DOI: https://doi.org/10.3390/systems14020187
تاريخ النشر: 2026-02-09
المؤلف: Marcela Souto Castro وآخرون
الموضوع الرئيسي: الموانئ البحرية واللوجستيات
نظرة عامة
تستكشف هذه الدراسة دور الذكاء الاصطناعي (AI) في تعزيز الاستدامة داخل أنظمة الموانئ، مع التركيز على مساهماته في الكفاءة التشغيلية، والشفافية، والمرونة، والأداء البيئي. من خلال تحليل بيبليومتري منهجي لـ 80 مقالة تمت مراجعتها من قبل الأقران نُشرت بين عامي 2019 و2025، تحدد الأبحاث ثلاثة مجالات تطبيق رئيسية للذكاء الاصطناعي في الموانئ البحرية: الكفاءة التشغيلية والتحسين، وتمكين الموانئ الذكية والرقمية عبر إنترنت الأشياء، والحوكمة والامتثال. تكشف النتائج عن زيادة كبيرة في المنشورات، لا سيما في عام 2025، وتبرز تقارب الذكاء الاصطناعي مع التقنيات التكميلية مثل إنترنت الأشياء وبلوك تشين، مما يعزز الثقة والتشغيل البيني.
تؤكد الأبحاث على تحول التركيز من التطبيقات التكنولوجية المعزولة إلى فهم أوسع للموانئ كنظم اجتماعية-تكنولوجية معقدة. كانت الدراسات المبكرة تركز على الجوانب التشغيلية، بينما توسعت الأبحاث اللاحقة لتشمل الاستدامة البيئية وتحديات الحوكمة. تشير الدراسة أيضًا إلى أن اعتماد الذكاء الاصطناعي ليس مجرد جهد تقني؛ بل يحمل مخاطر مثل ثغرات الأمن السيبراني وتأثيرات اجتماعية-تكنولوجية، مما يتطلب نهجًا نظاميًا للحوكمة واستعداد المنظمات. يدعو المؤلفون إلى استراتيجيات متكاملة تتماشى مع الابتكارات التكنولوجية والأطر التنظيمية ومشاركة أصحاب المصلحة لتعظيم فوائد الذكاء الاصطناعي في تحقيق أنظمة موانئ مستدامة ومرنة. تشمل اتجاهات البحث المستقبلية الحاجة إلى دراسات طولية وتطوير أطر مفاهيمية تربط اعتماد الذكاء الاصطناعي بنتائج الاستدامة.
مقدمة
تسلط مقدمة ورقة البحث الضوء على الدور المحوري للموانئ كنظم اجتماعية-تكنولوجية معقدة ضمن سلاسل الإمداد العالمية، حيث تتقاطع كفاءة اللوجستيات، والأداء البيئي، والتقدم التكنولوجي. لقد أدت الضغوط الأخيرة لتخفيض الكربون في النقل وتعزيز مرونة سلسلة الإمداد إلى تسريع دمج التقنيات الرقمية المتقدمة، وخاصة الذكاء الاصطناعي (AI)، في عمليات الموانئ. يركز مفهوم الموانئ الذكية، الذي يتميز باستخدام تقنيات مثل الأتمتة وتحليل البيانات الكبيرة، بشكل أساسي على الكفاءة التشغيلية والسلامة. ومع ذلك، تشير الأدبيات إلى أن النهج الذي يركز فقط على التكنولوجيا غير كافٍ لمعالجة التحديات الأوسع للاستدامة. بدلاً من ذلك، يُعترف بشكل متزايد بأن الذكاء الاصطناعي هو قوة تحويلية يمكن أن تعزز الحوكمة والقدرات التكيفية داخل أنظمة الموانئ.
تحدد الورقة أيضًا الانتقال من الموانئ الذكية إلى أنظمة الموانئ المستدامة، مع التأكيد على الحاجة إلى منظور على مستوى النظام يشمل مختلف أصحاب المصلحة، بما في ذلك شركات الشحن، والجهات التنظيمية، والمجتمعات المحلية. يبرز هذا المنظور الاعتماد المتبادل والتطور المشترك للابتكار التكنولوجي وهياكل الحوكمة، مما يضع الاستدامة والمرونة كخصائص ناشئة للتفاعلات المنسقة بدلاً من الحلول التكنولوجية المعزولة. توضح الدراسات التجريبية، وخاصة تلك التي تفحص الموانئ الإسبانية، كيف يمكن أن يسهل الذكاء الاصطناعي، عند دمجه مع التقنيات الناشئة، تقليل الانبعاثات وتخطيط اللوجستيات المستدامة. تختتم المقدمة بالإشارة إلى الطبيعة المجزأة للأبحاث الحالية حول الذكاء الاصطناعي في السياقات البحرية، مما يبرز ضرورة التحليلات الشاملة التي تجمع بين المنظورات التقنية والبيئية والحوكمة لفهم أفضل لدور الذكاء الاصطناعي في تعزيز الاستدامة والمرونة عبر أنظمة الموانئ.
الطرق
تستخدم الدراسة تصميم بحث بيبليومتري يكون شفافًا وقابلًا للتكرار، ملتزمًا بالإرشادات المعمول بها لرسم خرائط العلوم وتحليل الأداء. هذه الطريقة فعالة بشكل خاص لاستكشاف التطور الهيكلي لمجالات البحث متعددة التخصصات، مثل الذكاء الاصطناعي (AI) في السياقات البحرية والموانئ. من خلال استخدام التحليل البيبليومتري، تجمع الأبحاث بين مجموعة متنوعة من الأدبيات مع الحفاظ على الصرامة التحليلية والتماسك المفاهيمي، وهو أمر حاسم نظرًا للطبيعة المجزأة والمتطورة بسرعة لهذا المجال.
تدمج المنهجية تحليل الأداء – الذي يفحص اتجاهات النشر، وتأثير الاقتباس، والمساهمين الرئيسيين – مع تقنيات رسم خرائط العلوم، بما في ذلك الاقتران البيبليوغرافي وتكرار الكلمات الرئيسية. تهدف هذه المجموعة إلى الكشف عن الهيكل الفكري والتطور الموضوعي داخل المجال. الهدف الرئيسي للدراسة ليس إنشاء كتالوج شامل لجميع المنشورات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي في الدراسات البحرية، بل تحديد الهياكل المعرفية الرئيسية، والمسارات الموضوعية، وأنماط البحث العامة التي تسهل الانتقال من الموانئ الذكية التقليدية إلى أنظمة الموانئ المستدامة.
النتائج
تُعرض نتائج تحليل الأداء البيبليومتري ورسم خرائط العلوم، المستمدة من مجموعة بيانات تم فحصها تضم 80 مقالة منشورة في مجلات بين عامي 2019 و2025، في هذا القسم. تكشف مؤشرات الاقتباس، استنادًا إلى تصدير سكوبس بتاريخ 1 ديسمبر 2025، عن إجمالي 1288 اقتباسًا عبر المجموعة، مما يؤدي إلى مؤشر h يبلغ 21. وهذا يشير إلى تأثير قوي للمقالات، بمتوسط 16.1 اقتباس لكل مقالة، مما يبرز الأهمية الأكاديمية لمخرجات البحث ضمن هذه الفترة الزمنية.
المناقشة
تحدد قسم المناقشة في ورقة البحث فجوة كبيرة في الأدبيات بشأن الفهم الموجه نحو النظام لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في أنظمة الموانئ، لا سيما في سياق الاستدامة والمرونة ضمن سلاسل الإمداد. بينما كان هناك زيادة في المنشورات حول هذا الموضوع، غالبًا ما تفتقر المراجعات الحالية إلى نهج شامل يدمج تقنيات بيبليومترية مع التركيز على ديناميات مستوى النظام. تهدف الدراسة إلى سد هذه الفجوة من خلال تحليل كيفية تصور الذكاء الاصطناعي وتطبيقه لتعزيز الاستدامة والمرونة في أنظمة الموانئ. تحدد أربعة أهداف محددة: تتبع تطور الإنتاج العلمي وتأثير الاقتباس، وتحديد المنشورات المؤثرة، ورسم خرائط المساهمين الرئيسيين، وكشف عن الكتل الموضوعية السائدة من خلال التحليل البيبليومتري.
تشمل المنهجية استرجاع البيانات البيبليوغرافية من قاعدة بيانات سكوبس، مع التركيز على المقالات التي تتناول الذكاء الاصطناعي في السياقات البحرية ذات الصلة بالاستدامة والمرونة. أسفرت عملية الفحص المنهجي عن مجموعة بيانات نهائية تضم 80 مقالة تمت مراجعتها من قبل الأقران للتحليل البيبليومتري. تستخدم الدراسة تقنيات تحليل الأداء ورسم خرائط العلوم لتقييم اتجاهات النشر، وتأثير الاقتباس، والهياكل الموضوعية. تكشف النتائج عن علاقة ديناميكية بين مخرجات النشر وأداء الاقتباس، مع زيادة ملحوظة في المنشورات في عام 2025، على الرغم من أن أعداد الاقتباسات تتأخر بسبب الوقت المطلوب لاستيعاب الأبحاث الأكاديمية. كما تسلط التحليلات الضوء على المساهمين الرئيسيين، بما في ذلك المجلات والمؤلفين المؤثرين، وتؤكد على التركيز الجغرافي لمخرجات البحث، لا سيما في الصين، التي تتصدر في كل من المنشورات والاقتباسات. بشكل عام، تسهم الدراسة في فهم دور الذكاء الاصطناعي في تعزيز أنظمة الموانئ المستدامة والمرنة، مع التأكيد على الحاجة إلى أبحاث مستمرة تدمج الأبعاد التكنولوجية والبيئية والحوكمة.
DOI: https://doi.org/10.3390/systems14020187
Publication Date: 2026-02-09
Author(s): Marcela Souto Castro et al.
Primary Topic: Maritime Ports and Logistics
Overview
This study explores the role of Artificial Intelligence (AI) in enhancing sustainability within port ecosystems, emphasizing its contributions to operational efficiency, transparency, resilience, and environmental performance. Through a systematic bibliometric analysis of 80 peer-reviewed articles published between 2019 and 2025, the research identifies three primary application streams of AI in maritime ports: operational efficiency and optimization, digital and smart-port enablement via IoT, and governance and compliance. The findings reveal a significant increase in publications, particularly in 2025, and highlight the convergence of AI with complementary technologies like IoT and blockchain, which enhance trust and interoperability.
The research underscores a shift in focus from isolated technological applications to a broader understanding of ports as complex socio-technical systems. Early studies concentrated on operational aspects, while later research expanded to include environmental sustainability and governance challenges. The study also points out that AI adoption is not merely a technical endeavor; it carries risks such as cybersecurity vulnerabilities and socio-technical impacts, necessitating a systemic approach to governance and organizational readiness. The authors advocate for integrated strategies that align technological innovations with regulatory frameworks and stakeholder engagement to maximize the benefits of AI in achieving sustainable and resilient port ecosystems. Future research directions include the need for longitudinal studies and the development of conceptual frameworks linking AI adoption to sustainability outcomes.
Introduction
The introduction of the research paper highlights the pivotal role of ports as complex socio-technical systems within global supply chains, where logistics efficiency, environmental performance, and technological advancements converge. Recent pressures to decarbonize transport and enhance supply chain resilience have catalyzed the integration of advanced digital technologies, particularly Artificial Intelligence (AI), into port operations. The concept of smart ports, characterized by the use of technologies such as automation and big data analytics, has primarily focused on operational efficiency and safety. However, the literature suggests that a mere technology-centric approach is inadequate for addressing broader sustainability challenges. Instead, AI is increasingly recognized as a transformative force that can enhance governance and adaptive capabilities within port ecosystems.
The paper further delineates the transition from smart ports to sustainable port ecosystems, emphasizing the need for a system-level perspective that encompasses various stakeholders, including shipping companies, regulators, and local communities. This perspective underscores the interdependencies and co-evolution of technological innovation and governance structures, positioning sustainability and resilience as emergent properties of coordinated interactions rather than isolated technological solutions. Empirical studies, particularly those examining Spanish ports, illustrate how AI, when integrated with emerging technologies, can facilitate emissions reduction and sustainable logistics planning. The introduction concludes by noting the fragmented nature of existing research on AI in maritime contexts, highlighting the necessity for comprehensive analyses that synthesize technical, environmental, and governance perspectives to better understand AI’s role in promoting sustainability and resilience across port ecosystems.
Methods
The study employs a bibliometric research design that is both transparent and replicable, adhering to established guidelines for science mapping and performance analysis. This approach is particularly effective for exploring the structural development of interdisciplinary research domains, such as Artificial Intelligence (AI) in maritime and port contexts. By utilizing bibliometric analysis, the research synthesizes a diverse body of literature while maintaining analytical rigor and conceptual coherence, which is crucial given the fragmented and rapidly evolving nature of the field.
The methodology integrates performance analysis—examining publication trends, citation impact, and leading contributors—with science mapping techniques, including bibliographic coupling and keyword co-occurrence. This combination aims to reveal the intellectual structure and thematic evolution within the domain. The study’s primary objective is not to create a comprehensive catalog of all AI-related publications in maritime studies but to identify key knowledge structures, thematic trajectories, and overarching research patterns that facilitate the transition from traditional smart ports to sustainable port ecosystems.
Results
The results of the bibliometric performance analysis and science mapping, derived from a screened dataset of 80 journal articles published between 2019 and 2025, are presented in this section. The citation indicators, based on the Scopus export dated December 1, 2025, reveal a total of 1288 citations across the corpus, resulting in an h-index of 21. This indicates a robust impact of the articles, with an average of 16.1 citations per article, highlighting the scholarly significance of the research output within this timeframe.
Discussion
The discussion section of the research paper identifies a significant gap in the literature regarding the system-oriented understanding of AI applications in port ecosystems, particularly in the context of sustainability and resilience within supply chains. While there has been a surge in publications on this topic, existing reviews often lack a comprehensive approach that integrates bibliometric techniques with a focus on ecosystem-level dynamics. The study aims to fill this gap by analyzing how AI has been conceptualized and applied to enhance sustainability and resilience in port ecosystems. It outlines four specific objectives: tracing the evolution of scientific production and citation impact, identifying influential publications, mapping key contributors, and uncovering dominant thematic clusters through bibliometric analysis.
The methodology involves retrieving bibliographic data from the Scopus database, focusing on articles that explicitly address AI in maritime contexts with relevance to sustainability and resilience. A systematic screening process yielded a final dataset of 80 peer-reviewed articles for bibliometric analysis. The study employs performance analysis and science mapping techniques to assess publication trends, citation impact, and thematic structures. The findings reveal a dynamic relationship between publication output and citation performance, with a notable increase in publications in 2025, although citation counts lag behind due to the time required for scholarly uptake. The analysis also highlights key contributors, including influential journals and authors, and underscores the geographical concentration of research output, particularly in China, which leads in both publications and citations. Overall, the study contributes to the understanding of AI’s role in advancing sustainable and resilient port ecosystems, emphasizing the need for ongoing research that integrates technological, environmental, and governance dimensions.