The thesis is concerned with logistic processes optimization in automotive industry companies that assemble car components. In the theoretical part of the thesis, areas and a structure of industrial logistics are defined and frequently used terms are explained. Then, theoretical approaches and practical applications used in the practical part are described. In the practical part, two particular companies are presented. The aim of the thesis is to optimize a tool that is used in the first organization during the process of logistic preparation of manufacturing. Secondly, the aim of the thesis is to analyse the process of material picking and handling before the supply of assembly line that is performed in the second organization and to suggest a solution that would eliminate non-value added activities. In the end, benefits of the thesis for both the organizations and the author are summarized.

Am Lehrstuhl Wirtschaftsinformatik II der TU Chemnitz arbeitet die Nachwuchsforschergruppe Computer-Aided Warehouse Engineering (CAWE), die seit August 2010 besteht, an einem vollständig modellgetriebenen Vorgehen zur Unterstützung des Lebenszyklus von Business-Intelligence-Systemen (BI-Systemen). Neben der Durchführung von Grundlagenforschung hat die Nachwuchsforschergruppe die Erstellung eines Software-Prototyps zum Ziel. Eine wichtige Funktionalität ist die automatische Erzeugung von Systemdokumentationen für verschiedene BI-Systeme mit dem Schwerpunkt auf den Architekturkomponenten. Im Rahmen des Forschungsprojektes führte die CAWE Nachwuchsforschergruppe unter der Leitung von Prof. Dr. Peter Gluchowski in 2011 eine bundesweite Umfrage bei mittelständischen bis großen Unternehmen zu folgendem Thema durch: „Softwaregestütztes Lebenszyklusmanagement und aktuelles Dokumentationsgeschehen für Business Intelligence-Systeme“.

This study examines the relationship between ethics of Artificial Intelligence and the design and implementation process of Artificial Intelligence in Business Intelligence. In doing so, I compare the current ethical knowledge in AI with AI users and researchers experiences. This is based on three fields; Key activities for successful implementation, outcome effects of laws and regulations, and ethical analysis of data. The results of the study confirms existing theories about why AI projects might fail, but expands and develops the complexity of Artificial Intelligence in an ethical aspect. / Den här studien undersöker förhållandet mellan etik inom Artificiell Intelligens och designen och implementationen av Artificiell Intelligens inom Business Intelligence. För att göra detta jämför jag den existerande kunskapen om etik inom AI med användare och forskare inom AI. Studien är baserad på tre områden, huvudaktiviteter för lyckad implementation, effekterna av lagar och regleringar, och etisk analys av data. Resultaten bekräftar existerande teorier, men expanderar och utvecklar komplexiteten av AI i en etisk aspekt.