Verpackungen werden zu digitalen Schnittstellen
GS1 Germany und Google: Pilotphase für Native Scanning
Rund 16 Mrd. Medikamentenverpackungen in der EU und den USA nutzen bereits den Code.
OpenAI
Nach dem erfolgreichen Proof of Concept startet GS1 Germany gemeinsam mit Google ab Januar 2026 die Pilotphase für „Native Scanning“. Ziel ist es, GS1 Data Matrix-Codes künftig direkt mit Google Lens und später auch mit IOS-Geräten scannen zu können.
Ein Schritt, der vor allem für Hersteller von Pharma-,
Medizinprodukte- und Healthcare-Verpackungen interessant ist. Nutzer erhalten
so verifizierte digitale Informationen zu Arzneimitteln oder Medizinprodukten,
ohne dass eine spezielle App erforderlich ist.
Warum die Pilotphase wichtig ist
Die Pilotphase ist entscheidend, um die Grundlage für
einheitliche, global akzeptierte Standards zu schaffen. Bislang existieren im
Gesundheitsmarkt zahlreiche individuelle Lösungen für digitale Informationen
auf Verpackungen. Das Projekt von GS1 und Google setzt hier an und testet
erstmals unter realen Bedingungen, wie der bestehende GS1 Data Matrix zum
universellen digitalen Zugangspunkt werden kann. Verpackungshersteller erhalten
damit Planungssicherheit, da sie ihre Investitionen in Codierung, Artwork und
Serialisierung auf eine weltweit einheitliche Struktur ausrichten können.
Ebenso wichtig ist der Praxistest der technologischen
Umsetzung. Die Pilotphase untersucht, wie gut bestehende Codes auf Verpackungen
mit Smartphones gescannt werden können und welche Anforderungen an Druck,
Platzierung oder Kontraste bestehen. Gerade in der Pharma- und
Medizintechnikbranche, in der Serialisierungslinien hochstandardisiert sind,
liefert dies wertvolle Erkenntnisse. Auch die Datenqualität steht im Fokus:
Interoperable Informationsmodelle müssen abgestimmt, Metadaten harmonisiert und
digitale Informationsketten aufgebaut werden, um digitale Packungsbeilagen oder
Sicherheitsinformationen zuverlässig ausspielen zu können.
Der GS1 Data Matrix als Schlüsseltechnologie
Der GS1 Data Matrix ist im Gesundheitswesen seit etwa 20
Jahren etabliert und gilt als „Platzwunder“, da er große Datenmengen auf
kleinsten Flächen verschlüsselt. Seriennummern, Chargenkennungen, Verfallsdaten
und weitere sicherheitsrelevante Angaben gehören längst zum Standard. Aktuell
tragen mehr als 16 Mrd. Medikamentenverpackungen in der EU und den USA diesen
Code. Mit dem Native Scanning wird das bislang primär industrielle
Identifikations- und Rückverfolgungsinstrument für den Endnutzer nutzbar.
Verpackungen werden so zu digitalen Schnittstellen, die Pflegekräfte, Apotheken
oder Patienten mit verlässlichen Informationen versorgen.
Bedeutung für Hersteller, Marken und
Verpackungsentwickler
Durch das Native Scanning entstehen klare Anforderungen an
Artwork, Druckqualität und Codierungsprozesse. Hersteller müssen prüfen, ob
bestehende Druckverfahren ausreichend stabile Codes erzeugen, ob Größen- und
Kontrastvorgaben erfüllt sind und wie der Code optimal in das Verpackungsdesign
integriert wird. Zusätzlich eröffnet das Projekt neue Perspektiven für
elektronische Packungsbeilagen. Digitale Informationen können schneller
aktualisiert werden, und nachhaltige Verpackungskonzepte kommen ohne umfangreiche
Beipackzettel aus.
Auch für Rückverfolgbarkeit und Fälschungssicherheit ergeben
sich Vorteile: Da der Data Matrix bereits Serialisierungsinformationen enthält,
lässt sich Native Scanning beispielsweise mit bestehenden Unique Device
Identification-Systemen verbinden.
Was die Ergebnisse für die Zukunft bedeuten könnten
Wenn die Pilotphase erfolgreich verläuft, könnte sich Native
Scanning zu einem globalen Standard entwickeln. Verpackungen werden so zu einem
zentralen Kommunikationsmedium zwischen Herstellern, Gesundheitssystemen und
Anwendern. Sie könnten künftig Hinweise zu Anwendung, Dosierung oder Rückrufen
direkt zugänglich machen und damit einen Beitrag zur Patientensicherheit
leisten.
Zudem kann die Technologie die Effizienz der gesamten
Lieferkette verbessern. Digitale Prozesse wie Wareneingangskontrollen,
Bestandsmanagement oder Rückrufabwicklungen lassen sich automatisieren und
weiter vereinfachen.