Reporting in der Medizintechnikbranche mit Power BI
Wir bringen eure Geräte-, Service- und Qualitätsdaten in ein Reporting, das Marge, Risiko und Wachstum über den kompletten Lebenszyklus sichtbar macht.
- Marge je Gerätefamilie und Kunde
- Deckungsbeitrag je Servicevertrag
- Qualitätskosten bis zur Charge sichtbar
Wenn Geräte, Service und Qualität getrennt reporten
In der Medizintechnik entscheidet nicht nur der Geräteverkauf. Ergebnis entsteht über Jahre: Verbrauchsmaterial, Serviceeinsätze, Verträge, Reklamationen, CAPA.
Wenn diese Daten in Silos stecken, bleibt der Lebenszyklusbeitrag je Gerät unsichtbar – und du steuerst mit Bauchgefühl statt mit belastbaren Kennzahlen.
Typische Gründe, warum euer Reporting heute nicht reicht
Das Problem ist selten „zu wenig Daten“. Es ist fehlende Verknüpfung entlang des Geräte-Lebenszyklus.
Lifecycle-Ergebnis bleibt unsichtbar
Anschaffung, Verbrauchsmaterial und Service werden getrennt ausgewertet. Dadurch kennst du weder Kundenertrag über Jahre noch den Beitrag je installiertem Gerät.
Serviceverträge werden blind kalkuliert
Einsatzzeiten und Ersatzteilkosten lassen sich nicht sauber einem konkreten Vertrag zuordnen. Unwirtschaftliche Verträge fallen zu spät auf – oder gar nicht.
Qualität ohne Kostenbasis
Vigilanzfälle, Reklamationen und CAPA werden dokumentiert, aber finanzielle und operative Folgen bleiben unscharf. Priorisierung nach Wirkung wird zur Lotterie.
Ehrliche Partnerschaften führen zu erfolgreichen Datenprojekten.
Seit Jahren realisieren wir skalierbare Lösungen mit Microsoft Power BI, Fabric und Copilot.
Zertifizierungen
Projekte
zufriedenheit
Für wen lohnt sich Reporting in der Medizintechnik besonders?
Für Hersteller und Service-Organisationen, die eine installierte Basis haben und Ergebnis über wiederkehrende Erlöse, Verträge und Qualität steuern.
Wenn du Antworten auf Fragen wie „Welche Gerätefamilie verliert Geld im Service?“ oder „Welche Charge treibt Reklamationskosten?“ konsistent im Management-Reporting brauchst, ist das hier euer nächster Schritt.
Was steckt im Paket?
Ein klar abgegrenztes Reporting-Paket, das du in der Praxis nutzen kannst.
KPI-Set für Medizintechnik
Gemeinsam definieren wir die KPI-Logik für Marge je Gerätefamilie und Kunde, Deckungsbeitrag je Servicevertrag, Verbrauchsmaterialumsatz je installiertem Gerät, Anteil wiederkehrender Erlöse und Vertragsdurchdringung.
Datenmodell entlang des Lifecycles
Wir verbinden Gerät, Kunde, Vertrag, Einsatz, Ersatzteile, Verbrauchsmaterial, Charge und Qualität in einem Modell – damit Kennzahlen nicht widersprüchlich werden, sobald du filterst.
Dashboards für Management & Fachbereich
Ein KPI-Cockpit für C-Level/Controlling plus operative Sichten für Service und Qualität: Auftragsbestand, Reaktionszeit, Erstbehebungsquote, Reklamationsquote je Gerätefamilie/Charge, offene CAPA.
Governance & Übergabe
Klare Definitionen, Berechtigungen und eine kurze Übergabe an euer Team, damit das Reporting nachhaltig betrieben und erweitert werden kann.
Willst du eure MedTech-KPIs einmal sauber aufsetzen?
- Klarer Scope statt KPI-Zettelwirtschaft
- Lifecycle-Reporting aus einem Datenmodell
- Erste Dashboards schnell produktiv
Gemeinsam erzielte Ergebnisse.
Zwei Beispiele aus der Praxis – typische Ausgangslagen, typische Ergebnisse.
Hersteller von Diagnostikgeräten: Profitabilität je Gerät sichtbar
Ausgangslage
- Geräteverkauf, Service und Verbrauchsmaterial getrennt berichtet
- Kein Lebenszyklusergebnis je installiertem Gerät
- Wiederkehrende Erlöse nicht sauber Geräten zugeordnet
- Vertragsdurchdringung nur als Schätzwert verfügbar
Ergebnis
- Power-BI-KPI-Cockpit für Marge je Gerätefamilie und Kunde
- Verbrauchsmaterialumsatz je installiertem Gerät transparent
- Installierte Basis mit Verträgen und Umsätzen verknüpft
- Steuerung von Vertrieb hin zu Vertrags- und Verbrauchsmaterialfokus
Service-Organisation: Deckungsbeitrag je Servicevertrag steuerbar
Ausgangslage
- Einsatzzeiten nicht eindeutig Serviceverträgen zugeordnet
- Ersatzteilkosten je Einsatz nur in Einzelsystemen vorhanden
- Unwirtschaftliche Verträge werden spät erkannt
- Qualitätsvorfälle ohne finanzielle Bewertung je Charge/Maßnahme
Ergebnis
- Deckungsbeitrag je Servicevertrag aus Zeiten und Materialkosten
- Service-KPIs wie Reaktionszeit und Erstbehebungsquote im Blick
- Qualitätskosten sichtbar für bessere CAPA-Priorisierung
- Gezielte Analysen nach Gerätefamilie, Kunde und Charge möglich
Unser Ansatz: In vier Phasen zum Erfolg
Eine Route, die euch schnell aus dem Reporting-Nebel bringt – ohne Aktionismus.
Erstgespräch
Wir klären Zielbild, Stakeholder und den konkreten Reporting-Scope: welche KPIs, welche Datenquellen, welche Nutzergruppen. Ergebnis ist eine klare Packliste für das Projekt.
Setup
Wir bauen Datenmodell und Power-BI-Reporting so auf, dass Geräte, Verträge, Einsätze, Verbrauchsmaterial und Qualität zusammenpassen. Definitionen werden direkt dokumentiert.
Training
Übergabe an Key-User: Filterlogik, Drilldowns, KPI-Definitionen, einfache Erweiterungen. Ziel ist, dass Fachbereich und IT das Setup sicher bedienen.
Skalierung
Wenn der erste Use Case läuft, erweitern wir strukturiert: weitere Gerätefamilien, zusätzliche Qualitätsdetails (z.B. Chargenbezug), mehr Self-Service und Governance.
So verändert sich eure Steuerung mit sauberem Reporting
Weniger Diskussionen über Zahlen – mehr Entscheidungen auf Basis eines konsistenten Datenmodells.
- Marge wird nur im Verkauf betrachtet
- Serviceverträge ohne echte Kostenbasis
- Verbrauchsmaterial nicht mit installierter Basis verknüpft
- Qualitätsvorfälle ohne finanziellen Impact
- KPI-Definitionen je Bereich unterschiedlich
- Marge je Gerätefamilie und Kunde über Lifecycle
- Deckungsbeitrag je Servicevertrag transparent
- Vertragsdurchdringung und wiederkehrende Erlöse steuerbar
- Reklamationsquote je Charge inkl. Kostenwirkung
- Ein Reporting, eine KPI-Wahrheit
Wir lassen unsere Kunden für uns sprechen
SANHA GmbH & Co. KG
Ausgangssituation:
- Absatz- und Produktionsplanung auf Basis von Erfahrung statt Daten
- Unzureichende Transparenz über Nachfrageentwicklung am Markt führte zu Planungsunsicherheit
Ergebnis:
- KI-basierte Absatzprognosen als Grundlage für die Produktionssteuerung
- Effiziente Ressourcennutzung und frühzeitig erkennbare Nachfrageentwicklung
GBG Unternehmensgruppe
Ausgangssituation:
- Fragmentierte BI-Landschaft mit Tools wie Snowflake und Tableau
- Strategischer Wunsch nach Microsoft-Integration zur Vereinheitlichung
Ergebnis:
- Integration in das Microsoft-Ökosystem reduziert Systembrüche und vereinfacht die Datenarchitektur
- Unternehmensweite Migration von Tableau und Snowflake zu Power BI und Fabric
EW GROUP GmbH
Ausgangssituation:
- Daten aus zahlreichen internationalen Tochtergesellschaften waren verteilt und schwer vergleichbar
- Management hatte keinen konsolidierten Überblick über zentrale KPIs der einzelnen Gesellschaften.
Ergebnis:
- Zentrale Daten- und Reportingplattform schafft Transparenz über Kennzahlen aller Gesellschaften.
- Fundierte Managemententscheidungen auf Basis konsolidierter Daten statt isolierter Einzelreports.
Pakete, die euch schneller zu belastbaren MedTech-KPIs bringen
Der genaue Umfang hängt von euren Use Cases und Datenquellen ab – aber der Einstieg ist klar planbar.
- KPI-Workshop für MedTech-Fokus
- Datenquellen-Check und Lückenliste
- Mockups für 1 Dashboard
- Roadmap für Umsetzung
- Datenmodell für Lifecycle-Kern
- 1–2 Dashboards inkl. KPI-Definitionen
- Rollen/Berechtigungen und Doku
- Übergabe an Key-User
- Mehrere Bereiche und Gerätefamilien
- Qualität: Charge, CAPA, Vigilanz
- Governance und Betriebssetup
- Backlog für nächste Ausbaustufen
Willst du eure MedTech-KPIs einmal sauber aufsetzen?
- Klarer Scope statt KPI-Zettelwirtschaft
- Lifecycle-Reporting aus einem Datenmodell
- Erste Dashboards schnell produktiv
Häufige Fragen
Welche KPIs sind in der Medizintechnik besonders wichtig?
Typisch sind Marge je Gerätefamilie und Kunde, Deckungsbeitrag je Servicevertrag, Verbrauchsmaterialumsatz je installiertem Gerät, Anteil wiederkehrender Erlöse und Vertragsdurchdringung. Auf der Qualitätsseite helfen Reklamationsquote je Gerätefamilie und Charge, Anzahl/Bearbeitungsdauer von Vigilanzfällen sowie offene CAPA und Änderungsmaßnahmen.
Brauchen wir dafür direkt eine neue Datenplattform?
Nicht zwingend. Für den Start reicht oft ein sauberer Reporting-Scope plus ein tragfähiges Datenmodell im Power-BI-Setup. Wenn eure Datenlandschaft stark fragmentiert ist oder ihr viele Quellen anbinden müsst, ist Microsoft Fabric als nächster Schritt sinnvoll.
Wie verhindert ihr, dass KPI-Definitionen wieder auseinanderlaufen?
Wir definieren Kennzahlen gemeinsam, dokumentieren die Logik und bauen sie zentral im Modell auf – statt sie in einzelnen Berichten „nachzubauen“. Dazu kommen klare Rollen, Berechtigungen und ein einfacher Prozess für Änderungen.
Was müssen wir als Kunde beitragen?
Du brauchst Fachbereichs-Inputs (KPI-Definitionen, Prozesswissen) und IT-Zugriff auf relevante Datenquellen. Ohne diese Zusammenarbeit wird Reporting schnell schief. Wir führen euch strukturiert durch die Schritte, aber die Datenhoheit bleibt bei euch.