الذكاء الاصطناعي يخفّض أثر تقلب النفط على أرباح عُمان

قبل أيام فقط، أعلنت ExxonMobil أن انخفاض أسعار النفط قد يضغط على نتائج الربع الرابع بما يتراوح بين 800 مليون و1.2 مليار دولار—إشارة مبكرة إلى موسم أرباح صعب لشركات النفط الكبرى. هذا الرقم لا يخص «إكسون» وحدها؛ هو تذكير عملي بأن الأرباح في النفط والغاز حسّاسة للسعر أكثر مما تحب الشركات الاعتراف به.

في عُمان، حيث يبقى قطاع الطاقة والنفط والغاز أحد أعمدة الاقتصاد، هذه الحساسية ليست خبرًا نظريًا. الفرق أن لدينا اليوم أدوات أكثر واقعية للتعامل معها: الذكاء الاصطناعي في قطاع الطاقة ليس رفاهية تقنية، بل طريقة لتقليل كلفة البرميل، تحسين الاعتمادية، وتقليص المفاجآت التشغيلية التي تتحول سريعًا إلى خسائر مالية عندما يتراجع السعر.

هذه المقالة تأتي ضمن سلسلة «كيف يُحوّل الذكاء الاصطناعي قطاع الطاقة والنفط والغاز في عمان»، وبالاستناد إلى ما حدث مع «إكسون» كخلفية، سنربط بين تقلبات السوق وبين ما يمكن للذكاء الاصطناعي فعله عمليًا داخل الحقول والمصافي وسلاسل الإمداد في السلطنة.

ما الذي تكشفه خسائر “إكسون” فعلًا؟ المشكلة ليست السعر فقط

الجواب المباشر: تقلب السعر يفضح الهشاشة التشغيلية—ومن يملك تشغيلًا أكثر كفاءة يصبح أقل تأثرًا.

انخفاض السعر وحده لا يشرح كل شيء. في خبر «إكسون»، رأينا نقاطًا مهمّة:

• تأثير سلبي من انخفاض أسعار النفط على الأرباح (حتى 1.2 مليار دولار).
• هوامش التكرير (صناعة الوقود) اتسعت وقد تُعوّض ما يصل إلى 700 مليون دولار.
• هوامش الكيماويات الأضعف وشطب أصول (asset writedowns) ضغطت على النتائج.
• بيع أصول أضاف تقريبًا 800 مليون دولار على أساس ربعي.

الرسالة هنا واضحة: شركات الطاقة تُدار على أكثر من محرك (الإنتاج، التكرير، الكيماويات، إدارة الأصول). عندما يهبط السعر، الفارق بين شركة وأخرى لا يكون في «السعر»… بل في قدرتها على ضبط التكاليف، ورفع العائد من الأصول، وتسريع القرار.

وفي عُمان، هذا يعني شيئًا محددًا: إذا أردنا تقليل تأثر أرباحنا بالتقلبات العالمية، فالمدخل الأسرع ليس انتظار السوق، بل رفع الكفاءة عبر التحليلات التنبؤية والأتمتة.

أين يدخل الذكاء الاصطناعي؟ لأنه يحوّل التشغيل إلى أرقام يمكن إدارتها

الجواب المباشر: الذكاء الاصطناعي يقلّل كلفة البرميل عبر تقليل التوقفات، تحسين الصيانة، ورفع الإنتاجية—وهذا يعوض جزءًا كبيرًا من أثر انخفاض السعر.

عندما ينخفض سعر النفط، أول سؤال مالي يصبح: كم تكلفة إنتاج البرميل لدينا؟ هنا يبرز الذكاء الاصطناعي كأداة تحكم—ليس كشعار.

1) الصيانة التنبؤية: تقليل التوقفات غير المخططة

في الواقع التشغيلي، كثير من الخسائر لا تأتي من «تعطل كبير» فقط، بل من سلسلة أعطال صغيرة تؤدي إلى:

• توقفات متكررة
• تخفيض قدرة إنتاجية
• مخاطر سلامة
• استهلاك أعلى للطاقة

الصيانة التنبؤية تستخدم بيانات الاهتزاز، الحرارة، الضغط، تيارات المحركات، وسجلات الصيانة لبناء نماذج تتنبأ بالأعطال قبل وقوعها. النتيجة التي تهم المدير المالي: ساعات تشغيل أكثر وقطع غيار أقل إهدارًا.

جملة قابلة للاقتباس: «كل ساعة توقف غير مخطط لها تتحول إلى خسارة مضاعفة عندما يكون سعر النفط منخفضًا؛ الذكاء الاصطناعي يقلّل هذه الساعات أولًا.»

2) تحسين الإنتاج (Production Optimization) بدل “زيادة الحفر”

عندما تتراجع الأسعار، يصبح توسيع الإنفاق الرأسمالي قرارًا أصعب. هنا يكون الحل الأفضل غالبًا: تحسين ما لديك.

نماذج الذكاء الاصطناعي تستطيع:

• اقتراح إعدادات تشغيل مثلى للآبار (choke settings) لتحقيق أفضل توازن بين الإنتاج واستقرار السريان
• كشف الانحرافات (anomalies) مبكرًا في المضخات والضواغط
• توقع مخاطر التكون (scaling) أو التآكل (corrosion) وتحديد جرعات المعالجة بدقة

في عُمان، حيث تتنوع التحديات الجيولوجية وأساليب الاستخلاص، أي تحسن صغير في الاستقرار التشغيلي قد ينعكس بسرعة على الأرباح—خاصة في مواسم ضغط الأسعار.

3) ذكاء اصطناعي في المصافي: إدارة الهوامش مثلما فعلت “إكسون”

خبر «إكسون» ذكر أن اتساع هوامش صناعة الوقود ساعد في التعويض. هذا يلفت النظر إلى نقطة مهمة لعُمان: التكامل بين الإنتاج والتكرير يخفف أثر تقلبات الأسعار، لكن بشرط تشغيل المصافي بأقصى كفاءة.

الذكاء الاصطناعي في المصافي يدعم:

• التحكم المتقدم (Advanced Process Control) المدعوم بالتعلم الآلي
• تحسين مزج الخامات والمنتجات لتحقيق أعلى هامش ممكن حسب الطلب والأسعار
• تقليل استهلاك الطاقة والبخار (وهذا بند تكلفة كبير في التكرير)

إذا كانت الهوامش «تتسع» في وقت ما، فالربح الحقيقي يذهب لمن يستطيع التقاط الهامش بسرعة—وهذه لعبة بيانات.

كيف يساعد الذكاء الاصطناعي على “تثبيت” الأداء المالي في عُمان؟

الجواب المباشر: بناء إنذار مبكر مالي-تشغيلي يربط السعر بالتكلفة والمخاطر في الوقت الحقيقي.

مع تقلبات 2025 التي وُصفت بأنها الأسوأ خلال نصف عقد وفق ما أشارت إليه التقارير المرتبطة بالسوق، تصبح الحاجة في 2026 إلى «لوحة قيادة» واضحة. أنا أميل إلى نهج عملي: لا تبدأوا بمشاريع ذكاء اصطناعي كبيرة بلا استخدام واضح، بل ابدؤوا من نقطة الألم التي تسبب خسائر عند هبوط السعر.

نموذج بسيط: “غرفة عمليات مالية-تشغيلية”

الفكرة: دمج ثلاثة خطوط بيانات في لوحة واحدة:

1. السعر والطلب (مؤشرات السوق الداخلية/المتاحة للشركة)
2. تكلفة التشغيل اللحظية (طاقة، توقفات، مواد كيميائية، قطع غيار)
3. مخاطر التشغيل (احتمال تعطل، تسرب، انحرافات أداء)

ثم تُستخدم نماذج تعلم آلي لإنتاج:

• توقع تكلفة البرميل خلال الأسبوعين القادمين بناءً على مؤشرات تشغيلية
• سيناريوهات “إذا انخفض السعر X% فما الإجراء التشغيلي الأسرع لتقليل التكلفة Y؟”
• أولويات صيانة لا تعتمد على التقويم بل على الخطر والعائد

جملة قابلة للاقتباس: «الذكاء الاصطناعي لا يوقف تقلب السعر، لكنه يمنع السعر من أن يقرر وحده مصير الربحية.»

حالات استخدام جاهزة لعُمان خلال 90 يومًا (بدون تعقيد)

الجواب المباشر: هناك 4 تطبيقات يمكن أن تعطي أثرًا ملموسًا بسرعة إذا توفرت البيانات والانضباط التشغيلي.

بدل الحديث العام، هذه قائمة قصيرة بمشاريع “قابلة للتنفيذ” في شركات النفط والغاز والطاقة في عُمان:

1. تنبؤ أعطال المضخات والضواغط

   • المدخلات: حساسات الاهتزاز/الحرارة + سجل الأعطال
   • المخرجات: إنذار قبل التعطل + توصية إجراء

2. كشف التسربات والانبعاثات (Methane/Flare analytics) عبر رؤية حاسوبية

   • المدخلات: كاميرات/درون/تفتيش بصري
   • المخرجات: تصنيف حالة + أولوية إصلاح

3. تحسين استهلاك الطاقة في وحدات المعالجة/الضغط

   • المدخلات: بيانات SCADA/DCS
   • المخرجات: إعدادات تشغيل تقلل الطاقة ضمن حدود السلامة

4. ذكاء سلسلة الإمداد لقطع الغيار

   • المدخلات: معدلات الاستهلاك، زمن التوريد، أهمية الأصل
   • المخرجات: مخزون أمثل يقلل التعطل ويخفض التجميد المالي

النقطة التي يتجاهلها كثيرون: نجاح هذه المشاريع يعتمد 50% على النموذج و50% على حوكمة البيانات (توحيد أسماء المعدات، جودة القراءات، وربط سجلات الصيانة بالزمن الحقيقي).

أسئلة شائعة يطرحها التنفيذيون في عُمان (وإجابات مباشرة)

هل الذكاء الاصطناعي يعني استبدال فرق التشغيل؟

لا. الذكاء الاصطناعي يرفع جودة القرار ويقلّل الأعمال التكرارية. أفضل النتائج تظهر عندما يكون النموذج «مساعدًا» للمهندس والمشرف، لا بديلًا عنهما.

ما الذي نحتاجه قبل البدء؟

ثلاثة أشياء فقط كبداية:

• مصادر بيانات واضحة (حساسات + تاريخ صيانة)
• مالك عمل (Business Owner) يريد نتيجة قابلة للقياس
• مؤشرات نجاح محددة: توقفات أقل، طاقة أقل، التزام سلامة أعلى

كيف نقيس العائد خلال تقلب الأسعار؟

قيسوا العائد بمؤشرات لا تعتمد على السعر وحده:

• ساعات توقف أقل
• تحسين OEE/الاعتمادية
• خفض استهلاك الطاقة لكل وحدة إنتاج
• تقليل الحوادث والانبعاثات

هذه المؤشرات تتحول إلى حماية مالية عندما يهبط السعر.

خطوة تالية عملية: ابدأوا من درس “إكسون” لا من عرض تقديمي

ما حدث مع «إكسون» في 07/01/2026 ليس مجرد خبر أرباح؛ هو تذكير بأن التحكم الحقيقي بالربحية يأتي من التشغيل الذكي. وفي عُمان، لدينا فرصة واضحة: جعل الذكاء الاصطناعي جزءًا من الانضباط التشغيلي اليومي—ليس مشروعًا جانبيًا.

إذا كنت مسؤولًا عن أصل إنتاجي، مصفاة، أو سلسلة إمداد في قطاع الطاقة، جرّب هذا التمرين الأسبوع القادم: اختر أصلًا واحدًا يسبب أعلى توقفات أو أعلى استهلاك طاقة، واطلب فريقك أن يحدد 3 مصادر بيانات يمكن استخدامها لبناء نموذج تنبؤ بسيط خلال 30 يومًا. ستتفاجأ كم أن البداية أقرب مما نعتقد.

وعندما يتكرر سؤال 2026: ماذا نفعل إذا هبط السعر؟ سيكون لديكم جواب عملي: نقلل أثره عبر ذكاء اصطناعي يضغط التكلفة ويثبت الأداء. السؤال الأهم الآن: أي جزء من عملياتكم لو أصبح “مرئيًا” بالبيانات سيوفر أكبر حماية للربحية خلال الربع القادم؟