| المستخلص: |
تهدف هذه الدراسة إلي تعظيم أداء المشاريع، وخفض تكلفتها باستخدام نموذج مختلط من هندسة القيمة والذكاء الاصطناعي، وقد طبِّق النموذج المقترح على مصنع لصناعة الشاحنات (المركبات) بليبيا. ويهدف النموذج إلى تحقيق الأمثلة على مستويين ،المستوى الأول: تطبيق منهجية هندسة القيمة على تحديد البدائل المثلى المتاحة لأجزاء المركبات المختلفة ما بين تصنيع محلي كامل أو استيراد أو نصف تصنيع محلي . . .وخلافه. والمستوى الثاني: تدريب شبكة عصبية صيغت من قبل الباحثين على البيانات المتاحة من خلال الاستبانات المجمعة، التي تجمع رأي العميل في المواصفات المفضلة له وعلاقتها بعوامل عديدة، ومنها العادات والتقاليد والمستوى الاقتصادي. . . الخ. ويهدف تدريب الشبكة العصبية إلى التنبؤ بالحالات المستقبلية الجديدة الأفضل في ضوء تغير العوامل المؤثرة في قرارات العملاء. وقد وجد أنه بتطبيق هذه المنهجية على عينة من الزبائن أنهم يفضلون وظائف المنتج على الترتيب: (الأمان، والراحة والرفاهة، ومستوى الكماليات، والشكل والديكور الداخلي والخارجي، والمتانة، وقوة المحرك، والوزن المسموح للحمولة، وسرعة الشاحنة، وعمر المحرك) .
This study aims to maximize the performance of projects and reduce the cost by using the hybrid model of value engineering and artificial intelligence. The proposed model has been applied on the Trucks (vehicles) industry in Libya. The model aims to achieve optimization on two levels, the first level is the application of value engineering to determine the optimal alternatives available to different parts of the vehicle between the local manufacture of full import or half of a local manufacturing. . . etc. The second level is to train the neural network that has been formulated by the researchers on the available collected data through questionnaires and collected opinions of the client in his favorite specifications and their relation to several factors, including the customs, traditions and economic level. . . etc. The neural network training aims to predict better situations in the future, adopted according to the light change of the factors which affect customer decisions. It was found that the application of this methodology on a sample of customers that they prefer product functions, respectively (safety- comfort and luxury- luxuries level- the shape and interior and exterior decoration- durability- the power of the engine- the allowable weight of the load- the speed of the truck – and the engine age) .
|
