إدارة المخاطر الصناعية في المؤسسة الوطنية لنقل وتسويق المحروقات سوناطراك ، فرع سكيكدة ، باستعمال الشبكات العصبية الإصطناعية

Abstract

هدفت الدراسة إلى بناء نماذج شبكات عصبية اصطناعية، باعتبارها من تقنيات الذكاء الاصطناعي الحديثة، والتي من شأنها المساعدة في تحسين إدارة المخاطر الصناعية واتخاذ قرارات استباقية في المؤسسة الوطنية لنقل وتسويق المحروقات سوناطراك – فرع سكيكدة-، واختبار مدى قدرتها على تقديم تقديرات دقيقة عن المخاطر الصناعية التي يمكن أن تواجهها هذه المؤسسة. من أجل ذلك، تم الاعتماد على المنهج الوصفي التحليلي إضافة الى المنهج الكمي، وعلى الملاحظة، المقابلة والوثائق كأدوات لجمع البيانات، حيث تم جمع بيانات الحوادث والمعطيات التقنية من المؤسسة محل الدراسة (من الفترة الممتدة من 2013 الى أكتوبر 2024)، وقد تمت معالجتها وتحويلها إلى شكل رقمي باستخدام برنامج Excel، ليتم بعدها العمل على بناء شبكات عصبية باستخدام برنامج MATLAB R2024a وSPSS26. توصلت الدراسة إلى بناء ثلاث شبكات عصبية اصطناعية، تتخصص الشبكة الأولى في التنبؤ بتكرار الحادث، الثانية في تحديد منطقة الحادث، والثالثة في تقدير مدة توقف العمل، حيث حققت النماذج الثلاثة معاملات جودة عالية، بلغت قيمتها 0.8652 للنموذج الأول، 0.7002 للنموذج الثاني، و0.7857 للنموذج الثالث، مما يدل على قدرة هذه الشبكات في تقديم تنبؤات دقيقة تساعد على إدارة المخاطر الصناعية داخل المؤسسة محل الدراسة.