نموذج تنبؤي لإنتاجية محطة حاويات ميناء عدن (ACT) اعتمادًا على الشبكات العصبية الاصطناعية وتحليل المؤشرات التشغيلية

محمد علوي أمزربه(1)، هشام هلال (2)، إيمان فاروق الحداد (3)

DOI NO. https://doi.org/10.59660/52729 Received 01/05/2025, Revised 25/09/2025, Acceptance 12/01/2026, Available online and Published 01/07/2026

المستخلص

يهدف هذا البحث إلى تطوير نموذج تنبؤي كمي متقدم لقياس وتحليل إنتاجية محطة عدن للحاويات، من خلال توظيف الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN) لقياس أثر تطبيق نظام تشغيل المحطات (TOS) والعوامل الزمنية والموسمية على مجموعة من المؤشرات التشغيلية الرئيسة. اعتمدت الدراسة على المنهج الكمي التحليلي، حيث جُمعت بيانات تشغيلية فعلية لفترة زمنية ممتدة قبل وبعد تطبيق النظام، وتمت معالجتها وتطبيعها وبناؤها ضمن نموذج شبكة عصبية متعددة الطبقات باستخدام خوارزمية
 Rprop+، مع تقييم دقة التنبؤ عبر مؤشرات R² وRMSE وMAE . أظهرت النتائج تفوق النماذج التنبؤية في تفسير والتنبؤ بثلاثة مؤشرات رئيسة هي تكلفة مناولة الحاويات (R² = 0.980)، وعدد الحاويات المتداولة (R² = 0.935)، وعدد السفن المترددة (R² = 0.721)، في حين حققت بقية المؤشرات مستويات أداء متوسطة إلى ضعيفة، مما يعكس اختلاف درجة تعقيد العوامل المؤثرة عليها. كما بيّن تحليل أهمية المتغيرات أن عامل الزمن كان الأكثر تأثيرًا، يليه تطبيق نظام  TOS، مما يؤكد الأثر الإيجابي للتحول الرقمي على الأداء التشغيلي للمحطة. ويوصي البحث بضرورة توسيع استخدام النماذج التنبؤية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي في التخطيط التشغيلي، وتعزيز تكامل نظام TOS مع الجهات ذات العلاقة، وتحديث معدات المناولة، وإنشاء وحدة متخصصة لتحليل البيانات التشغيلية، بما يسهم في رفع الكفاءة، وتحسين جودة القرار، وتعزيز القدرة التنافسية لمحطة عدن للحاويات.