Warum brauchen Medizintechnik- und Healthcare-Device-Unternehmen in Stuttgart eine spezialisierte KI-Security & Compliance-Strategie?
Innovatoren dieser Unternehmen vertrauen uns
Die Herausforderung vor Ort
Medizintechnik-Unternehmen in Stuttgart stehen unter doppeltem Druck: strenge regulatorische Vorgaben und die Erwartung schneller, AI-gestützter Produktinnovationen. Ohne eine spezifische KI-Security & Compliance-Strategie drohen Risiken von Datenschutzverletzungen über regulatorische Sanktionen bis zu Produkthaftungsfragen.
Warum wir die lokale Expertise haben
Stuttgart ist unser Hauptsitz – wir sind tief verwurzelt im regionalen Ökosystem und arbeiten dauerhaft vor Ort mit Unternehmen aus Automotive, Maschinenbau und Medizintechnik. Unsere Teams kennen die lokalen Lieferketten, die typischen Integrationspunkte von Geräten und IT-Infrastruktur sowie die Arbeitsweisen von OEMs und Zulieferern in Baden-Württemberg.
Wir reisen regelmäßig zu Kundenterminen, führen Workshops in Ihren Produktionsstätten und begleiten Audit- und Zertifizierungsprozesse persönlich. Diese ständige Präsenz macht uns zu Partnern, die nicht nur beraten, sondern umsetzen und Verantwortung übernehmen.
Unsere Referenzen
Im Technologie- und Industrieumfeld haben wir Projekte realisiert, die direkt übertragbar sind: Für BOSCH begleiteten wir die Go-to-Market-Strategie für neue Display-Technologie bis zur Spin-off-Entscheidung — ein Beispiel für regulatorische und sicherheitsrelevante Begleitung technischer Innovationen.
In der Fertigung begleiteten wir Unternehmen wie STIHL und Eberspächer über mehrere Projekte hinweg: von Trainingslösungen bis zu Produktionsoptimierung und akustischer Fehlererkennung — Use Cases, in denen Datensicherheit und robuste Modelle entscheidend sind.
Für Beratungs- und Research-Projekte arbeiteten wir mit FMG an KI-gestützten Dokumentenrecherche- und Analyse-Lösungen; diese Erfahrung fließt in unsere Ansätze für Audit-Readiness und Nachvollziehbarkeit von Modellentscheidungen.
Über Reruption
Reruption wurde gegründet, um Organisationen nicht nur zu beraten, sondern intern mitzuarbeiten: Wir treten ein wie Co-Founder, übernehmen Verantwortung für Ergebnisse und liefern produktionsreife Technik. Unser Co-Preneur-Ansatz verbindet strategische Klarheit mit technischer Tiefe und hoher Geschwindigkeit.
Für die Medizintechnik in Stuttgart bedeutet das: Wir entwickeln sichere, dokumentierte KI-Lösungen, die Compliance-Auflagen erfüllen, Audit-Prozesse unterstützen und sich in bestehende Qualitätsmanagement-Systeme integrieren lassen. Wir kommen aus Stuttgart — und wir arbeiten vor Ort, bis die Lösung in Ihrem P&L läuft.
Möchten Sie die Sicherheit Ihrer KI-Systeme prüfen?
Vereinbaren Sie ein erstes Gespräch: Wir analysieren Bedrohungen, Compliance-Lücken und erstellen eine Roadmap für sicheren Betrieb in Stuttgart und Baden-Württemberg.
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 Medizintechnik in Stuttgart: Ein tiefer Blick
Die Kombination aus streng regulierter Medizintechnik und dem innovativen Umfeld Stuttgarts verlangt maßgeschneiderte Sicherheits- und Compliance-Lösungen für KI. Im Markt sehen wir steigenden Druck, KI-Funktionen in Produkte und interne Prozesse zu integrieren — von Dokumentations-Copilots bis zu Clinical Workflow Assistants — während gleichzeitig Regulierung, Haftungsfragen und Datenschutz die Implementierung verlangsamen können.
Für Unternehmen in Stuttgart heißt das: Sie brauchen nicht nur sichere Modelle, sondern eine organisatorische Infrastruktur, die Datensouveränität, Auditierbarkeit und technische Härtung vereint. Die Kernelemente hierfür sind: robuste Datenklassifikation und -lineage, strikte Zugriffskontrollen, nachvollziehbare Modellentscheidungen und ein klarer Plan zur Zertifizierbarkeit nach Normen wie ISO 27001 und relevanten medizinischen Standards.
Marktanalyse und regulatorischer Kontext
Der deutsche und europäische Regulierungsrahmen für Medizinprodukte ist detailliert und zunehmend KI-spezifisch. Für Hersteller von Healthcare Devices bedeutet das, dass Software als Medizinprodukt (SaMD) und eingebettete Algorithmen eigene Validierungs- und Dokumentationsanforderungen haben. In Baden-Württemberg sitzen viele OEMs und Zulieferer, die sowohl klassischen Maschinenbau als auch fortgeschrittene Elektronik und Software kombinieren — eine Konstellation, die besondere Integrations- und Compliance-Lösungen erfordert.
Auf nationaler Ebene sind Datenschutzregelungen (DSGVO) und sektorale Vorgaben relevant; auf Produktsicht kommen MDR/IVDR und nationale Prüfstellen hinzu. Für KI-Systeme entstehen zusätzlich Anforderungen an Transparenz, Robustheit und Monitoring — Aspekte, die bei Audits und regulatorischen Bewertungen sofort geprüft werden.
Spezifische Use Cases und technische Anforderungen
In der Medizintechnik sehen wir drei zentrale KI-Use-Cases mit klaren Sicherheitsanforderungen: Dokumentations-Copilots für klinische Reports, Clinical Workflow Assistants zur Unterstützung im Behandlungspfad und eingebettete Assistenzfunktionen in Devices. Jeder Use Case hat eigene Datenschutz-, Latenz- und Verfügbarkeitserfordernisse.
Dokumentations-Copilots benötigen strikte Datenseparation und Logging: wer hat welche Eingaben gemacht, welche Daten wurden verwendet, welche Ausgabe wurde erzeugt — und wie lässt sich jede Entscheidung auditieren? Clinical Workflow Assistants müssen kontextsicher arbeiten, Fehlerraten und Bias minimieren und klare Eskalationspfade vorsehen. Eingebettete Device-KI benötigt sichere Selbsthosts, Härtung gegen Manipulation und Mechanismen zur sicheren Modell-Updates im Feld.
Implementierungsansätze und Architekturprinzipien
Unsere empfohlenen Architekturmuster basieren auf den genannten Modulen: Secure Self-Hosting & Data Separation, Model Access Controls & Audit Logging, Privacy Impact Assessments und AI Risk & Safety Frameworks. In der Praxis beginnt ein Implementierungsprojekt mit einer präzisen Use-Case-Definition, gefolgt von einer Machbarkeitsanalyse und einem risikobasierten Architekturentwurf.
Technisch setzen wir auf Trennung sensibler Daten in dedizierten Enklaven, verschlüsselte Speicherung, rollenbasierte Zugriffskontrollen und unveränderbare Audit-Logs für Modellzugriffe. Modellhosting kann on-premise oder in zertifizierten Private-Cloud-Umgebungen erfolgen, abhängig von Regulatorik und Latenzanforderungen.
Erfolgsfaktoren und organisatorische Voraussetzungen
Technik allein reicht nicht: Erfolg hängt von Governance, Verantwortlichkeiten und klaren Prozessen ab. Es braucht definierte Owner für Daten, Modelle und Compliance; regelmäßige Privacy Impact Assessments; Change-Management-Prozesse für Modell-Updates; und Schulungen für Product- und QA-Teams, damit Sicherheitsanforderungen im Tagesgeschäft gelebt werden.
Darüber hinaus empfehlen wir die Einführung eines AI Risk Registers, in dem Risiken, Kontrollmaßnahmen und Verantwortlichkeiten transparent erfasst werden — ein Instrument, das Auditoren schnell Vertrauen in Ihre Prozesse gibt und interne Eskalationen systematisiert.
Common Pitfalls und wie man sie vermeidet
Ein häufiger Fehler ist, Compliance als Abschlussaufgabe zu betrachten statt als integrierten Entwicklungs-, Liefer- und Betriebsprozess. Das führt zu teuren Nacharbeiten und verzögerten Markteinführungen. Ein weiterer häufiger Fehler ist die fehlende Nachvollziehbarkeit von Modellentscheidungen; Black-Box-Modelle ohne Logging erhöhen Haftungsrisiken.
Wir vermeiden diese Fallen durch dokumentierte Pipelines, automatisierte Tests für Datensicherheit und Performance, sowie durch Red-Teaming und Evaluation — standardisierte Prozesse, die sowohl technische als auch regulatorische Anforderungen abdecken.
ROI, Zeitplan und Realistische Erwartungen
Return on Investment zeigt sich in verkürzten Audit-Zyklen, geringerer Ausfallzeit, schnellerer Produktfreigabe und reduziertem Haftungsrisiko. Ein erstes PoC zur Sicherheits- und Compliance-Validierung lässt sich meist in Wochen realisieren; eine vollständige Produktionsintegration, inklusive Zertifizierung und organisatorischer Anpassungen, benötigt je nach Umfang mehrere Monate bis zu einem Jahr.
Unsere AI PoC-Offerte (9.900€) ist darauf ausgelegt, technische Machbarkeit, erste Performance-Metriken und eine konkrete Produktionsroadmap zu liefern — ein effizienter Weg, um regulatorische und technische Risiken früh zu identifizieren.
Technologie-Stack und Integrationsfragen
Bewährte Komponenten umfassen containerisierte Model-Deployments, Hardware-Isolation für on-premise-Hosting, Key-Management-Systeme und SIEM-Integration für Security-Monitoring. Für Audit-Readiness empfehlen wir unveränderliche Logs, reproduzierbare Training-Pipelines (Infrastructure-as-Code) und Versionierung aller Artefakte — Data, Code und Modelle.
Integration mit bestehenden QMS-, PLM- und EHR-Systemen ist oft der größte technische Aufwand; deshalb planen wir Integrationen früh und definieren klare Schnittstellen und Datenformate, um Re-Work zu vermeiden.
Change Management und Training
Die Einführung sicherer KI erfordert Schulungen für Entwickler, QA, Regulatory Affairs und klinisches Personal. Praktische Trainings, Playbooks für Incident-Response und regelmäßige Table-Top-Übungen sind entscheidend, um das Team auf reale Vorfälle vorzubereiten.
Abschließend ist klar: sichere, compliant KI in Medizintechnik ist erreichbar — mit einer Kombination aus technischer Härtung, organisatorischer Governance und kontinuierlicher Vor-Ort-Begleitung, wie wir sie in Stuttgart bieten.
Bereit für einen KI-Security PoC?
Starten Sie mit unserem AI PoC: technischer Prototyp, Performance-Metriken und ein konkreter Produktionsplan — in wenigen Wochen vor Ort umgesetzt.
Schlüsselbranchen in Stuttgart
Stuttgart ist nicht zufällig das industrielle Herz Deutschlands; die Region hat sich historisch aus dem Fahrzeug- und Maschinenbau entwickelt und entlang dieser Achse ein dichtes Netz von Zulieferern, Forschungseinrichtungen und spezialisierten Mittelständlern aufgebaut. Diese industrielle DNA prägt heute auch die Medizintechnik: Gerätehersteller nutzen mechanisches Know-how, Präzisionsfertigung und Elektronik-Expertise, die in der Region vorhanden sind.
Die Automobilindustrie, allen voran Mercedes-Benz und Porsche, hat das Ökosystem geprägt und sorgt für hohe Anforderungen an Qualität, Supply-Chain-Transparenz und Sicherheitsstandards. Diese Erwartungen überlagern sich mit denen der Medizintechnik, sodass Zulieferer in Stuttgart häufig beide Welten bedienen müssen — eine Herausforderung, aber auch ein Wettbewerbsvorteil.
Der Maschinenbau und die Industrieautomation sind eine zweite Säule: Unternehmen wie Trumpf entwickeln Fertigungstechnologien und Automationslösungen, die in der Produktion von Medizinprodukten eingesetzt werden. Automatisierte Prüfprozesse, Kalibrierung und präzise Fertigung sind für die Einhaltung regulatorischer Toleranzen essenziell.
Die Medizintechnik selbst wächst in Stuttgart: kleine und mittlere Hersteller nutzen lokale Fertigungskompetenz, während spezialisierte Dienstleister Zulassungsberatung, Testlaboratorien und Softwareentwicklung bereitstellen. Diese Enge zwischen Entwicklung, Fertigung und regulatorischer Unterstützung schafft einen fruchtbaren Boden für KI-gestützte Lösungen.
Ein weiteres Kennzeichen des Standorts ist die hohe Innovationsdichte in Elektronik und Sensorik. Firmen wie Bosch treiben Forschung in Bildverarbeitung und Embedded Systems voran — Technologien, die direkt auf Healthcare Devices übertragbar sind, etwa für Bildanalyse oder Sensordatenfusion.
Schließlich prägt die Präsenz von Marktführern und mittelständischen Spezialisten auch die Art der Zusammenarbeit: Partnerschaften und Co-Development-Projekte sind üblich. Für Medizintechnik bedeutet das, dass Compliance-Lösungen nicht isoliert sein können; sie müssen in Lieferketten, Zulassungsprozesse und Service-Modelle integriert werden — eine Aufgabe, bei der regionale Nähe und Verständnis für lokale Netzwerke stark helfen.
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Wichtige Akteure in Stuttgart
Mercedes-Benz ist mehr als ein Automobilhersteller: Das Unternehmen setzt Standards in Qualitätsmanagement und bringt umfangreiche Erfahrung mit vernetzten Systemen und Software-Updates in Fahrzeugflotten mit. Für die Medizintechnik ist das Vorbild relevant, weil ähnliche Prozesse für Software-Updates, Rückverfolgbarkeit und Sicherheitszertifikate erforderlich sind.
Porsche steht für Präzision und Hochleistung; die Entwicklungsprozesse dort zeigen, wie strikte Testprotokolle und Performance-Validierung in einem regulierten Umfeld umgesetzt werden können — Know-how, das MedTech-Hersteller adaptieren, wenn es um sichere KI-Modelle und Stress-Tests geht.
Bosch ist ein Technologie-Motor der Region. Mit Aktivitäten in Sensorik, Embedded Systems und Software bietet Bosch eine Brücke zwischen klassischer Industrie und digitalen Gesundheitslösungen. Die Erfahrungen mit Edge-Computing und robusten Embedded-Architekturen sind direkt relevant für Healthcare Devices.
Trumpf repräsentiert den modernen Maschinenbau: Präzisionsfertigung, Laser-Technologie und hochautomatisierte Produktionslinien. Diese Kompetenzen sind oft Grundlage für die Serienfertigung medizinischer Geräte, wo Bauteilgenauigkeit und Reproduzierbarkeit kritisch sind.
Stihl, ursprünglich Hersteller von Motorsägen, ist heute ein Beispiel für erfolgreiche Produktentwicklung und Internationalisierung. Projekte mit Stihl zeigen, wie Produkt- und Service-Kompetenz kombiniert werden kann — ein Modell, das MedTech-Unternehmen nutzen, um Hardware und digitale Dienste zu verbinden.
Kärcher bringt Expertise in Reinigungstechnologien und industrielle Anwendungen mit. Für Medizintechnik-Reinheitsanforderungen und Wartungskonzepte können Transferpotenziale bestehen, insbesondere wenn es um Validierung und Reinigungsnachweise geht.
Festo und speziell Festo Didactic stehen für industrielle Ausbildung und digitale Lernplattformen. Die Erfahrung, Lerninhalte und Trainings digital abzubilden, ist für die Einführung von KI-unterstützten Assistenzsystemen in klinischen Umgebungen wertvoll — sowohl für Schulungen als auch für Compliance-Nachweise.
Karl Storz ist ein lokal verankerter MedTech-Akteur mit globaler Bedeutung. Obwohl wir nicht direkt für Karl Storz gearbeitet haben, ist das Unternehmen Teil des regionalen Ökosystems und prägt Erwartungen an Qualität, Innovationskraft und regulatorische Sorgfalt in Stuttgart.
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Häufig gestellte Fragen
KI-Security & Compliance in der Medizintechnik ist durch eine doppelte Regulierungsdichte gekennzeichnet: Neben allgemeinen IT-Sicherheitsstandards wie ISO 27001 und branchenspezifischen Vorgaben greift hier die MDR/IVDR-Regulierung, die Anforderungen an Sicherheit, Leistung und klinische Bewertung stellt. Das bedeutet, dass technische Maßnahmen immer im Kontext medizinproduktspezifischer Dokumentation, Risikomanagement und klinischer Evidenz zu sehen sind.
Technisch heißt das: Modelle, die klinische Entscheidungen unterstützen, müssen nachvollziehbar, validiert und gegen Manipulation gehärtet sein. Audit-Logs, Reproduzierbarkeit von Trainingsdaten und Versionierung sind nicht optional – sie sind Teil der regulatorischen Nachweispflicht. Darüber hinaus sind Datenschutzaspekte (z. B. Patientendaten unter DSGVO) besonders sensibel und erfordern strikte Datenminimierung und Pseudonymisierung.
Organisatorisch unterscheidet sich die Medizintechnik durch ein ausgeprägtes Qualitätsmanagement: Prozesse sind eng getaktet, Change-Management tritt stark in den Vordergrund, und Produktfreigaben sind formal geregelt. KI-Projekte müssen daher früh in bestehende QMS-Strukturen integriert werden, sonst entstehen Verzögerungen und Re-Work.
Für Unternehmen in Stuttgart, die in stark regulierten Lieferketten arbeiten, empfiehlt sich ein iterativer Ansatz: kleine, valide PoCs zur technischen Validierung, begleitet von parallel aufgebauter Dokumentation und Governance — so lassen sich Innovation und Compliance gleichzeitig vorantreiben.
Der erste Schritt ist die präzise Use-Case-Definition: Welche klinische oder operative Funktion soll die KI erfüllen, welche Daten werden benötigt, welche Outputs sind erlaubt? Diese Klarheit bildet die Basis für alle folgenden Entscheidungen zu Architektur, Hosting und Compliance.
Parallel sollten Sie eine erste Privacy Impact Assessment (PIA) durchführen, um datenschutzrechtliche Risiken zu identifizieren und geeignete technische sowie organisatorische Maßnahmen zu planen. Diese frühe PIA hilft, Architekturentscheidungen (on-premise vs. cloud, Datenanonymisierung, Zugriffskontrollen) rechtssicher zu treffen.
Ein pragmatischer PoC ist oft der beste Weg, technische Machbarkeit und Risiken abzustecken. Unser AI PoC-Angebot liefert in kurzer Zeit eine lauffähige Demonstration inklusive Performance-Metriken und einer initialen Sicherheitsanalyse — eine Grundlage für die regulatorische Detailplanung.
Schließlich ist es wichtig, Stakeholder früh einzubinden: Regulatory Affairs, Quality Assurance, IT-Security und klinische Fachabteilungen müssen in der Planung vertreten sein, damit spätere Zulassungs- und Integrationsschritte nicht behindert werden.
Patientendaten erfordern besondere Sorgfalt. Technisch sollten Daten pseudonymisiert oder anonymisiert werden, wobei letztere Option meist den Verlust bestimmter klinischer Kontextinformationen bedeutet. Üblich ist eine Kombination: Pseudonymisierung für Trainingszwecke innerhalb isolierter Umgebungen, ergänzt durch strenge Zweckbindung und Aufbewahrungsfristen.
Secure Self-Hosting-Modelle sind in vielen Fällen die beste Option: Daten bleiben innerhalb Ihrer Infrastruktur oder in einem zertifizierten Private Cloud-Umfeld, unter vollständiger Kontrolle Ihrer Organisation. Zusätzlich sind Data Governance-Maßnahmen wie Klassifikation, Retention Policies und Lineage unerlässlich, um Nachvollziehbarkeit und Löschprozesse zu gewährleisten.
Rechtlich ist eine sorgfältige Dokumentation notwendig: Rechtsgrundlagen, Verarbeitungszweck, technische Maßnahmen und Verantwortlichkeiten müssen klar benannt werden. In vielen Fällen sind Einwilligungen oder rechtliche Grundlagen für Forschung/Versorgungszwecke erforderlich — hier ist der enge Austausch mit Datenschutzbeauftragten und Rechtsabteilung Pflicht.
Technisch sollte außerdem Zugang zu Trainingsdaten streng kontrolliert werden, mit Audit-Logging und rollenbasierter Zugriffskontrolle. So lassen sich sowohl regulatorische Anforderungen als auch vertrauenswürdige Trainingsprozesse etablieren.
TISAX ist primär in der Automobilindustrie verbreitet, bietet aber bewährte Mechanismen zur Informationssicherheit, die auch in anderen Industrien anwendbar sind. ISO 27001 stellt einen international anerkannten Standard dar, der Informationssicherheits-Managementsysteme formalisiert und oft von Partnern und Auditoren verlangt wird.
Für Medizintechnikhersteller sind diese Standards relevant, weil sie den Rahmen für sichere Entwicklungs- und Betriebsprozesse liefern: Sie verlangen Risikoanalysen, kontinuierliche Verbesserungsprozesse, Zugriffskontrollen und Nachweise über Sicherheitsmaßnahmen — alles Aspekte, die auch für KI-gestützte Funktionen kritisch sind.
In der Praxis empfehlen wir eine abgestufte Vorgehensweise: kurzfristig Mindestanforderungen und Controls implementieren, mittelfristig ein ISO-27001-konformes ISMS aufbauen und langfristig die Prozesse so integrieren, dass sie auch MDR/IVDR-Anforderungen unterstützen. TISAX-Zertifizierungen können für Zulieferer in automobilen oder cross-industriellen Lieferketten zusätzlich relevant sein.
Wir unterstützen Kunden in Stuttgart sowohl bei der technischen Vorbereitung als auch bei der formalen Audit-Readiness, damit Zertifizierungen reibungslos ablaufen und gleichzeitig die KI-spezifischen Risiken adressiert werden.
Sichere Modell-Updates im Feld erfordern einen klaren Prozess: Versionierung aller Modelle und Trainingsdaten, signierte Artefakte, kontrollierte Rollouts und Rückroll-Optionen. Updates sollten zunächst in isolierten Testumgebungen validiert werden, bevor sie in Produktionsgeräte gelangen.
Technisch empfehlen wir Signaturverfahren für Model-Binaries, verschlüsselte Übertragung und ein Update-Protokoll, das Integritätschecks und Kompatibilitätsprüfungen umfasst. Für medizinische Geräte sind zusätzlich Validierungs- und Dokumentationsschritte vor, während und nach dem Update notwendig, um regulatorische Nachweise zu erbringen.
Change-Management-Prozesse müssen in das QMS integriert werden: Jede Änderung muss bewertet, dokumentiert und freigegeben werden. Automatisierte Testpipelines, die Performance, Robustheit und Regression testen, reduzieren Risiken und beschleunigen Freigaben.
Darüber hinaus sollten Notfallprozesse definiert sein: Wie wird ein fehlerhaftes Update erkannt, wie schnell lässt sich eine Version zurückspielen, und welche Kommunikationswege zu Anwendern und Regulatoren bestehen? Übungsszenarien und Table-Top-Übungen erhöhen die Reaktionsfähigkeit bei echten Vorfällen.
Die Kosten variieren stark nach Use Case, Datenlage und Integrationsaufwand. Ein initiales AI PoC zur Machbarkeitsprüfung und ersten Sicherheitsanalyse bieten wir mit klaren Deliverables an (9.900€). Dieses PoC gibt schnelle Erkenntnisse über Architekturbedarf, Datenschutzfragen und einen ersten Aufwandsschätzer für die Produktion.
Die Produktionsintegration inklusive Architektur, Implementierung von Access Controls, Audit-Logging, PIA und Vorbereitung auf ISO-27001/TISAX-relevante Anforderungen bewegt sich typischerweise im fünf- bis sechsstelligen Bereich, abhängig vom Umfang der Integration und der Anzahl der involvierten Geräte oder Systeme.
Hinzu kommen laufende Kosten für Hosting, Monitoring, Security-Operations und regelmäßige Re-Validierungen — diese Betriebskosten sollten in der Total-Cost-of-Ownership-Berechnung berücksichtigt werden, da sie oft über Jahre anfallen.
Wir empfehlen einen iterativen Finanzplan: PoC, MVP, Produktionsrollout mit abgestuften Budgets und klaren KPI-Messungen. So behalten Sie Kosten unter Kontrolle und erreichen gleichzeitig Compliance- und Sicherheitsziele.
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