| Thesis title: |
Zavádění umělé inteligence ve společnosti Škoda Auto a vliv na efektivitu výroby mezi lety 2019-2023 |
| Author: |
Siner, Kamil |
| Thesis type: |
Bakalářská práce |
| Supervisor: |
Bína, Vladislav |
| Opponents: |
Váchová, Lucie |
| Thesis language: |
Česky |
| Abstract: |
Tato bakalářská práce se zaměřuje na analýzu dopadů implementace technologií umělé inteligence (AI) ve výrobních procesech společnosti Škoda Auto a.s. v období let 2019 až 2023. Cílem práce je zhodnotit, jaké konkrétní AI přístupy byly ve firmě zavedeny, a posoudit jejich vliv na efektivitu výroby, kvalitu produkce a nákladovost. Práce využívá kvalitativní komparativní metodologii založenou na veřejně dostupných údajích, výročních zprávách a odborné literatuře. Analýza ověřuje pět hypotéz týkajících se provozní výkonnosti a ukazuje, že zavedení AI přispělo k měřitelnému zlepšení několika klíčových výrobních metrik. Práce zároveň reflektuje faktory úspěšné integrace AI v kontextu českého automobilového průmyslu a diskutuje potenciální přínosy a omezení do budoucna. |
| Keywords: |
efektivita výroby; Škoda Auto; Umělá inteligence |
| Thesis title: |
Economic impacts of new technologies in engineering |
| Author: |
Siner, Kamil |
| Thesis type: |
Bachelor thesis |
| Supervisor: |
Bína, Vladislav |
| Opponents: |
Váchová, Lucie |
| Thesis language: |
Česky |
| Abstract: |
This bachelor thesis focuses on the analysis of the impact of the implementation of artificial intelligence (AI) technologies in the production processes of Škoda Auto a.s. between 2019 and 2023. The aim of the thesis is to evaluate which specific AI approaches have been implemented in the company and to assess their impact on production efficiency, production quality and cost effectiveness. The paper uses a qualitative comparative methodology based on publicly available data, annual reports and literature. The analysis tests five hypotheses related to operational performance and shows that the introduction of AI has contributed to measurable improvements in several key production metrics. The paper also reflects on the drivers of successful AI integration in the context of the Czech automotive industry and discusses potential benefits and limitations for the future. |
| Keywords: |
Artificial intelligence; Škoda Auto; Production efficiency |
Information about study
| Study programme: |
Management |
| Type of study programme: |
Bakalářský studijní program |
| Assigned degree: |
Bc. |
| Institutions assigning academic degree: |
Vysoká škola ekonomická v Praze |
| Faculty: |
|
| Department: |
|
Information on submission and defense
| Date of assignment: |
25. 9. 2023 |
| Date of submission: |
30. 6. 2025 |
| Date of defense: |
2025 |
Files for download
The files will be available after the defense of the thesis.