الفهرس 
الفصل الثانى: الإطار المفاهيمى للدراسةيوجد فقط 14 صفحة متاحة للعرض العام
 |  | from | 144 |  |  |
| | | from | 144 | | |
المستخلص
لقد هدفت الدراسة إلى دراسة مدى تأثير استخدام الحوسبة السحابية على الأداء الإنتاجى بشركات البترول الدولية في مصر. بيان مدى تأثير استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي على الأداء الإنتاجى بشركات البترول الدولية في مصر. بالإضافة إلى بناء إطار مقترح يوضح كيفية تأثير العلاقة التفاعلية بين الحوسبة السحابية والذكاء الاصطناعي على الأداء الإنتاجى بشركات البترول الدولية في مصر.
واعتمدت الدراسة على أسلوب العينات في دراسة المجتمع بالرغم من صغر حجم المجتمع. وذلك لسببين رئيسيين وهما: الانتشار الجغرافى لمفردات المجتمع (التشتت الجغرافي)، وأيضًا عدم إمكانية الوصول لجميع مفردات المجتمع نظراً لحساسية القطاع للأمن القومى للدولة. مما ترتب عليه صعوبة الحصول على البيانات المطلوبة. ومن هنا تم إعتماد الدراسة على أهم 5 شركات بترول دولية تعمل في مصر بالاعتماد على التقنيات التكنولوجية الحديثة والمتطورة (الحوسبة السحابية – الذكاء الإصطناعى) فى مجال إستكشاف وإنتاج البترول طبقاً لبيانات شركات البترول الدولية المنشورة على الموقع الرسمي لوزارة البترول والثروة المعدنية. وتم استخدام العينة العشوائية الطبقية التناسبية وهى أحد أنواع العينات الإحتمالية وتم إستخدام التوزيع النسبى فى العينة محل الدراسة، وإعتمدت الباحثة على جداول العينات عند مستوى ثقة95% وخطأ مسموح به فى التقدير ±5 حيث بلغ حجم العينة الإجمالى (359) مفردة تم توزيعهم وفقًا للتوزيع النسبى. ولاختبار معنوية فروض الدراسة تم استخدام الانحدار الخطي المتعدد لمعرفة علاقة التأثير بين متغيرات الدراسة. ولكن قبل تطبيق تحليل الانحدار لاختبار الفرض تم إجراء بعض الاختبارات من أجل ضمان ملائمة البيانات لإفتراضات تحليل الانحدار، وذلك فيما يتعلق بافتراض ضرورة عدم وجود ارتباط عالى بين أبعاد المتغير المستقل. لذا قامت الباحثة بإجراء معامل تضخم التباين (Variance Inflation Factor –VIF) واختبار التباين المسموح به (Tolerance)لكل متغير من المتغيرات المستقلة. حيث يجب أن تكون المتغيرات المستقلة للنموذج مستقلة فيما بينها. مع العلم أنه لابد من عدم تجاوز معامل تضخم التباين قيمة (10)، وقيمة اختبار التباين المسموح لابد أن تكون أكبر من (0.05) لإثبات عدم وجود ارتباط عالى بين متغيرات الدراسة وضمان ملائمة البيانات لافتراضات تحليل الانحدار المتعدد.
وقد خَلَصت الدراسة إلى العديد من النتائج أهمها: أن العلاقة ما بين تقنيات الحوسبة السحابية والذكاء الاصطناعى هي علاقة ترابط وتكامل ويترتب عليها تحقيق العديد من المزايا، وهو مايتفق مع دراسة(El khatib et al.,2019). كما أن البنية التحتية كخدمة هو أهم أبعاد الحوسبة السحابية المعتمد عليها بشركات البترول الدولية في مصر. بالاضافة إلى أن العلاقة التفاعلية بين حوسبة السحابية والذكاء الاصطناعى تؤثر بشكل مباشر على مستوى الأداء الإنتاجى بشركات البترول محل الدراسة من خلال نتائج الدراسة الميدانية، ويحقق العديد من المزايا، وقد تم توضيح ذلك من خلال الإطار المقترح الذى توصلت له الباحثة.
وفى ضوء النتائج التى تم التوصل إليها توصى الدراسة بضرورة الدمج الكامل ما بين أبعاد الحوسبة السحابية والذكاء الإصطناعى من أجل تخفيض تكاليف الاستثمار فى التكنولوجيا، و زيادة الأرباح ورفع كفاءة العمل بشركات البترول الدولية في مصر. كما أنه لابد أن يكون هناك تغذية عكسية لتقييم الأداء الإنتاجى بصورة مستمرة من أجل ضمان الاستمرارية والنمو فى الأداء الإنتاجى. بالإضافة إلى أنه للتمكن من التعامل مع طبيعة العمل المتطورة بشركات البترول الدولية في مصر لابد ان تحرص تلك الشركات على تحسين آليات الحوسبة السحابية والذكاء الاصطناعي باستمرار.
الكلمات المفتاحية: الحوسبة السحابية، البنية التحتية كخدمة، المنصات كخدمة، البرمجيات كخدمة، الذكاء الاصطناعى، الخوارزميات الجينية، النظم الخبيرة، الشبكات العصبية، الوكلاء الأذكياء، الأداء الانتاجى، الإنتاجية، الطاقة الإنتاجية، نسبة الإنجاز.