"دور الذكاء الاصطناعي في تحسين تخصيص الموارد في المشاريع الهندسية في ليبيا"

الملخص:

يعد تخصيص الموارد الركيزة الأساسية لنجاح إدارة المشاريع الهندسية، وذلك من خلال الاستخدام الفعال للموارد مثل العمالة والمواد والمعدات. إلا أن الأساليب التقليدية المعتمدة على النمذجة الثابتة وتقنيات التحسين القائمة على الإجراءات الحدسية تعاني من محدودية في قدرتها على التكيف مع التغيرات الفورية، مما يؤدي إلى انخفاض الكفاءة، وتجاوز التكاليف، وتفويت المواعيد النهائية. وتزداد أهمية هذه التحديات مع تزايد تعقيد المشاريع الهندسية الحديثة واتساع نطاقها . يتجاوز هذا البحث المشكلات السابقة من خلال اقتراح إطار عمل متكامل قائم كليا على الذكاء الاصطناعي بهدف تحسين تخصيص الموارد وتحقيق نتائج أفضل للمشاريع. وعلى عكس الأساليب التقليدية، يعتمد الإطار المقترح على التحليلات التنبؤية والخوارزميات المتقدمة باستخدام تقنيات التعلم الآلي لتحليل كميات هائلة من البيانات التاريخية واللحظية، بهدف التنبؤ بدقة بالاحتياجات المستقبلية للموارد وتنفيذ عمليات إعادة تخصيص ديناميكية. وكما توضح دراسة الحالة التي أجريت في ليبيا، يملك الإطار المقترح القدرة على تقليل الهدر في الموارد، وتعزيز الإنتاجية، والتعامل مع الاضطرابات غير المتوقعة مثل تعطل سلاسل الإمداد أو نقص العمالة، وذلك من خلال دمج التحليلات التنبؤية مع خوارزميات التحسين. وتكمن حداثة هذا النهج في الجمع بين التحليلات التنبؤية واتخاذ القرار الفوري ضمن إطار مقيد يضمن الالتزام بالميزانية والجدول الزمني دون المساس بالكفاءة أو الجودة. يهدف البحث إلى تصميم نموذج قوي لتخصيص الموارد والتحقق من فعاليته، مع تحقيق دقة تنبؤ تصل إلى 99.3% وتحسين استغلال الموارد بشكل أمثل. ويقوم هذا النموذج على نظام هجين للذكاء الاصطناعي، حيث تتولى التحليلات التنبؤية تقدير الطلب على الموارد، بينما تقوم خوارزميات التحسين بتوزيعها بشكل ديناميكي. وتظهر عمليات المحاكاة ودراسات الحالة أن الإطار المقترح يساهم في تقليل وقت الخمول، وخفض التكاليف، وضمان إنجاز المشاريع في الوقت المحدد. وتشير النتائج إلى الإمكانات الكبيرة للأنظمة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي في إحداث نقلة نوعية في إدارة الموارد الهندسية.

الكلمات المفتاحية التحسين التحليلات التنبؤية تخصيص الموارد الذكاء الاصطناعي، الكفاءة.