
Erfolgsfaktoren und typische Fallstricke
Erfolg basiert auf drei Dingen: klare Verantwortlichkeiten, technische Nachvollziehbarkeit und organisatorische Einbindung. Ohne Data Ownership und einen klaren Betriebspaten werden Audit-Anforderungen zum Risiko. Technisch fehlt es oft an Basisfunktionen wie Logging, Versionierung und Feature-Lineage – hier entstehen später hohe Aufwände.
Zu den typischen Fallen gehören übermäßiger Fokus auf Modell-Performance statt Governance, fehlende Integration in Change-Management-Prozesse und unklare Datenverträge mit Zulieferern. Diese Schwächen lassen sich vermeiden, wenn Security & Compliance von Anfang an Teil des Produkt-Backlogs sind.
ROI, Zeitplan und Phasen einer Implementierung
Ein realistischer Zeitrahmen für einen ersten, auditfähigen Einsatz liegt meist zwischen 3 und 9 Monaten: ein initialer Scoping- und Risiko-Workshop (2–4 Wochen), ein technischer PoC (4–8 Wochen) und die Folgeentwicklung mit Integrations- und Auditvorbereitung (2–6 Monate). Unser standardisiertes AI PoC-Angebot (9.900€) liefert in Tagen eine Machbarkeitsprüfung und einen lebenden Prototyp, der als Basis für Zertifizierungen dienen kann.
Der ROI resultiert aus reduzierten Ausfallzeiten, schnellerer Fehlererkennung, effizienteren Einkaufsprozessen und geringerem Prüfaufwand bei Audits. Oft amortisieren sich die Investitionen innerhalb von 12–24 Monaten, abhängig von der Prozessreichweite und dem Grad der Automatisierung.
Team, Kompetenzen und Change Management
Technisch benötigen Sie Data Engineers, DevOps mit Erfahrung in Secure Hosting, ML-Engineers sowie Security- und Compliance-Experten. Entscheidend ist eine Schnittstelle zum Betrieb (Plant IT / OT) und zu Legal/Compliance, damit technische Maßnahmen auch rechtlich abgesichert sind.
Change Management darf nicht unterschätzt werden: Schulungen, klare Betriebsanweisungen und Playbooks für Ausfälle oder fehlerhafte Modellentscheidungen sind Pflicht. Wir unterstützen mit Trainings, Dokumentationspaketen und Live-Demos direkt in Ihren Produktionsumgebungen in München.
Technologie-Stack und Integration
Der empfohlene Technologie-Stack variiert je nach Sensibilität der Daten: für hochsensible Workloads bevorzugen wir On-Prem- oder Private-Cloud-Strategien mit Hardware-Security-Module (HSM) für Schlüsselmanagement, Audit-Logging-Lösungen und Identity-Provider-Integration. Für weniger kritische Use-Cases können managed-Services mit verschlüsselter Kommunikation sinnvoll sein.
Integration bedeutet auch Schnittstellen zu MES, ERP und PLM-Systemen. Unsere Projekte adressieren diese Integrationspunkte früh, um Datenlineage und End-to-End-Traceability sicherzustellen. Regelmäßige Red-Teaming-Übungen und Evaluationen gehören zum Betriebsmodell, um Modelle gegen Fehlfunktionen und Manipulation zu härten.
Bereit für den nächsten Schritt?
Vereinbaren Sie ein unverbindliches Scoping-Meeting: wir skizzieren Maßnahmen, Zeitplan und ROI für Ihre KI-Security-Strategie in der Fertigung.
Schlüsselbranchen in München
München hat sich historisch als Zentrum für Maschinenbau, Fahrzeugtechnik und Elektronik etabliert. Die Region verband schon früh handwerkliche Fertigung mit industrialisierter Produktion, und daraus entstand ein dichtes Netz an Zulieferern und spezialisierten Manufakturen. Diese Tradition trifft heute auf hohe Digitalisierungsdrucke – eine Kombination, die enorme Chancen für KI-basierte Optimierung bietet.
Die Automotive-Branche rund um München ist nicht nur Herstellergetrieben, sondern auch innovationsstark. Zulieferer für Komponenten aus Metall und Kunststoff stehen unter dem Druck, Just-in-Time-Prozesse zu sichern, Qualitätsfehler zu minimieren und Lieferketten resilient zu gestalten. KI kann hier helfen, Materialflüsse zu optimieren und visuelle Inspektion fehleranfälliger Prozesse zu automatisieren.
Die Tech- und Halbleiterbranche rund um München erhöht den Anspruch an Datensicherheit: Unternehmen wie Infineon treiben hardware-nahe Innovationen voran, die in Fertigungsprozessen besonders sensible Daten generieren. Für Fertigungsbetriebe bedeutet das, Sicherheitsarchitekturen so zu gestalten, dass sie mit diesen Hightech-Partnern kompatibel sind.
Versicherungen und Rückversicherer, mit starker Präsenz in München, beeinflussen die Risikopräferenzen der Industrie. Versicherungsbedingungen für Betriebsunterbrechungen, Produkthaftung und Cyberrisiken formen die Anforderungen an Compliance und Audit-Readiness von KI-Systemen in Produktionsbetrieben.
Medien- und Softwarefirmen in der Region fördern Startups und schaffen Innovationsökosysteme, die Fertigungsunternehmen schneller Zugang zu modernen KI-Lösungen ermöglichen. Gleichzeitig bringen sie einen Fokus auf Datensouveränität und regulatorische Konformität, der für produzierende Unternehmen relevant ist.
Die Kombination aus traditionellen Fertigungskompetenzen und einer lebendigen Tech-Szene macht München zu einem idealen Testfeld für KI-Security-Konzepte. Unternehmen hier müssen nicht nur technische Lösungen implementieren, sondern diese auch in ein regulatorisch robustes und wirtschaftlich skalierbares Betriebsmodell überführen.
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Wichtige Akteure in München
BMW ist ein prägender Arbeitgeber und Innovationsmotor in der Region. Mit starkem Fokus auf Digitalisierung, vernetzte Fahrzeuge und Produktion 4.0 setzt BMW Maßstäbe für Zulieferer in Sachen Qualität und Security. Für Komponentenhersteller bedeutet eine Zusammenarbeit oft, dass Sicherheits- und Nachvollziehbarkeitsanforderungen vertraglich fest verankert sind.
Siemens hat in München lange Wurzeln als Technologie- und Automatisierungsanbieter. Die Nähe zu Fertigungsbetrieben und das Angebot an industriellen Steuerungslösungen machen Siemens zu einem wichtigen Partner, wenn es um die Integration von KI in Produktionslinien und die Absicherung industrieller Steuerungsumgebungen geht.
Allianz ist nicht nur Versicherer, sondern durch ihre Risikokompetenz ein Einflussfaktor für die Art, wie Unternehmen Risiken bewerten und absichern. Versicherungsprodukte und -anforderungen tragen dazu bei, wie KI-Projekte hinsichtlich Ausfallsicherheit und Compliance gestaltet werden müssen.
Munich Re prägt den Diskurs über technologische Risiken und Cyberversicherungslösungen. Als Rückversicherer beeinflusst Munich Re die Risiko-Ökonomie in der Region: Unternehmen in der Fertigung müssen zeigen, dass ihre KI-Systeme robust, transparent und auditierbar sind, um günstige Versicherungsbedingungen zu erhalten.
Infineon ist ein zentraler Player in der Halbleiterproduktion und treibt sicherheitsrelevante Hardware-Innovationen voran. Für Fertigungsunternehmen, die mit elektronischen Komponenten arbeiten, schafft Infineon Anforderungen an Datenintegrität und Hardware-sichere Schlüsselverwaltung, die in Security-Architekturen berücksichtigt werden müssen.
Rohde & Schwarz steht für Messtechnik und sichere Kommunikationslösungen – relevante Themen für vernetzte Fertigungsumgebungen. Die Expertise in Sicherheitstechnologien wirkt sich auf lokale Best Practices aus, wenn es um sichere Datenübertragung und Testinfrastrukturen für KI-Systeme geht.
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Häufig gestellte Fragen
Fertigungsbetriebe in München operieren in einem Umfeld mit hohen Qualitäts- und Sicherheitsanforderungen. Produktionsdaten enthalten sensible Informationen zu Prozessen, Lieferanten und Produktionsparametern, die bei unzureichendem Schutz wirtschaftlichen Schaden oder Imageverlust verursachen können. Zusätzlich gibt es in der Region starke OEM- und Zuliefernetzwerke, die vertraglich bestimmte Sicherheitsstandards voraussetzen; Compliance wird so zur Voraussetzung für Wettbewerbsteilnahme.
Ein weiterer Grund ist die zunehmende Vernetzung von OT und IT: In vielen Werkshallen kommunizieren Steuerungssysteme mit cloudbasierten Analyseplattformen. Ohne klare Architektur für Datenfluss, Zugriffskontrolle und Protokollierung entstehen Angriffsflächen, die sich auf Produktion und Lieferketten auswirken können.
Darüber hinaus treiben lokale Industriepartner und Versicherer strengere Anforderungen voran. Versicherungsbedingungen oder Audit-Criteria verlangen heute oft Nachweise über Datenhoheit, Logging und Notfallpläne. Unternehmen, die diese Anforderungen nicht erfüllen, riskieren finanzielle Nachteile oder Ausschluss von Ausschreibungen.
Praktisch heißt das: eine zielgerichtete Sicherheits- und Compliance-Strategie für KI schützt nicht nur vor Angriffen, sondern ist auch ein geschäftlicher Hebel – sie ermöglicht Marktzugang, reduziert Risiken in Verträgen und schafft Vertrauen bei Kunden und Partnern.
TISAX und ISO 27001 sind Rahmenwerke, die Informationssicherheit strukturiert behandeln. Für KI-Projekte bedeutet das, Sicherheitsanforderungen schon in der Entwicklungsphase zu verankern: sichere Entwicklungsumgebungen, Zugriffskontrollen auf Trainingsdaten und dokumentierte Prozesse für Modelländerungen sind Kernanforderungen. Ein risikobasierter Ansatz hilft, die relevanten Controls zu priorisieren.
In der Praxis empfiehlt sich eine Mapping-Übung: die KI-spezifischen Prozesse (Data Pipelines, Modell-Training, Inferenz) werden den entsprechenden Controls aus ISO 27001 oder TISAX gegenübergestellt. Das erleichtert Audits, weil konkrete Nachweise bereitgestellt werden können – etwa Logging-Exporte, PIA-Dokumente oder Rollenbeschreibungen.
Ein weiterer Aspekt ist die technische Umsetzung: Werkzeuge für Audit-Logging, Data Lineage und Zugriffskontrolle müssen so eingerichtet werden, dass sie Audit-Trails automatisch erzeugen. Compliance-Automation-Templates (z. B. für ISO/NIST) reduzieren manuellen Aufwand und erhöhen die Konsistenz bei wiederkehrenden Prüfungen.
Schließlich ist Change-Management entscheidend. Zertifizierungen sind keine einmaligen Hürden; sie erfordern kontinuierliche Pflege. Deshalb sollten Prozesse zur Aktualisierung von Modellen, zur Handhabung neuer Datenquellen und zur Reaktion auf Sicherheitsvorfälle in das bestehende Managementsystem integriert werden.
Self-Hosting ist dann sinnvoll, wenn Datenhoheit, niedrige Latenz oder strikte vertragliche Anforderungen im Vordergrund stehen. In Fertigungsumgebungen mit sensiblen Prozessdaten oder wenn Zugriff auf interne Steuerungssysteme nötig ist, reduziert Self-Hosting das Risiko, dass Daten eine externe Umgebung verlassen. Auch wenn Kunden explizit On-Prem-Verarbeitung fordern, ist Self-Hosting oft die einzige Option.
Cloud-Lösungen bieten dagegen Skalierbarkeit, modulare Services und oft geringere Initialkosten. Für weniger kritische Analysen, Prototyping oder nicht-proprietäre Workloads sind Cloud-Services attraktiv. Dennoch muss hier die Kontrolle über Modellzugriffe, Verschlüsselung und Datenschutz gewährleistet sein – das kann zusätzliche Verträge und technische Maßnahmen erfordern.
Häufig ist ein Hybrid-Ansatz optimal: sensitive Inferenz- und Trainingsprozesse bleiben lokal, während unterstützende Funktionen (Monitoring, Visualisierung, CI/CD) in einer kontrollierten Cloud-Umgebung betrieben werden. Diese Architektur verbindet die Vorteile beider Welten und ist oft die pragmatischste Lösung für mittelständische Fertiger in München.
Bei der Entscheidung spielen auch Betriebskompetenzen eine Rolle: Self-Hosting erfordert Infrastruktur und IT-Expertise im Betrieb. Wir unterstützen Kunden bei Aufbau, Übergabe an Betriebsteams und Trainings, sodass Self-Hosting nicht zu einer dauerhaften Ressourcenfalle wird.
Data Governance beginnt mit einer klaren Bestandsaufnahme: Welche Datenquellen existieren, wer ist Data Owner, welche Metadaten sind verfügbar? In Fertigungsbetrieben umfasst das Sensorikdaten, Bilder, Produktionspläne und Lieferanteninformationen. Eine Klassifizierung nach Sensitivität und Zweck ist der erste Schritt, um Schutzmaßnahmen zu definieren.
Danach werden Policies definiert: Aufbewahrungsfristen, Anonymisierungsregeln, Zugriffskontrollen und Prozesse zur Datenlöschung. Entscheidend ist, diese Regeln technisch durchzusetzen – z. B. durch automatisierte Retention-Jobs, rollenbasierte Zugriffskontrollen und Data Lineage-Tools, die Herkunft und Transformationen nachweisen.
Ein praktischer Erfolgsfaktor ist die Integration mit bestehenden Systemen (MES, ERP, PLM). Governance darf nicht isoliert passieren; sonst entstehen Brüche im Datenfluss. Schnittstellen und APIs müssen Governance-Metadaten transportieren, damit Nachvollziehbarkeit über die gesamte Kette möglich ist.
Schließlich ist die organisatorische Verankerung wichtig: Data Stewards in Fachbereichen, regelmäßige Reviews und Trainings schaffen Verantwortungsbewusstsein. Wir begleiten Unternehmen beim Aufbau von Governance-Playbooks, PIA-Vorlagen und automatisierten Checks, sodass die Governance nicht nur dokumentiert, sondern gelebt wird.
Red-Teaming im KI-Kontext ist die gezielte Suche nach Schwachstellen: sowohl technisch als auch prozessual. Technisch können Angriffe darauf abzielen, Modelle zu täuschen oder Datenpipelines zu manipulieren; prozessual geht es darum, wie robust Betriebsabläufe und Eskalationspfade sind, wenn Modelle Fehler produzieren. In Fertigungsumgebungen reicht das Spektrum von fehlerhaften Qualitätsentscheidungen bis zu gefährlichen Eingriffen in Steuerungslogiken.
Die Evaluation umfasst Testdaten, adversariales Testing, Robustheitsmessungen und Szenarien, die reale Störungen simulieren. Für Produktion ist es wichtig, diese Tests unter realistischen Bedingungen durchzuführen, beispielsweise mit tatsächlichen Bilddaten aus der Linie oder simulierten Produktionsstörungen.
Red-Teaming liefert konkrete Befunde, die in Sicherheits-Maßnahmen münden: verbesserte Input-Validierung, Output-Checks, Alarmstufen und Rückfallstrategien. Es ist kein einmaliger Akt: regelmäßige Tests und Regressionstests sind notwendig, um mit Modell-Updates und geänderten Produktionsbedingungen Schritt zu halten.
Wir führen solche Übungen vor Ort in Münchener Produktionsumgebungen durch und erstellen handhabbare Maßnahmenkataloge, die unmittelbar in Betrieb genommen werden können – inklusive Test-Scripts und Monitoring-Playbooks.
Ein Audit-Ready-Projekt beginnt mit einem Compliance-Scoping: welche Standards gelten (TISAX, ISO 27001), welche vertraglichen Verpflichtungen bestehen und welche Systeme sind betroffen. Auf dieser Basis definieren wir Controls, Nachweisdaten und Verantwortlichkeiten. Diese Phase dauert typischerweise 2–4 Wochen und bildet die Grundlage für die technische Umsetzung.
Technisch werden Logging, Versionierung, Data Lineage und Zugriffskontrollen umgesetzt. Parallel dazu erstellen wir die notwendige Dokumentation: PIAs, Risikoanalysen, Betriebsanweisungen und Incident-Playbooks. Automatisierte Exporte für Auditoren erleichtern später die Prüfung erheblich.
Wir bieten einen pragmatischen Ablauf: Scoping, PoC (z. B. über unser AI PoC-Angebot), Implementierung und Audit-Readiness-Testing. Während der Implementierungsphase arbeiten wir eng mit Ihren Betriebs- und Compliance-Teams zusammen, damit die Lösungen in bestehende Prozesse integriert werden können.
Zuletzt begleiten wir die Audit-Phase selbst: Vorbereitung von Evidence-Paketen, Begleitung bei Auditorenfragen und Umsetzung von Nachforderungen. Unser Ziel ist, dass das System nicht nur zertifiziert wird, sondern betriebsfähig und wartbar bleibt.
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