Lohnveredler stehen vor einer Vielzahl von Möglichkeiten, wie sie die Digitalisierung im eigenen Betrieb vorantreiben könnten. Oft drehen sich die Überlegungen um ähnliche Fragestellungen: Womit beginne ich die Digitalisierung am besten? Welchen Nutzen hat diese oder jene Technologie für meinen Betrieb? Das Thema bleibt zumeist abstrakt, wodurch die Übertragbarkeit in den eigenen Betrieb eingeschränkt ist. Um das Thema Digitalisierung zugänglicher und praxisnäher zu betrachten und in Bezug zum Arbeitsalltag von Lohnveredlern zu bringen, werden im Artikel anhand eines Beispielauftrags einzelne Stationen der Digitalisierung vom Angebot bis zur Lieferung beispielhaft betrachtet und deren Hintergründe erklärt.
Es geht nicht darum, eine ideal digitalisierte Galvanik darzustellen, sondern Möglichkeiten aufzuzeigen. Jeder Betrieb hat eigene Anforderungen, die individuell berücksichtigt werden müssen, um den größtmöglichen Nutzen aus der Digitalisierung zu ziehen; Ziel des Artikels ist es, Werkzeuge hierfür praxisnah zu erläutern.
Mögliches Vorgehen zur Bewertung von Digitalisierungsmaßnahmen
Bevor der digitalisierte Auftragsdurchlauf im Detail betrachtet wird, stellt sich vorab die Frage nach dem Nutzen der Digitalisierung – und wie dieser die Kosten aufwiegt. Hierzu gibt es verschiedene Werkzeuge, die dabei unterstützen sollen, diese Fragen zu beantworten. Gerade bei einem komplexen Thema wie der Digitalisierung zeigt sich jedoch: Diese Analysen sind aufwendig und auch nicht immer aussagekräftig. Dennoch lohnt sich ein kurzer Blick in die Theorie, um mögliche Methoden und Vorgehensweisen zu skizzieren, wie die Einführung von Digitalisierungsmaßnahmen im eigenen Betrieb abgewogen werden kann.
Symbolische Abbildung einiger Aspekte der Digitalisierung und ihre Vernetzung untereinander (Fotos: Softec)Maßgeblichen Einfluss auf die Einführung von neuen Digitalisierungsmaßnahmen hat die Zielsetzung. Diese sollte möglichst konkret sein, um die Maßnahmen zuzuschneiden und eine Auswahl für geeignete Lösungen treffen zu können.
Geeignete Zielsetzungen könnten beispielsweise sein:
- Zeit im Wareneingang soll eingespart werden.
- Die Anlagenbelegung in der Produktion soll verbessert werden.
- Stromspitzen in der Produktion sollten möglichst vermieden werden.
Eine konkrete Zielsetzung ermöglicht zusätzlich, im Nachgang zu überprüfen, ob das gesetzte Ziel erreicht werden konnte [1,2]. Mithilfe einer Analyse des Return on Investment (ROI) lassen sich Kosten und Nutzen einer Maßnahme vergleichen und somit ein Zeitraum definieren, ab wann der Nutzen die Kosten aufwiegt. Dieses Vorgehen bringt einige Komplexität mit sich, insbesondere bei Themen wie der Digitalisierung. Viele Aspekte lassen sich schwer beziffern beziehungsweise erzielbare Effekte nur mit erheblicher Ungenauigkeit schätzen [3]. Eine detaillierte Betrachtung vom ROI der Digitalisierung in Bezug auf Galvaniken wurde im Jahrbuch Oberflächentechnik Band 74 „Kosten/Nutzen der Digitalisierung“ diskutiert.
Ein hilfreiches Werkzeug für die Einführung neuer Technologien sind ausreichende Tests oder Pilotprojekte. Damit können in einem kleineren Rahmen – mit weniger Aufwand – neue Ideen ausprobiert werden, um deren Effizienz und Nutzen im Arbeitsalltag besser zu bewerten und Feedback von Mitarbeitern zu sammeln. So können beispielsweise auch unterschiedliche Technologien getestet und Ergebnisse verglichen werden.
Der beschriebene Auftragsdurchlauf dient als Werkzeug zur Orientierung, um den möglichen Nutzen von Digitalisierungsmaßnahmen zu beschreiben und verwendete Technologien und Lösungsansätze praxisnah zu demonstrieren.
Digitalisierter Auftragsdurchlauf
Als Beispielauftrag dient ein Auftrag zum Verzinken von Gewindeformschrauben. Im Lauf des Artikels folgen wir diesem Auftrag durch die Produktion:
Auftragseingang
Bereits beim Eingang unseres Auftrags greift ein erster Aspekt der Digitalisierung. Statt dass die Lieferpapiere erst mit der Ware auf dem Hof ankommen, werden sie vorab per elektronischem Datenaustausch (engl. Electronic data interchange, kurz EDI) versendet.
Somit liegen bereits alle Auftragsinformationen wie Menge, das gewünschte Beschichtungsverfahren usw. vor, um ein Angebot zu übermitteln. Die Erstellung dieses Angebots kann auf Basis der Informationen auch automatisiert erfolgen.
Nachdem das Angebot bestätigt wurde, ist die Auftragserstellung ebenfalls im Handumdrehen erledigt, da wiederum die übermittelten EDI-Informationen verwendet werden, um den Auftrag zu generieren. Gleichzeitig erhält der Kunde überlicherweise eine Auftragsbestätigung mit geplantem Liefertermin.
Die Übermittlung der Auftragsinformationen per EDI beschleunigt nicht nur den Austausch zwischen Kunde und Lohnveredler, sondern verbessert zudem die Planbarkeit, wodurch bei den ohnehin kurzen Planungshorizonten eine bessere Termintreue ermöglicht wird und die Auskunft bereits bei Auftragsbestätigung ermöglicht.
Schon bevor der Auftrag angeliefert wird, sind also wichtige Schritte komplett digital erledigt: Der Kunde wurde über die Bearbeitung seines Auftrags informiert und intern im ERP-System ist der Auftrag mit allen relevanten Informationen generiert und bereits im System eingeplant. Wie die Planung unseres Auftrags erfolgt, betrachten wir im nächsten Schritt.
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EDI
EDI ist ein Sammelbegriff, der u. a. verschiedene Protokolle und Formate zusammenfasst, mit denen Daten elektronisch übermittelt werden können. Hierbei haben sich verschiedene Standards etabliert, die beispielsweise auch Branchenspezifikationen abbilden. Ein Beispiel, das für viele Lohnveredler relevant ist, sind die VDA-Nachrichtenformate für die Automobilindustrie. Für den Einsatz von EDI muss eine entsprechende Schnittstelle zum Kunden konfiguriert sein, die den direkten Datenaustausch zwischen den beiden Systemen auf Basis eines solchen Standards ermöglicht [4].
Planung
Zu unserem Auftrag wurde vom Kunden auch ein gewünschter Liefertermin übermittelt. Auf Basis dieses Termins wird unser Auftrag gemeinsam mit anderen offenen Aufträgen in die Planung übergeben. Zusätzlich zu neuen Aufträgen beeinflussen auch Rückmeldungen aus der Produktion, beispielsweise mit kurzfristigen Umplanungen, die Planung kommender Aufträge.
Jeder Auftrag bringt Beschränkungen wie den Liefertermin mit sich. Dazu kommen die Spezifikationen der verwendeten Verfahren, Vor- und Nachbehandlungen, maximale Liegezeiten und vieles mehr.
Unsere Schrauben sind beispielsweise Trommelware und müssen auf mehrere Trommeln für die Beschichtung an einer der beiden Zink-Nickel-Anlagen aufgeteilt werden.
Je mehr Beschränkungen es gibt, desto unübersichtlicher wird es für die Planer. Hinzu kommt die Flut an neuen Informationen, Änderungen und Kundenwünschen.
Im Rahmen der Digitalisierung kann Automatisierung mit sogenanntem „Constraint Programming“ unterstützen. Hierbei werden alle Constraints, also Beschränkungen, abgebildet, sodass das Planungstool alle Beschränkungen jederzeit berücksichtigen kann. Somit kann das Tool errechnen, wie die Planung bei der aktuellen Auftragslage auf Basis aller Beschränkungen am besten optimiert werden kann [5, 6]. Constraint Programming wird in Kombination mit Machine Learning möglich, einem Werkzeug aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz. Anhand von vorhandenen Datensätzen wird die KI trainiert, Muster und Besonderheiten zu erkennen, die dem menschlichen Auge leicht entgehen – um so die Optimierung nochmals zu steigern [7].
So wird unser Auftrag automatisch eingeplant. Nachdem sich dann die Anlieferung unserer Schrauben verzögert, plant das Tool um, sodass der Auftrag trotzdem direkt in die Produktion gehen kann, sobald die Ware abgeladen wurde.
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Variantenfertigung
Es gibt im Arbeitsalltag von Galvaniken komplexe Anforderungen. Es gibt Artikel, die auch in verschiedenen Varianten gefertigt werden müssen, also mit anderen Geometrien, Verfahrensschritten etc. Normalerweise müssen diese Artikel alle einzeln mit Artikelnummer und ihren Stammdaten angelegt werden. Die Variantenfertigung umgeht diesen Schritt, indem die Daten auf Auftragsebene angepasst werden können. Diese Informationen können auch per EDI – wie Artikelstammdaten – übermittelt werden. Dies bietet den Vorteil, dass das ERP-System direkt mit den veränderten Werten rechnen kann, woraus sich andere Preise und andere Produktionszeiten ergeben können. Diese werden damit von Anfang an berücksichtigt und können unter anderem einen reibungsloseren Ablauf in der Planung und Produktion ermöglichen.
Anlieferung der Ware
Sobald die Schrauben in mehreren KLTs abgeladen sind, benötigt die Vorbereitung für die Produktion nicht mehr viel Zeit. Der Auftrag sowie der Betriebsauftrag sind bereits erstellt. Damit die Ware nahtlos durch die Produktion verfolgt werden kann, wird in diesem Schritt auf den Behältern außen eine Mappe mit einem RFID-Transponder angebracht. Am Tor zwischen Wareneingang und Produktion sind RFID-Antennen platziert, die diesen Transponder auslesen, sobald der Gabelstapler mit unseren Schrauben in die Produktion fährt. Ans System wird zurückgemeldet, dass die Ware transportiert wurde und sich nun in der Produktion befindet. Diese Nachverfolgbarkeit ist nicht nur intern besonders hilfreich, um den Standort und Zustand von Waren zu kennen, sondern insbesondere auch interessant für die Rückmeldung an Kunden, die sich beispielsweise telefonisch nach dem Stand ihres Auftrags erkundigen.
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RFID in der Galvanik
Radio-frequency identification, also RFID, wird als Technologie beispielsweise im Einzelhandel eingesetzt, um Objekte wie Kleidungsstücke zu verfolgen. Für den Einsatz von RFID werden die Transponder benötigt, die auf den bewegten Objekten angebracht werden, Antennen an Schlüsselstellen im Betrieb, an denen die Bewegung der Objekte gemeldet werden soll, sowie Lesegeräte bei den Antennen, die die empfangenen Signale verarbeiten.
Ein beschränkender Faktor in der Galvanik war die metalllastige Umgebung, die die Funktionalität von Radiowellen negativ beeinflusst. Die beschriebene Mappe umgeht dieses Problem, indem die Transponder außen am Behälter mit genügend Abstand zum Metall angebracht werden, wodurch eine gute Lesbarkeit auch bei Metallwaren und Behältern wie Gitterboxen möglich wird.
Produktion
Lieferschein eines Beispielauftrags mit Angaben zur BeschichtungWir folgen unserem Auftrag in die Produktion. Auf dem Weg zur Anlage fährt der Gabelstapler an einem großen Monitor vorbei auf dem die aktuellen Aufträge angezeigt werden. Dieser ist mit der Planung gekoppelt und aktualisiert sich automatisch, sodass Änderungen umgehend sichtbar werden und alle Mitarbeiter über diese informiert werden. Die Ansicht schaltet durch die einzelnen Anlagen und hier entdecken wir auch unseren Auftrag wieder, der an der Zink-Nickel-Anlage eingeplant ist. Mit dieser Information im Blickfeld steuert der Gabelstapler zielstrebig die passende Anlage an und die Beschichtung unserer Schrauben kann beginnen.
Während die Bewegung von Waren mit RFID überwacht wird, wird die Bearbeitung der einzelnen Arbeitsschritte direkt an den Anlagen über die Betriebsdatenerfassung (BDE) zurückgemeldet. Hierfür nutzen Mitarbeiter ein Industrie-Smartphone, scannen den zugehörigen Barcode auf dem Betriebsauftrag und können über eine App Start- bzw. Fertigmeldungen der einzelnen Arbeitsschritte übermitteln. Diese Information spiegelt auch der große Monitor wider, der den Fortschritt einzelner Aufträge mit Balken zeigt. Werden genauere Informationen benötigt, kann der Auftragsmonitor beispielsweise auf einem Tablet aufgerufen werden, um die Details zu unserem Auftrag anzuzeigen. So durchlaufen die Schrauben Schritt für Schritt die Produktion.
Währenddessen betrachtet ein Mitarbeiter die Anlage durch seine Smartphone-Kamera und sieht auf einer virtuellen Tafel die Kennzahlen der Anlage: Elektrolytkonzentration, Strom, Temperaturverlauf usw. Alle Werte sind in Grün angezeigt, alles in Ordnung.
Dieser kurze Check dient dazu, sich zu vergewissern, dass alle Parameter für die Produktion stimmen, um eine gleichbleibend hohe Produktqualität zu gewährleisten.
Auf dem Smartphone läuft hierfür eine Augmented Reality (AR) App. Diese blendet Informationen im Kamerabild dort, wo sie relevant sind, ein. Ein Vorteil für die Mitarbeiter ist dabei, dass sie direkt an der Anlage die Prüfung unkompliziert vornehmen können. Es ist nicht notwendig, zu einem Terminal oder in ein Büro zu laufen, um die Werte zu überprüfen. Sollten Abweichungen auftreten, kann die Anpassung direkt vor Ort vorgenommen und dann – durch einen weiteren Blick durchs Handy – verifiziert werden.
Anzeige des Auftrags auf einem Auftragsmonitor mit aktuellem BearbeitungsstandUnser Auftrag durchläuft mehrere Stationen in der Produktion, bis die letzte Fertigmeldung erfolgt ist. Bevor es weiter in den Warenausgang geht, folgt eine Prüfung der fertig beschichteten Schrauben.
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Augmented Reality
...ist ein vielseitiges Tool, das in diesem Kontext als Smartphone-App verwendet wird. Hierzu erfasst die App über die Kamera und die Smartphone-internen Sensoren die Umgebung und verknüpft sie mit vorher platzierten Datentafeln. Diese Tafeln sind in einem virtuellen Modell der Umgebung verankert, sodass sie räumlich an Ort und Stelle bleiben – wie ein Bild, das an der Wand hängt [11].
Qualitätssicherung
Für die Prüfung ist im ERP-System beim Artikel das zugehörige Prüfprotokoll hinterlegt. Für unsere Prüfung wird eine Stichprobe von fünf Schrauben betrachtet. Die Prüfergebnisse meldet ein Mitarbeiter wieder per Smartphone zurück. Über einen Barcodescan lädt er das Prüfprotokoll und wird von der App durch die einzelnen Arbeitsschritte geleitet. Einige Prüfschritte erfolgen auf Sicht, außerdem wird eine Schichtdickenmessung durchgeführt. Alle Teile werden als in Ordnung gemeldet, die Ergebnisse digital im ERP protokolliert und unsere Schrauben gehen weiter in den Warenausgang für die Verpackung und Auslieferung.
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Was kann KI in der Oberflächentechnik leisten?
Künstliche Intelligenz ist seit der Veröffentlichung von ChatGPT und DeepSeek ein zentrales Thema. Von Unterhaltung bis Industrie werden vielseitige Einsatzmöglichkeiten diskutiert – auch in der Oberflächentechnik. Es muss zwischen Sprach- und Machine-Learning-Modellen unterschieden werden.
Sprachmodelle generieren auf Basis großer Datenmengen dynamische, textbasierte Antworten, beantworten Fragen oder erstellen Programmiercodes. Sie können jedoch keine Maschinen steuern, sondern nur deren Bedienung beschreiben [8,9]. In der Oberflächentechnik könnten sie die Kundenkommunikation automatisieren [10], Auftragsbestätigungen und Statusmeldungen versenden sowie fehlende Informationen in Anfragen erkennen, um Bearbeitungszeiten zu verkürzen.
Machine-Learning-Modelle analysieren große Datenmengen, erkennen Muster und optimieren Abläufe. So könnten sie Produktionsdaten auswerten, um Anomalien oder Qualitätsprobleme zu identifizieren – etwa durch Wechselwirkungen aufeinanderfolgender Artikel, wie stark verschleppende Hutmuttern. Daraus ließen sich angepasste Produktionspläne und Maßnahmen zur Badpflege ableiten.
Mit wachsender Datenbasis verbessern sich Machine-Learning-Modelle durch kontinuierliches Training, treffen präzisere Vorhersagen und erkennen frühzeitig potenzielle Probleme. Dies steigert langfristig Effizienz, Qualität und Produktionssicherheit in der Oberflächentechnik.
Wenn beim Einsatz von KI auch Unternehmensdaten verarbeitet werden sollen, spielt die Vereinbarkeit mit dem Datenschutz eine wichtige Rolle. Tools wie ChatGPT oder DeepSeek laufen auf Servern in den USA oder China, weshalb die Übermittlung von Kundendaten oder Firmengeheimnissen äußerst kritisch zu bewerten ist.
Stattdessen zeigt sich als aktueller Trend, KI-Modelle zu verwenden, die lokal auf Rechnern im Unternehmen laufen und nur im firmeninternen Netzwerk aktiv sind. Diese besitzen ein gewisses „Grundwissen“ mit dem sie trainiert wurden, das durch weitere firmeninterne Quellen, wie Wissensdatenbanken, erweitert werden kann.
Ein solches Modell - das nicht ans Internet und Server von Dritten angebunden ist - kann daher noch zielsicherer auf Firmen- und Branchenwissen zurückgreifen, während gleichzeitig der Datenschutz gewahrt wird.
Warenausgang
App zur Rückmeldung von BDE-Daten, mit denen der Auftragsstatus aktualisiert wiDie Schrauben werden in den Warenausgang gebracht, der Gabelstapler passiert die RFID-Antennen, der neue Standort wird automatisch gemeldet. Im Warenausgang werden die Schrauben in den Kleinladungsträgern (KLTs) verpackt und für den Versand vorbereitet. Die Mappe mit RFID-Transponder wird zur Wiederverwendung entfernt.
Sobald der Lkw vorfährt, beginnt das Verladen. Die einzelnen Behälter werden per App gescannt, um damit automatisiert die Ladeliste zu erstellen. Ein Lieferschein wird an dieser Stelle nicht benötigt, dieser folgt per EDI.
Zusätzlich zur Ladeliste dokumentieren die Mitarbeiter die Ladungssicherung für den Kunden per Foto. Dieses wird ebenfalls über Barcodescan und App an den Auftrag als Zusatzdokument angehängt und steht sofort im ERP-System zur Verfügung.
Dann verlässt der Auftrag den Hof und befindet sich auf dem Weg zum Kunden. Der Lieferschein erreicht den Kunden per EDI, noch bevor seine Ware bei ihm eintrifft und übermittelt alle Auftragsinformationen. Auch die Rechnung wird per EDI versandt.
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Apps
Smartphone-Apps sind praktisch im Einsatz vor Ort in unterschiedlichsten Abteilungen, um Informationen direkt als Teil eines Arbeitsschrittes zu erfassen. Der Fokus der Apps auf die jeweilige Aufgabe ermöglicht eine einfache Benutzeroberfläche zur unkomplizierten Bedienung. Hinzu kommt, dass Mitarbeiter aus ihrem Alltag mit dem Smartphone-Umgang vertraut sind, die Hürde für die Nutzung wird dadurch nochmals geringer. Über Barcodescans werden die Informationen zum ERP gekoppelt, sodass sie an der richtigen Stelle landen.
Ausblick
Es wurden beispielhaft ein digitalisierter Auftragsdurchlauf anhand eines Auftrages dargestellt, verschiedene Aspekte der Digitalisierung betrachtet und kontextualisiert. Am Ende bleibt stets die zentrale Frage für Lohnveredler: Was bringt mir Digitalisierung?
Die Beispiele haben gezeigt, dass diese Frage sehr unterschiedliche Antworten haben kann. Ein gesamt-digitalisierter Auftragsdurchlauf sorgt dafür, dass Medienbrüche vermieden werden, es also kein Hin und Her zwischen digitalen Daten und Papier gibt. Informationen werden direkt und weitestgehend automatisiert übermittelt. Das reduziert die Möglichkeit von Übertragungsfehlern und sorgt für ein effizienteres Zusammenspiel innerhalb des eigenen Betriebs sowie in der Lieferkette.
Betrachtet man einzelne Lösungen, so entstehen ganz unterschiedliche Vorteile: Beispielsweise spart der Versand von Auftragsbestätigungen oder Rechnungen per EDI nicht nur Zeit, sondern auch schlicht Portokosten. Die detaillierte Nachverfolgung der Ware mit RFID kann die Kundenzufriedenheit steigern, indem Kunden immer direkt zum Stand ihrer Ware informiert werden.
Oft zeigen sich bei der Implementierung von Lösungen auch unerwartete Synergien, insbesondere durch das Zusammenspiel mehrerer Technologien. Die Frage: „Was bringt Digitalisierung“ ist also nicht abschließend im Vorhinein zu beantworten, viele Aspekte lassen sich nur schwer beziffern und noch fehlen Referenzbetriebe, die die Effekte umfassend zeigen.
Digitalisierung ist und bleibt ein Schlüsselthema für die Oberflächentechnik, mit dem sich jeder Betrieb befassen muss. Dabei gilt es individuell zu prüfen, welche Ansätze sich eignen, um den eigenen Betrieb zu digitalisieren. Oft reicht es hierfür, an einem einzelnen Punkt anzusetzen, der Optimierungspotenzial bietet. Ist der erste Schritt in der Digitalisierung getan, eröffnen sich meist Ideen für weitere Aspekte, die in folgenden Schritten vernetzt und digitalisiert werden können und damit Mehrwerte generieren.
Literatur
[1] Beck, M., Plekhanov, D., Wörter, M. (2020) : Analyse der Digitalisierung in der Schweizer Wirtschaft, KOF Studien, No. 153, ETH Zurich, KOF Swiss Economic Institute, Zürich.
[2] Mengen, A., Dietrich, L. (2020) : Digitalisierung und Wirtschaftlichkeit. Wirtschaftlichkeitsbetrachtung digitaler B2B-Lösungen für Unternehmen, Wissenschaftliche Schriften des Fachbereichs Wirtschaftswissenschaften, No. 31-2020, Hochschule Koblenz - University of Applied Sciences, Fachbereich Wirtschaftswissenschaften, Koblenz.
[3] Schlotmann, R. (2018): Digitalisierung auf mittelständisch: Die Methode „Digitales Wirkungsmanagement“, Springer Vieweg, Frankfurt.
[4] Neuburger, R. (1994): Electronic Data Interchange: Einsatzmöglichkeiten und ökonomische Auswirkungen, Gabler Verlag, Wiesbaden, S. 4-5.
[5] Apt, K. (2003): Principles of Constraint Programming, Cambrigde University Press, Cambridge, S. 1-5.
[6] Rossi, F., van Beek, P., Walsh, T. (2008): Chapter 4 Constraint Programming, Foundations of Artificial Intelligence, Elsevier, Volume 3, S. 181-211.
[7] Bertolini, M., Mezzogori, D., Neroni, M., Zammori, F. (2021): Machine Learning for industrial applications: A comprehensive literature review, Expert Systems with Applications, Volume 175, 2021, 114820.
[8] Mohammed Waseem Ashfaque, M. W. Sr. (2022): Analysis of Different Trends in Chatbot Designing and Development: A Review, ECS Transactions, Vol 107, 7215.
[9] Lourdusamy, R., Gnanaprakasam, J. (2023): Expert Systems in AI, Components, Applications, and Characteristics Focusing on Chatbot. In: Data Science with Semantic Technologies, CRC Press, Boca Raton.
[10] Andrade, I.M.D. and Tumelero, C. (2022): Increasing customer service efficiency through artificial intelligence chatbot, Revista de Gestão, Vol. 29 No. 3, S. 238-251.
[11] Hellmuth, M., Windhab, A. (2022): Verborgene Informationen sichtbar machen. In: Jahrbuch Oberflächentechnik Band 78, Sörgel, T. (Hrsg.), Eugen G. Leuze Verlag, Bad Saulgau.
