W badaniu przeanalizowano, w jaki sposób automatyzacja i robotyzacja procesów logistycznych mogą zwiększyć efektywność końcowego etapu produkcji, tzw. End-of-Line. To kluczowy moment, w którym gotowe produkty są pakowane, układane na paletach i przygotowywane do wysyłki. W badaniu wykorzystano modelowanie symulacyjne, czyli komputerowe odwzorowanie rzeczywistych procesów, w połączeniu z Teorią Ograniczeń (TOC), która pomaga wskazywać i usuwać tzw. „wąskie gardła” czyli miejsca, w których przepływ materiałów zostaje spowolniony. Celem badania było zwiększenie płynności produkcji, zmniejszenie opóźnień i optymalizacja wykorzystania zasobów. Dzięki analizie symulacyjnej udało się zidentyfikować najważniejsze przeszkody w przepływie materiałów, takie jak przeciążenie maszyn pakujących czy opóźnienia przy załadunku palet. Wprowadzenie stref buforowych - miejsc przechowywania między etapami - zapewniło ciągłość działania urządzeń. Najważniejszym wynikiem badania było opracowanie scenariusza, w którym dzięki automatyzacji możliwe było ograniczenie liczby pracowników z trzynastu do jednej osoby na zmianę, bez utraty wydajności. System działa płynnie, a maszyny i roboty pracują bez przestojów. Udało się zwiększyć przepustowość linii i obniżyć koszty operacyjne. Wnioski z badania są praktyczne dla firm produkcyjnych. Wdrażając robotyzację wspartą analizą danych i TOC, przedsiębiorstwa mogą znacząco poprawić wydajność i elastyczność działania. Oryginalność pracy polega na połączeniu trzech metod: modelowania symulacyjnego, teorii TOC oraz oceny nowoczesnych technologii logistycznych. Takie podejście tworzy skuteczne narzędzie do optymalizacji produkcji.