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GMP

Lieferantenmanagement in der GMP-Branche: Regulatorischer Rahmen und Qualifizierung

Ein wirksames Lieferantenmanagement in der GMP-Branche ist mehr als ein operativer Einkaufsprozess. In hochregulierten Umfeldern wie Pharma, Biotechnologie oder Wirkstoffherstellung entscheidet die systematische Qualifizierung und Überwachung von Lieferanten über Produktqualität, Patientensicherheit und regulatorische Compliance.

Mit steigender globaler Vernetzung der Lieferketten und zunehmenden Inspektionsanforderungen rückt der regulatorische Rahmen stärker in den Fokus. Unternehmen müssen ihr Lieferantenmanagement so gestalten, dass es nicht nur operativ funktioniert, sondern regulatorisch belastbar und auditfest ist.

Lieferantenmanagement

Warum Lieferantenmanagement unter GMP regulatorisch kritisch ist

In der GMP-Welt gilt ein zentraler Grundsatz: Verantwortung ist nicht delegierbar. Auch wenn Tätigkeiten ausgelagert werden, bleibt der Auftraggeber vollumfänglich verantwortlich für die Qualität des Endprodukts. Fehler oder Schwachstellen auf Lieferantenseite können direkte Auswirkungen auf die eigene Organisation haben. Dazu zählen verzögerte Chargenfreigaben, notwendige Abweichungsuntersuchungen und CAPA-Maßnahmen, kritische Inspektionsfeststellungen sowie im schlimmsten Fall Markt- oder Versorgungsrisiken.

Ein strukturiertes und dokumentiertes Lieferantenmanagement ist daher kein freiwilliges Qualitätsinstrument, sondern elementarer Bestandteil eines funktionierenden GMP-Systems.

Der regulatorische Rahmen: EU-GMP Kapitel 7 im Zentrum

EU-GMP Kapitel 7 ist Teil des europäischen GMP-Leitfadens (EudraLex Volume 4) und regelt den Umgang mit ausgelagerten Tätigkeiten. Es definiert die Anforderungen an Unternehmen, die Prozesse oder Dienstleistungen an externe Partner vergeben, und stellt klar, dass die Verantwortung für die Produktqualität weiterhin beim Auftraggeber verbleibt.

Kern des Kapitels ist die Forderung nach klaren, schriftlich geregelten Vereinbarungen zwischen Auftraggeber und Auftragnehmer sowie einer strukturierten Qualifizierung und fortlaufenden Überwachung des Dienstleisters. Unternehmen müssen sicherstellen, dass externe Partner über geeignete Räumlichkeiten, qualifiziertes Personal, angemessene Ausrüstung und ein wirksames Qualitätssystem verfügen.

In der Praxis bedeutet dies, dass Unternehmen gegenüber Inspektoren nachweisen können müssen, dass Lieferanten vor Beginn der Zusammenarbeit qualifiziert wurden, dass eine fundierte Risikobewertung durchgeführt wurde, dass Auditprogramme risikobasiert geplant und umgesetzt werden und dass identifizierte Abweichungen systematisch nachverfolgt und geschlossen werden. Fehlende oder lediglich oberflächliche Lieferantenbewertungen zählen regelmäßig zu kritischen Inspektionsbefunden und können erhebliche regulatorische Konsequenzen nach sich ziehen.

Annex 16 – Verantwortung bei der Chargenzertifizierung

Annex 16 ist ein ergänzendes Dokument des EU-GMP-Leitfadens und befasst sich mit der Zertifizierung von Chargen durch die sachkundige Person (Qualified Person, QP). Er konkretisiert die Anforderungen an die Freigabe von Arzneimittelchargen und unterstreicht die umfassende Verantwortung der QP.

Im Kontext des Lieferantenmanagements ist Annex 16 besonders relevant, weil die sachkundige Person nur dann eine Charge zertifizieren darf, wenn sie überzeugt ist, dass alle GMP-Anforderungen – auch bei ausgelagerten Tätigkeiten – eingehalten wurden. Das setzt ein belastbares Verständnis der gesamten Lieferkette voraus. Quality Agreements müssen klar geregelt sein, Verantwortlichkeiten eindeutig zugeordnet werden und kritische Prozessschritte beim Lieferanten transparent nachvollziehbar sein. Lieferantenmanagement ist damit unmittelbar mit der Marktfähigkeit eines Produkts verknüpft.

ICH Q9 – Quality Risk Management als methodische Grundlage

ICH Q9 ist eine international harmonisierte Leitlinie der International Council for Harmonisation (ICH) und beschreibt die Grundsätze des Quality Risk Managements im pharmazeutischen Umfeld. Ziel ist es, Risiken für die Produktqualität systematisch zu identifizieren, zu bewerten, zu kontrollieren und fortlaufend zu überwachen.

Ein risikobasierter Ansatz bedeutet in diesem Zusammenhang, dass nicht alle Lieferanten gleich behandelt werden, sondern abhängig von ihrer Kritikalität und ihrem Einfluss auf Produktqualität und Patientensicherheit gesteuert werden. Faktoren wie Materialkritikalität, Einfluss auf die Chargenfreigabe, bisherige Performance oder regulatorische Historie fließen in die Bewertung ein. Auf dieser Basis werden Auditfrequenzen, Überwachungsmaßnahmen und Ressourcen gezielt priorisiert.

Ein dokumentiertes, nachvollziehbares Quality Risk Management ist heute ein zentraler Erwartungspunkt von Behörden. Unternehmen, die ihre Lieferanten risikobasiert steuern, erhöhen nicht nur ihre regulatorische Robustheit, sondern auch die Stabilität ihrer Supply Chain.

Zusammenspiel von EU-GMP Kapitel 7, Annex 16 und ICH Q9

EU-GMP Kapitel 7, Annex 16 und ICH Q9 verfolgen unterschiedliche, aber eng miteinander verknüpfte Zielsetzungen im Lieferantenmanagement. EU-GMP Kapitel 7 bildet den verbindlichen regulatorischen Rahmen für ausgelagerte Tätigkeiten und definiert die organisatorischen sowie vertraglichen Anforderungen an Unternehmen. Annex 16 konkretisiert diese Verantwortung aus Sicht der Chargenzertifizierung und stellt die Rolle der sachkundigen Person in den Mittelpunkt – mit direktem Bezug zur praktischen Freigabeentscheidung.

ICH Q9 hingegen ist keine gesetzliche Vorschrift, sondern eine international harmonisierte Leitlinie, die die methodische Grundlage für ein systematisches, risikobasiertes Qualitätsmanagement liefert. Während Kapitel 7 und Annex 16 also festlegen, was regulatorisch gefordert ist, beschreibt ICH Q9, wie Risiken strukturiert bewertet, priorisiert und gesteuert werden können. Zusammengenommen bilden sie den rechtlichen, operativen und methodischen Rahmen für ein belastbares und auditfestes Lieferantenmanagement im GMP-Umfeld.

Lieferantenqualifizierung in der Praxis

Eine GMP-konforme Lieferantenqualifizierung beginnt vor Vertragsabschluss und umfasst mehrere Stufen:

1. Vorqualifizierung

  • Fragebögen
  • Dokumentenprüfung (z. B. Zertifikate, Auditberichte, QMS-Dokumentation)
  • Risikoeinstufung

2. Auditierung

  • Vor-Ort-Audits oder Remote-Audits
  • Bewertung der Systemwirksamkeit
  • Fokus auf kritische Prozessschritte

3. Vertragsgestaltung

  • Verbindliche Quality Agreements
  • Klare Festlegung von Verantwortlichkeiten
  • Regelung von Abweichungen und Changes

4. Kontinuierliche Überwachung

  • KPI-basierte Bewertung
  • Requalifizierung
  • CAPA-Nachverfolgung

Entscheidend ist: Ziel ist nicht die formale Checklisten-Erfüllung, sondern die Bewertung der tatsächlichen Wirksamkeit des Qualitätssystems.

Audittechniken im GMP-Umfeld: Vom Kontrollinstrument zum Dialog

Moderne Lieferantenaudits sind weit mehr als reine Kontrollmechanismen zur Überprüfung regulatorischer Anforderungen. Sie stellen ein strategisches Instrument dar, um Transparenz zu schaffen, Prozessverständnis aufzubauen und die Zusammenarbeit mit kritischen Partnern nachhaltig zu stärken. Ein wirksames Audit beginnt mit einer klaren Definition des Auditumfangs und einer risikoorientierten Schwerpunktsetzung. Dabei wird gezielt analysiert, welche Prozesse für Produktqualität und Patientensicherheit besonders relevant sind.

Im Verlauf des Audits steht nicht nur die Identifikation von Abweichungen im Vordergrund, sondern vor allem die Bewertung der Systemwirksamkeit. Entscheidend ist, ob das Qualitätssystem des Lieferanten geeignet ist, Risiken frühzeitig zu erkennen und wirksam zu steuern. Ebenso wichtig ist die strukturierte Nachverfolgung identifizierter Abweichungen. Werden Auditfeststellungen nicht konsequent bearbeitet, verliert das Audit seinen nachhaltigen Nutzen.

Richtig eingesetzt, entwickeln sich Lieferantenaudits vom reinen Kontrollinstrument zu einem Dialogformat, das gegenseitiges Verständnis fördert und die Grundlage für stabile, langfristige Partnerschaften schafft. Unternehmen, die ihre Auditprogramme strategisch auf kritische Lieferanten (also Partner mit direktem Einfluss auf Produktqualität, Patientensicherheit oder Chargenzertifizierung) ausrichten und die Ergebnisse konsequent in ihr eigenes Qualitätsmanagement integrieren, reduzieren regulatorische Risiken und stärken ihre Supply Chain Integrity.

Typische Schwachstellen in Inspektionen

In der Praxis zeigen sich häufig wiederkehrende Mängel:

  • Unklare Verantwortlichkeiten im Quality Agreement
  • Fehlende risikobasierte Einstufung
  • Unzureichende Auditnachverfolgung
  • Lückenhafte Dokumentation
  • Keine systematische Requalifizierung

Ein belastbares Lieferantenmanagement-System muss diese Schwachstellen präventiv adressieren.

Fazit: Lieferantenmanagement als strategischer Compliance-Faktor

Ein wirksames Lieferantenmanagement nach GMP ist regulatorische Verpflichtung, systematisches Risikomanagement und strategischer Stabilitätsfaktor zugleich. EU-GMP Kapitel 7 und Annex 16 machen deutlich, dass Verantwortung nicht an der Unternehmensgrenze endet, sondern entlang der gesamten Lieferkette fortbesteht. ICH Q9 liefert den methodischen Rahmen, um diese Verantwortung risikobasiert und effizient wahrzunehmen.

Unternehmen, die Lieferantenmanagement strukturiert, dokumentiert und risikoorientiert gestalten, schaffen die Grundlage für belastbare Chargenzertifizierung, stabile Marktversorgung und langfristige Compliance. Compliance schafft Sicherheit – partnerschaftliche Zusammenarbeit schafft Stabilität.

Wie wir Sie unterstützen

Das Experts Institut unterstützt Unternehmen dabei, ihr Lieferantenmanagement GMP-konform und auditfest aufzustellen. Wir begleiten Sie bei der risikobasierten Bewertung und Einstufung von Lieferanten nach ICH Q9, prüfen und erstellen Quality Agreements, führen Lieferantenaudits durch und unterstützen bei der professionellen Bewertung sowie Umsetzung von CAPA-Maßnahmen. Darüber hinaus helfen wir Ihnen, Ihr bestehendes Qualitätsmanagementsystem so zu strukturieren, dass regulatorische Anforderungen nachvollziehbar erfüllt und gegenüber Behörden belastbar dargestellt werden können.

Wenn Sie Ihr Lieferantenmanagement strategisch weiterentwickeln und regulatorische Sicherheit mit operativer Stabilität verbinden möchten, stehen wir Ihnen gerne zur Seite. Get ahead and in touch with us: info@expertsinstitut.de

Lesen Sie hier unseren gesamten Blog: https://experts-institut.de/newsroom/
Und folgen Sie uns gerne auf LinkedIn: https://de.linkedin.com/company/expertsinstitut

2 Wochen /von Jessica Siefert
https://experts-institut.de/wp-content/uploads/2026/02/Bildschirmfoto-2026-02-23-um-15.11.54.png 1020 1536 Jessica Siefert https://experts-institut.de/wp-content/uploads/2023/02/GEMI_Logo_Slogan_color_RGB.webp Jessica Siefert2026-02-23 15:36:142026-02-23 15:36:15Lieferantenmanagement in der GMP-Branche: Regulatorischer Rahmen und Qualifizierung
GMP, GXP, KI

Pharmatauglicher Einsatz von generativer KI: Regularien, Grenzen und konkrete Umsetzungsansätze

Generative Künstliche Intelligenz (KI) und Large Language Models (LLMs) sind längst im Arbeitsalltag angekommen – auch in der Pharmaindustrie. Doch gerade in regulierten Umfeldern stellt sich nicht die Frage ob, sondern wie KI regelkonform, sicher und sinnvoll eingesetzt werden kann. Zwischen Effizienzpotenzialen, EU AI Act, GMP-Anforderungen und dem Draft des Annex 22 herrscht bei vielen Unternehmen Unsicherheit.

Im Experts Talk „Pharmatauglicher Einsatz von generativer KI“ zeigten wir praxisnah auf, welche regulatorischen Rahmenbedingungen gelten, wo reale Risiken liegen und welche KI-Anwendungen heute bereits compliant und validierbar eingesetzt werden können. Dieser Beitrag fasst die wichtigsten Inhalte des Webinars zusammen.

Experts Talk

Warum generative KI im Pharmaumfeld ein kritisches Thema ist

Die Relevanz von KI im pharmazeutischen Umfeld ist unbestritten. Studien und Marktanalysen zeigen, dass insbesondere in Quality Control / Manufacturing ein hohes Potenzial für KI-gestützte Anwendungen besteht. Gleichzeitig verdeutlichen aktuelle Zahlen ein ernstzunehmendes Risiko: Ein Großteil der Mitarbeitenden nutzt KI-Tools bereits heute, häufig ohne Freigabe, ohne Schulung und ohne klare Regeln.

Dieses Phänomen wird als Shadow AI bezeichnet. Es entsteht immer dann, wenn Mitarbeitende generische KI-Tools einsetzen, ohne dass das Unternehmen davon weiß oder den Einsatz kontrolliert. Die Folgen reichen von Datenschutzproblemen über Compliance-Risiken bis hin zu Verstößen gegen den EU AI Act, insbesondere gegen die Pflicht zur AI Literacy.

Welche Regularien gelten beim Einsatz von LLMs in der Pharmaindustrie?

Ein zentrales Thema ist die Einordnung der geltenden und kommenden Regularien. Entscheidend ist dabei: Nicht jedes KI-System unterliegt denselben Anforderungen. Der Einsatzkontext bestimmt die regulatorische Tiefe.

Der EU AI Act

Der EU AI Act gilt sektorübergreifend und betrifft sämtliche KI-Anwendungen im Unternehmen, vom Office-Chatbot bis zur Entscheidungsunterstützung in der Qualitätssicherung. Besonders relevant für Pharmaunternehmen sind:

  • Pflicht zur AI Literacy (Schulung der Mitarbeitenden)
  • Klassifizierung von KI-Anwendungen als High-Risk
  • Verpflichtende menschliche Aufsicht bei Hochrisiko-Systemen

Pharma zählt klar zu den Hochrisiko-Branchen, sodass automatisierte Entscheidungen ohne Human-in-the-Loop nicht zulässig sind.

GMP-Rahmenwerke

Unabhängig vom Annex 22 greifen bereits bestehende GMP-Regularien, unter anderem:

  • ICH Q9 – Qualitätsrisikomanagement
  • Annex 15 – Qualifizierung und Validierung
  • Annex 11 – Datenmanagement
  • GAMP 5 (Version 2) mit explizitem KI-Bezug

Diese bilden bereits heute den Rahmen für eine risikobasierte Bewertung und Validierung von KI-Systemen.

Annex 22 (Draft)

Der Draft des Annex 22 konkretisiert erstmals die Erwartungen an KI im GMP-Umfeld. Besonders relevant:

  • Keine generative KI für kritische GMP-Anwendungen
  • Nur statische Modelle (kein automatisches Retraining)
  • Deterministische Ergebnisse (gleicher Input → gleicher Output)
  • Anforderungen an Erklärbarkeit (XAI) – keine Black-Box-Systeme

Im Fokus stehen Anwendungen mit direktem Einfluss auf Patientensicherheit, Produktqualität oder Datenintegrität.

Was bedeutet das konkret? KI-Use-Cases im GMP-Umfeld

Trotz klarer Einschränkungen bleibt ein breites Feld an zulässigen, validierbaren und wirtschaftlich sinnvollen Einsatzmöglichkeiten.

Compliant nutzbare Anwendungsfälle:

Zu den praxistauglichen Use-Cases zählen unter anderem:

  • Unterstützung beim Dokumentenentwurf
  • Klassifikation und Extraktion von Informationen (z. B. Abweichungen)
  • Recherche in vorhandenen Dokumenten und GAP-Identifikation
  • Hyperindividualisiertes Training für Mitarbeitende
  • Datenaggregation und Trend- oder Clusteranalysen
  • Identifikation wiederkehrender Abweichungen

Diese Anwendungen sind unterstützend, nicht entscheidend – und lassen sich mit klarer Governance validierbar betreiben.

Kritische Anwendungen mit hohem Risiko:

Nicht oder nur sehr eingeschränkt zulässig sind u. a.:

  • Automatischer Batch Release
  • Echtzeit-Entscheidungen ohne menschliche Kontrolle
  • Automatische CAPA-Generierung
  • Vollautomatische Vorfallsbeschreibungen

Hier ist das Risiko von Halluzinationen, Fehlentscheidungen und regulatorischen Verstößen besonders hoch.

Human-in-the-Loop, Intended Use & Performance Monitoring

Human-in-the-Loop (HITL) bedeutet, dass KI-Systeme Mitarbeitende unterstützen, die Entscheidung jedoch immer beim Menschen verbleibt. Dieses Prinzip ist sowohl im EU AI Act als auch im Draft des Annex 22 gefordert und notwendig.

Gleichzeitig wurde aus der Praxis aufgezeigt, dass Human-in-the-Loop allein nicht ausreicht. Der langfristige Einsatz von KI kann das Entscheidungsverhalten von Mitarbeitenden beeinflussen. Wenn KI-Vorschläge über längere Zeit als zuverlässig wahrgenommen werden, besteht die Gefahr, dass Entscheidungen zunehmend unkritisch bestätigt werden.

Deshalb sind zusätzliche Maßnahmen erforderlich:

  • Klar definierter Intended Use: Es muss eindeutig festgelegt werden, wofür die KI genutzt werden darf und wofür nicht. Da generative KI oft mehr kann als ursprünglich geplant, muss jede Nutzung außerhalb des definierten Anwendungszwecks bewusst geprüft werden.
  • Überwachung des Zusammenspiels von Mensch und KI: Neben der technischen Funktion der KI muss beobachtet werden, wie Mitarbeitende mit den KI-Vorschlägen umgehen und ob Entscheidungen weiterhin aktiv und kritisch getroffen werden.
  • Performance-Validierung und Versionskontrolle: Die Leistung der KI muss über die Zeit hinweg überprüft werden – insbesondere bei Änderungen von Prozessen, Regularien oder Daten. Gleichzeitig muss nachvollziehbar sein, welche System- oder Modellversion zu welchem Zeitpunkt im Einsatz war.
  • Strukturiertes Datenmanagement: Trainings-, Test- und produktiv genutzte Daten müssen klar getrennt, dokumentiert und nachvollziehbar sein, um die Qualität und Validierbarkeit der KI-Anwendung sicherzustellen.

Diese Punkte wurden im Webinar als zentrale Voraussetzungen benannt, um generative KI im GMP-Umfeld kontrolliert, nachvollziehbar und regelkonform einzusetzen.

Praxisbeispiel: Generative KI mit MyGPT von Leftshift One

Im zweiten Teil des Experts Talks zeigte Robert Spari von Leftshift One anhand von MyGPT, wie generative KI kontrolliert und compliant eingesetzt werden kann.

MyGPT ist eine KI-Plattform, die:

  • in einer geschützten Private-Cloud-Umgebung betrieben wird
  • garantiert, dass keine Daten für Retraining gespeichert werden
  • sich in bestehende Systeme integrieren lässt
  • den Einsatz generativer KI ohne Datenabfluss ermöglicht (interne oder sensible Daten verlassen das kontrollierte System nicht und werden nicht für andere Zwecke weiterverwendet)

Typische Anwendungsbeispiele:

  • Strukturierung unstrukturierter Audit-Notizen zu formalen Audit-Reports
  • Unterstützung bei wissenschaftlichen Texten nach definierten Formalkriterien
  • Nutzung interner GMP-Dokumente mittels Retrieval-Augmented Generation (die KI greift bei Anfragen gezielt auf freigegebene interne Dokumente zu, ohne diese zu trainieren oder dauerhaft zu speichern)
  • Transparente Quellenangaben zur Nachvollziehbarkeit (XAI-Ansatz)

Besonders wichtig: Die Systeme sind so konfiguriert, dass sie nicht halluzinieren, sondern ausschließlich auf freigegebene Inhalte zugreifen, was einen entscheidenden Faktor für die GMP-Tauglichkeit darstellt. Bei Fragen zu dem Tool können Sie sich gerne an Robert Spari wenden: robert.spari@leftshift.one

Fazit: Generative KI ist mit klaren Leitplanken nutzbar

Generative KI ist kein No-Go für die Pharmaindustrie, aber auch kein Selbstläufer. Unternehmen müssen heute:

  • Shadow AI aktiv adressieren
  • KI-Use-Cases strukturiert erfassen und bewerten
  • AI Literacy sicherstellen
  • Governance, Dokumentation und Human-in-the-Loop konsequent umsetzen

Wer frühzeitig handelt, kann KI als Effizienz- und Qualitätshebel nutzen, statt sie als Compliance-Risiko zu erleben.

Weitere Fragen? Treffen Sie uns live auf den Lounges in Karlsruhe

Wenn Sie das Thema pharmatauglicher Einsatz von KI weiter vertiefen möchten, freuen wir uns auf den persönlichen Austausch auf den Lounges Cleanroom and Processes 2026 in Karlsruhe. Die Messe bringt Expert*innen aus Pharma, Biotechnologie, Medizintechnik und angrenzenden Branchen zusammen und bietet Raum für fachlichen Austausch zu Reinräumen, Prozessen, Technologie und regulatorischen Anforderungen.

Unser KI-Vortrag auf den LOUNGES 2026

Voraussichtlich am 24.03.2026 | 11:30 – 12:00 Uhr | Raum 11
Qualitätsentscheidungen mit KI: Annex 22 und EU AI Act

In diesem Vortrag zeigen wir, wie sich KI und Large Language Models für Qualitätsentscheidungen einsetzen lassen – ohne regulatorische Anforderungen zu verletzen. Wir geben Einblicke aus realen Projekten, ordnen Annex 22 und den EU AI Act praxisnah ein und sprechen offen über Chancen, Grenzen und typische Hürden bei der Umsetzung.

Weitere Vorträge von uns am 25.03.2026:

  • Annex 1: Große Worte, kleine Media-Fill-Taten – strategische Nutzung von Media-Fill-Tests zur nachhaltigen Verbesserung steriler Prozesse
  • Water Wars: Herausforderungen und Chancen von Reinstwasser – Biofilm-Risiken, Anlagendesign, Standardisierung und Nachhaltigkeit in der Reinstwasseraufbereitung


Besuchen Sie uns an Stand K6.1 – wir freuen uns auf spannende Gespräche und den fachlichen Austausch! Kostenfreie Tickets erhalten Sie mit dem Code EXPERTSLOUNGES26 (Registrierung erforderlich). Über folgenden Link können Sie ein Ticket buchen: https://cleanroom-processes.de/lounges-karlsruhe-2026/besuchertickets-lounges-karlsruhe-2026/

Wie das Experts Institut Sie unterstützen kann

Das Experts Institut begleitet Pharmaunternehmen bei der Einordnung regulatorischer Anforderungen, der praxisnahen Umsetzung von KI-Governance sowie bei Schulungen und Workshops rund um EU AI Act, Annex 22 und KI im GMP-Umfeld. Get ahead and in touch with us: info@expertsinstitut.de

Ergänzend zu diesem Beitrag lohnt sich ein Blick in unseren Blogartikel zum Thema Annex 22 und EU AI Act. Dort zeigen wir auf, welche KI-Anwendungen aus regulatorischer Sicht als risikoarm, begrenzt oder hochkritisch einzustufen sind und welche Vorbereitungen Unternehmen bereits heute treffen sollten: https://experts-institut.de/ki-in-der-pharmaindustrie-annex-22-eu-ai-act/

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1 Monat /von Christoph Köth
https://experts-institut.de/wp-content/uploads/2026/02/LinkedIn.png 1080 1920 Christoph Köth https://experts-institut.de/wp-content/uploads/2023/02/GEMI_Logo_Slogan_color_RGB.webp Christoph Köth2026-02-04 15:19:352026-02-11 13:09:29Pharmatauglicher Einsatz von generativer KI: Regularien, Grenzen und konkrete Umsetzungsansätze
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