تم إضافة تقرير جديد 2024
ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا









الرئيسية > أساليب تعزيز تطبيقات الذكاء ال...>الوصف

أساليب تعزيز تطبيقات الذكاء الاصطناعي في تحسين إدارة الجدول الزمني والموارد في مشاريع البنية التحتية الرشيقة في المملكة العربية السعودية

العنوان بلغة أخرى: Methods for Enhancing AI Applications in Improving Schedule and Resource Management in Agile Infrastructure Projects in Saudi Arabia
المصدر: مجلة العلوم الإقتصادية والإدارية والقانونية
الناشر: المركز القومي للبحوث غزة
المؤلف الرئيسي: محمد، أنور محمد قسم الله (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Mohammed, Anwar Mohammed Gismallah
المجلد/العدد: مج8, ع15
محكمة: نعم
الدولة: فلسطين
التاريخ الميلادي: 2024
الشهر: ديسمبر
الصفحات: 17 - 32
ISSN: 2522-3372
رقم MD: 1538267
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink, IslamicInfo
مواضيع:
إدارة المشاريع | البنية التحتية | تكنولوجيا الإدارة | التخطيط الزمني
كلمات المؤلف المفتاحية:
أساليب تطبيقات الذكاء الاصطناعي | إدارة الجدول الزمني والموارد | مشاريع البنية التحتية الرشيقة | Artificial Intelligence Applications | Schedule and Resource Management | Agile Infrastructure Projects
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

11

حفظ في:
المستخلص: هدفت الدراسة إلى التعرف على مدى استخدام أساليب تعزيز تطبيقات الذكاء الاصطناعي (أسلوب تحليل البيانات الضخمة، أسلوب أتمتة الجدولة، أسلوب المراقبة الفورية والتحليل التنبؤي) في تحسين إدارة الجدول الزمني والموارد في مشاريع البنية التحتية الرشيقة في المملكة العربية السعودية، وقد تكون مجتمع الدراسة من العاملين بمشاريع البنية التحتية الرشيقة في المملكة العربية السعودية، واشتملت عينة الدراسة على (95) مفردة، واستخدم الباحث المنهج الوصفي كمنهج للدراسة، والذي يركز على دراسة الوضع الحالي لظاهرة معينة كما هي موجودة في الواقع، واستعان بالاستبانة كأداة للدراسة، وقد توصلت الدراسة إلى عدد من النتائج، أهمها: إن استخدام أساليب تعزيز تطبيقات الذكاء الاصطناعي جاءوا بدرجة استجابة (عالية)؛ حيث جاء الأسلوب الأول: تحليل البيانات الضخمة بمتوسط حسابي (3.70)، وجاء الأسلوب الثاني: أتمتة الجدولة بمتوسط حسابي (4.05)، وقد جاء والأسلوب الثالث: المراقبة الفورية والتحليل التنبؤي بمتوسط حسابي (3.42). وقد أوصت الدراسة بالعديد من التوصيات أهمها: ضرورة عقد دورات تدريبية للعاملين في مشاريع البنية التحتية الرشيقة على استخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي بشكل فعال، ضرورة استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات التاريخية للتنبؤ بالاحتياجات المستقبلية، العمل على استخدام تطبيقات الذكاء الاصطناعي في إدارة الجدول الزمني.

The study aimed to investigate the extent to which artificial intelligence (AI) enhancement methods (big data analysis, scheduling automation, real-time monitoring, and predictive analytics) are utilized to improve schedule and resource management in agile infrastructure projects in Saudi Arabia. The study population consisted of employees working on agile infrastructure projects in the Kingdom. The sample included (95) individuals. The researcher employed a descriptive approach and used a questionnaire as the study tool. The study revealed several findings including that the use of AI enhancement methods received a high response rate, indicating their significant adoption in the field. The first method, big data analysis, had a mean score of (3.70), while the second method, scheduling automation, had a mean score of (4.05). The third method, real-time monitoring and predictive analytics had a mean score of (3.42). The study recommended several actions, including the necessity of holding training courses for employees in agile infrastructure projects on the effective use of AI applications and the use of AI technologies to analyze historical data to predict future needs and manage project schedules.
ISSN: 2522-3372

عناصر مشابهة


© 2025 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.