Model prédictif de traitement des opérations de soutage des navires utilisant l’approche de régression linéaire multiple.

En raison des nouvelles conditions économiques difficiles, le secteur de l'avitaillement est devenu une activité vitale pour les acteurs de la chaîne d'approvisionnement maritime. C'est pourquoi les armateurs, les opérateurs et les affréteurs sont en quête permanente de recherche des meilleurs fournisseurs d'avitaillement dans le monde notamment en termes de temps de soutage déployé. Des fournisseurs capables de garantir que les navires de leurs clients seront approvisionnés à l'arrivée et pendant la période d’escale, sans aucun retard dans leur programme opérationnel. Les compagnies maritimes demandent généralement la durée estimée de l'opération de soutage, afin de planifier à l'avance l'ensemble du scénario d'escale du navire en question. Cependant, en raison de la nature stochastique de l'approvisionnement physique en combustible de soutage, aucune réponse précise n'est obtenue du côté du fournisseur de combustible. Cet article a pour but d'aider les compagnies maritimes, les agents maritimes, les opérateurs de terminaux et tous les acteurs concernés à programmer leurs opérations de manière plus efficace. A cet égard, sur la base de données réelles acquises auprès d'un fournisseur de carburant au port de Tanger Med au Maroc, afin d'identifier les principaux facteurs qui ont un impact susceptible sur la durée de l'opération d’approvisionnement. En s’appuyant sur une base de données, nous utilisons un modèle de prédiction par régression linéaire multiple pour la mesure du temps de traitement du combustible de soutage.

The impact of Covid-19 on the port environment: The case of Tanger Med container port, Morocco

The appearance of the COVID-19 virus has a huge impact on the economy, where many factories and logistics flows are affected. With global supply chains severely disrupted, production and consumption centers around the world are beginning to be affected by the situation. our study tried to measure the impact of this pandemic on the containers transport in Morocco, our work targeted the Tanger Med port due to its geographic position as the most important link between Africa and Europe, Autoregressive Distributed Lag (ARDL) cointegration technique was applied, this model integrates the term of lag and difference in the modeling of linear series. To verify the existence of long-term relationships, F-bond test was applied. The model was estimated on short and long term. the results were significant and has shown that the activity within Tanger Med port, experienced a shock during the pandemic period