In dieser Episode von Talking Life Science spricht Ann-Sophie Menrath, Recruitment Consultant für die Vermittlung von freiberuflichen Experten bei der Aristo Group, mit Dr. Katharina Wagner, promovierte Mikrobiologin und erfahrene Expertin im Supplier Quality Management, über ein hochaktuelles Thema in der Pharmabranche: Lieferantenqualifizierung und -management.

Globale Lieferketten, regulatorische Herausforderungen und der zunehmende Bedarf an Liefersicherheit machen ein strukturiertes Lieferantenmanagement heute unverzichtbar. Dr. Wagner gibt tiefe Einblicke in die gesetzlichen Anforderungen, Prozesse und Herausforderungen – von der ersten Risikoanalyse über Audits bis hin zur langfristigen Partnerschaftspflege mit Lieferanten. Dabei zeigt sie eindrucksvoll, warum Lieferanten längst nicht mehr nur Zulieferer, sondern strategische Partner in der pharmazeutischen Wertschöpfungskette sind.

Besonders spannend: Die Folge geht auch auf aktuelle Entwicklungen wie Nitrosamin-Risiken, neue digitale Tools und den Wandel des Berufsbilds im Supplier Management ein – praxisnah, strategisch und mit Blick auf die Zukunft.

Ein Muss für alle, die sich mit Qualitätssicherung, Einkauf oder Supply Chain in der Life Science Branche beschäftigen – oder sich als Freiberufler oder Fachkraft in diesem Bereich positionieren möchten.

Gast

Dr. Katharina Wagner, promovierte Mikrobiologin & Leiterin im Bereich Supplier Quality Management

Host:

Ann-Sophie Menrath, Recruitment Consultant im Bereich Medizintechnik bei der Aristo Group

In der neusten Folge von Talking Life Science, unserem Aristo Group Podcast, widmen sich unsere Kollegen Julian Schleich und Boris Fürstenberg einem hochaktuellen Thema: Tandemlösungen – also die Kombination von festangestellten Experten und freiberuflichen Spezialistinnen und Spezialisten zur flexiblen, strategischen Besetzung von Schlüsselrollen in der Life Science Branche.

Dabei geht es um folgende Themen:

1. Wie ein strategisch aufgebautes Perm-Contract-Modell Unternehmen entlasten und Projekte beschleunigen kann

2. Welche organisatorischen und rechtlichen Rahmenbedingungen erfüllt sein müssen

3. Wie Best Practices aus Pharma, MedTech & Finance aussehen

4. Und warum Tandemlösungen nicht nur eine Reaktion auf den Fachkräftemangel sind, sondern ein entscheidender Erfolgsfaktor für die Zukunft

Ob Sie Projekte beschleunigen oder Fachwissen sichern möchten: In dieser Folge erhalten Sie praxisnahe Impulse und erfahren, wie hybride Workforce-Modelle zu einem echten Wettbewerbsvorteil werden können.

Jetzt reinhören und erfahren, wie auch Ihr Unternehmen von Tandemlösungen im Recruiting profitieren kann.

Chancen, Risiken und Zukunftsperspektiven – mit Christof Layher und Carsten Jasper

In dieser Episode von Talking Life Science, dem Experten-Podcast der Aristo Group, spricht Niklas Wörsching, Head of Sales und Leiter des Bereichs IT & Digitalisierung in Deutschland, mit zwei erfahrenen Branchenkennern über die Potenziale und Herausforderungen von Machine Learning in der Biotechnologie und Pharmaindustrie.

Künstliche Intelligenz und insbesondere Machine Learning gelten als Gamechanger für Forschung, Entwicklung und Produktion – von der schnelleren Identifikation neuer Wirkstoffe über vorausschauende Wartung in der Produktion bis hin zur automatisierten Qualitätssicherung. Doch mit dem technologischen Fortschritt wachsen auch die regulatorischen Anforderungen: Wie lässt sich ein System validieren, das sich selbst weiterentwickelt? Und wie können Risiken wie Daten-Bias oder mangelnde Transparenz kontrolliert werden?

Christof Layher, Director Validation Digital Systems bei BioNTech und Carsten Jasper, Senior Director Quality & Risk Management bei Charles River Laboratories und freiberuflicher Unternehmensberater, geben praxisnahe Einblicke in aktuelle Use Cases, regulatorische Hürden und notwendige Veränderungen im Mindset der Branche. Besonders spannend: Der Vergleich zwischen Mensch und Maschine in Bezug auf Blackbox-Entscheidungen – und was das für die Zukunft der Validierung bedeutet.

Themen dieser Folge:

• Machine Learning als Innovationstreiber in Forschung, Entwicklung und Produktion
• Warum Datenqualität über den Erfolg von ML-Projekten entscheidet
• Bias, Blackbox & Validierung – die größten Risiken und wie man ihnen begegnet
• Wie sich regulatorische Rahmenbedingungen weiterentwickeln müssen
• Organisatorische Konsequenzen für Pharmaunternehmen im KI-Zeitalter✔️ Warum Risikomanagement nicht bremst, sondern Innovation ermöglicht

Jetzt reinhören und erfahren, warum Machine Learning in der Biotech-Branche mehr ist als nur ein Hype – und wie Unternehmen jetzt die Weichen richtig stellen. 🎧