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client MedTech

AI Traceability Graph

30–50 % de préparation de revue en moins

Contexte

Une entreprise de télésurveillance et de diagnostic à domicile ne pouvait pas tracer les changements de façon cohérente entre hardware, firmware, app mobile, cloud et analytics. Quelle exigence un changement adressait, quel risque il atténuait, quels tests fournissaient la preuve : souvent flou. Les revues de design ralentissaient ; les lacunes de couverture apparaissaient tard.

Solution

Personalized Solutions pour identifier les points de rupture de traçabilité, puis un AI Traceability Graph reliant besoins utilisateurs, exigences, changements de design, risques, tests, défauts et preuves à travers les outils déjà en place : suggestion automatique de liens, signalement des incohérences et packs de traçabilité standardisés pour les revues de design.

Résultats

Temps de préparation des revues de design réduit de 30 à 50 % grâce aux packs automatisés. Lacunes de vérification détectées plus tôt : moins de retouches tardives et de boucles de changement. Traçabilité de bout en bout, de l'exigence au changement jusqu'à la preuve de test, entre hardware, firmware, app, cloud et analytics.

Rôle d'inite

inite a défini le modèle de données de traçabilité et les standards de nommage, aligné les équipes sur ce que « terminé » signifie du point de vue traçabilité, spécifié les intégrations et la gouvernance, et livré un périmètre MVP avec plan de déploiement.

“Avant, nous perdions du temps à prouver à quoi servait un changement et où se trouvait la preuve. Avec l'approche d'inite et le traceability graph, nous répondons vite à ces questions, nous nous alignons entre disciplines et nous abordons les revues avec confiance.”

Head of R&D · Remote Patient Monitoring MedTech Company