تطوير نموذج لتقدير إنتاجية اليد العاملة لأعمال الطينة باستخدام الذكاء الصنعي - Abdullah Ghbeish; Samah Makkieh; Fayez Jrad (Tishreen University, 2023)
إن عدم تقدير الإنتاجية بشكل دقيق يؤدي إلى التأخر بزمن المشروع وزيادة في كلفته، لذلك تعد عملية تقدير الإنتاجية ذات أهمية كبيرة في جميع مجالات التشييد. غالباً ما يطغى العامل البشري على باقي العوامل المؤثرة في العملية الإنتاجية لكون نسبة كبيرة جداً من الأعمال تعتمد على العنصر البشري. تعتبر الطينة من أهم أعمال الإكساء الداخلية والخارجية لكافة أنواع المشاريع، ولا يكاد يخلو أي بناء أو منشأة في الواقع السوري من أعمال الطينة. لذلك يهدف هذا البحث إلى تطوير نموذج شبكة عصبية [ANN] غير معتمد على الخبرة الشخصية يربط العوامل المؤثرة على إنتاجية اليد العاملة لأعمال الطينة مع بعضها البعض. تم تحديد العوامل المؤثرة على الإنتاجية من خلال الدراسات السابقة ومن خلال إجراء عملية رصد لآراء مدراء المشاريع ومهندسي الموقع والمقاولون ومن خلال البيانات التي تم الحصول عليها، تم استخدام 8 عوامل مؤثرة للتنبؤ بإنتاجية اليد العاملة لأعمال الطينة وتشمل: موقع تنفيذ الطينة، طريقة تنفيذ الطينة، عدد الأوجه، عدد فرق العمل، العمر، خبرة فريق العمل، الطقس، ارتفاع الطابق. تم تدريب الشبكة على عدة تصاميم معمارية، واختيار التصميم الموافق للخطأ الأصغري وأعلى معامل ارتباط كأفضل تصميم معماري، كانت الشبكة المثلى تتكون من 8 مدخلات للشبكة وطبقة خفية واحدة بعشر عقد وطبقة الخرج التي تتمثل بإنتاجية اليد العاملة. تم اختبار الشبكة المثلى على عينات لم تتدرب عليها مسبقاً، وأثبتت نتائج الاختبار دقة النموذج المقترح في التنبؤ بمعامل ارتباط R=98.12%. وأخيراً تم تطوير واجهة برمجية تقدم إنتاجية اليد العاملة لأعمال الطينة بالاعتماد على الشبكة المطورة أعلاه.