Medizintechnik: Mit KI zu höherer Rentabilität

Angesichts rückläufiger Rentabilität ändern Unternehmen der Medizintechnik ihre strategischen Prioritäten: Setzten in den vergangenen drei bis fünf Jahren noch 57 % von ihnen zuallererst auf Umsatzwachstum, hat sich diese Zahl nun fast halbiert auf 31 %. Dagegen planen für die kommenden Jahre 65 % der Unternehmen ihren strategischen Fokus auf die Optimierung der Rentabilität zu legen.

„Bisher war die Medizintechnikbranche insbesondere durch Wachstumsstrategien, wie beispielsweise die Einführung neuer Produkte und/oder den Einstieg in weitere Märkte, geprägt – und dies bei historisch hohen Margen im Industrievergleich“, sagt Peter Magunia, Partner von Roland Berger. „Allerdings ist die Rentabilität in den vergangenen Jahren deutlich gesunken, wie unsere letztjährige Medtech-Studie gezeigt hat. Die Ursache dafür war und ist das schwierige makroökonomische Umfeld mit Inflation, steigenden Zinsen und Unsicherheiten durch geopolitische Spannungen. Unsere aktuelle Studie zeigt nun, dass die Unternehmen darauf reagieren, ihre Strategie umstellen und verstärkt die Steigerung der Rentabilität in den Fokus nehmen.“

Diese Verschiebung der strategischen Priorität ist bei Unternehmen mit niedrigeren Gewinnmargen bis 15 % besonders ausgeprägt: Setzten in den vergangenen drei bis fünf Jahren noch 48 % von ihnen auf Umsatzwachstum, planen dies in Zukunft nur noch 20 %. Stattdessen wollen 72 % die Gewinnoptimierung ins Zentrum der Strategie rücken (vorher 44 %). Bei Unternehmen mit höheren Margen, also über 15 %, priorisieren immer noch 42 % den Umsatz (früher 65%), doch auch hier legt mit 58 % (früher 35 %) inzwischen eine Mehrheit den Fokus auf gesteigerte Rentabilität.

Um die Profitabilität in ihren Kernmärkten zu steigern, setzen die Unternehmen vor allem auf Technologie und Digitalisierung, etwa Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen zur Steuerung der Lieferketten oder Robotik und Automatisierung in der Fertigung. Demnach sind 40 % der Unternehmen bereit sind, 5 bis 10 % ihres Jahresumsatzes in neue Technologien zu investieren – vor allem solche mit historisch höheren EBITDA-Margen. Ziele bei der Einführung neuer Technologien sind an erster Stelle Produktinnovation, gefolgt von höherer Automatisierung und Effizienz.

Zu den Anwendungsfällen für KI im Bereich F&E gehört die Softwareentwicklung – ein Bereich, in dem Unternehmen häufig mit operativen Herausforderungen wie regulatorischen Anforderungen, komplexen Überprüfungen und fehlenden Standards für die Entwicklung von Softwarecode konfrontiert sind, gepaart mit strategischen Herausforderungen wie kostspieliger Entwicklung und einem Mangel an fähigen Talenten. KI kann auch die Produktivität in der Forschung und Entwicklung steigern, indem fortschrittliche Analysen genutzt werden, um ungenutzte Möglichkeiten zu erschließen, etwa indem KI-Modelle potenzielle Produktdesigns schneller simulieren und validieren, als dies in der Vergangenheit mit herkömmlichen Mitteln möglich war. In der Lieferkette kann KI eingesetzt werden, um die künftige Nachfrage nach Produkten und Dienstleistungen vorherzusagen und so Fehler, Umsatzverluste und Lagerkosten zu verringern. sk