شراكات الابتكار بمسقط: بوابة الذكاء الاصطناعي لطاقة عُمان

في 06/01/2026، أعلنت بلدية مسقط عن توقيع مذكرة تفاهم مع الجمعية العُمانية للتصميم (ODA) لتعزيز التعاون في التصميم والابتكار وتبادل المعرفة. قد يبدو الخبر “حضرياً” بحتاً، لكنه يرسل إشارة أوسع: عُمان تُراكم خبرتها في بناء شراكات عملية بين القطاع العام والجهات الإبداعية—وهذه بالضبط هي الصيغة التي تحتاجها مشاريع التحول الرقمي والذكاء الاصطناعي في قطاع الطاقة والنفط والغاز.

أنا أميل لرأي واضح هنا: كثير من مبادرات الذكاء الاصطناعي في المؤسسات تتعطل ليس بسبب نقص الخوارزميات، بل بسبب ضعف “التصميم المؤسسي” للتعاون—من يملك البيانات؟ من يقرر الأولويات؟ كيف تتحول الفكرة إلى تطبيق على الأرض؟ مذكرة التفاهم في مسقط تُقدّم نموذجاً عملياً يمكن إسقاطه على الطاقة: مسابقات لاكتشاف المواهب، ورش تدريب، مشاريع مشتركة، وبنية لتبادل المعرفة.

هذا المقال جزء من سلسلة «كيف يُحوّل الذكاء الاصطناعي قطاع الطاقة والنفط والغاز في عُمان»، وسيربط بين ما يحدث في الابتكار الحضري وبين ما تحتاجه الشركات العاملة في الطاقة: تصميم حلول، لا شراء أدوات.

ماذا تعني مذكرة تفاهم بلدية مسقط وODA للتحول الرقمي؟

الخلاصة: المذكرة ليست مجرد تعاون ثقافي؛ هي إطار جاهز لإدارة الابتكار: تحديد مجالات عمل، تدريب، مسابقات، مشاريع مشتركة، وتبادل خبرات—وكلها عناصر أساسية لنجاح تطبيقات الذكاء الاصطناعي في القطاعات الاستراتيجية.

وفق الخبر، تستهدف المذكرة:

• إطلاق مسابقات لاكتشاف ورعاية المواهب العُمانية.
• تنظيم ورش وبرامج تدريبية.
• تنفيذ مبادرات ومشاريع مشتركة في مجال التصميم.
• تعزيز البحث والتعاون وتبادل المعرفة والخبرات.
• الاستفادة من مرافق وموارد الطرفين.

إذا استبدلت كلمة “التصميم” بـ “الذكاء الاصطناعي التطبيقي” ستحصل على خطة تشغيلية واقعية لأي برنامج AI في شركة نفط وغاز: اكتشاف مواهب، تدريب، مشاريع تجريبية (PoC)، حوكمة معرفة، وموارد مشتركة.

لماذا يهم هذا قطاع الطاقة في عُمان؟

الإجابة المباشرة: لأن قطاع الطاقة يعمل على أصول ضخمة وعالية المخاطر (سلامة، توقفات، بيئات قاسية)، وأي نجاح في الذكاء الاصطناعي يتطلب تعاوناً منظماً بين الجهات: التشغيل، السلامة، تقنية المعلومات، البيانات، الموردين، والجهات التنظيمية.

في الواقع، تطبيق AI في الطاقة ليس “مشروع تقنية” فقط. هو مشروع تصميم تجربة تشغيل: كيف سيستخدم المهندس التوصية؟ متى يثق بها؟ كيف تُعرض داخل غرفة التحكم؟ ومن يراجعها إذا اختلفت مع الإجراء القياسي؟ هنا يصبح التصميم (Design) جزءاً من الذكاء الاصطناعي لا زينةً له.

من التصميم الحضري إلى ذكاء اصطناعي تشغيلي: أين نقطة الالتقاء؟

نقطة الالتقاء: الاثنين يعتمد على تحويل المعرفة إلى قرارات قابلة للتنفيذ، مع مراعاة المستخدم والسياق.

التصميم في المدن يهتم بالناس: الحركة، الإرشاد، الوصول للخدمات، جماليات المكان. والذكاء الاصطناعي في الطاقة يهتم أيضاً بالناس، لكن داخل سياق مختلف: فرق الصيانة، مشغلو التحكم، مهندسو المكامن، فرق الصحة والسلامة والبيئة. النجاح في الحالتين يُقاس بسؤال واحد: هل أصبح القرار أسهل وأدق وأسرع؟

مثال عملي: “التصميم” داخل مشروع تنبؤ أعطال المضخات

الإجابة المباشرة: نموذج التنبؤ وحده لا يكفي؛ واجهة الاستخدام وتدفق العمل هما ما يحوّل التنبؤ إلى قيمة.

لنقل إن شركة طاقة في عُمان تريد نموذجاً يتنبأ بأعطال مضخات الرفع الصناعي. عندها ستحتاج:

1. تصميم لوحة إشارات تُظهر مستوى المخاطرة بلغة يفهمها التشغيل.
2. تصميم تنبيه لا يسبب “ضجيج إنذارات” (Alarm fatigue).
3. تصميم إجراء: ما الخطوة التالية عند خطر 80%؟ من يعتمد القرار؟
4. تصميم مسار مراجعة: إذا أخطأ النموذج، كيف نحلّل السبب ونحسّن البيانات؟

هنا تظهر قيمة الشراكات التي تمزج بين الإبداع والمعرفة التطبيقية—وهذه روح مذكرة بلدية مسقط وODA.

كيف تلهمنا الشراكات الإبداعية لبناء شراكات AI في النفط والغاز؟

الخلاصة: الشراكات الناجحة تُبنى على آليات، لا على نوايا. المذكرة تقدّم أربع آليات يمكن أن تتكرر في الطاقة.

1) مسابقات لاكتشاف المواهب = Hackathons لبيانات الطاقة

بدلاً من توظيف بطيء أو استشارات طويلة، يمكن لجهات الطاقة تنظيم تحديات قصيرة مرتبطة بأثر واضح، مثل:

• التنبؤ بتآكل الأنابيب باستخدام بيانات الفحوصات.
• تحسين استهلاك الطاقة في الضواغط بالاعتماد على بيانات التشغيل.
• تحليل صور الطائرات المسيّرة للكشف عن تسربات أو نقاط ساخنة.

شرط النجاح: توفير بيانات مُهيكلة (أو بيانات مُزالة الحساسية) ومعيار تقييم متفق عليه (سلامة، وقت توقف، تكلفة).

2) ورش التدريب = رفع جاهزية العاملين قبل شراء الأدوات

كثير من الشركات تشتري منصات AI ثم تبحث عن استخدامات. الأفضل عكس ذلك: تدريب عملي يسبق المشتريات.

برنامج تدريبي واقعي (6–8 أسابيع) يمكن أن يشمل:

• أساسيات Time-series لبيانات الحساسات.
• مبادئ MLOps لتشغيل النماذج في بيئات إنتاج.
• تصميم تجربة المستخدم (UX) داخل غرف التحكم.
• أخلاقيات البيانات والخصوصية وحوكمة الوصول.

3) مشاريع مشتركة = “مصنع حالات استخدام” بدل مشروع واحد كبير

الإجابة المباشرة: الذكاء الاصطناعي يُنجح بالدفعات الصغيرة.

بدلاً من مشروع عملاق لمدة 18 شهراً، الأفضل بناء محفظة من 6–10 حالات استخدام صغيرة خلال 90 يوماً، ثم توسيع الأفضل.

حالات استخدام مناسبة لقطاع النفط والغاز في عُمان:

• الصيانة التنبؤية للمضخات والضواغط.
• تحسين الحفر عبر تحليل بيانات العزم والاهتزاز.
• تحسين الإنتاج باقتراح إعدادات تشغيل تقلل الاختناق.
• سلامة ميدانية عبر رؤية حاسوبية لمعدات الوقاية.

4) تبادل المعرفة = حوكمة بيانات تشبه “حوكمة التصميم”

كما تتفق الجهات في التصميم الحضري على معايير (لوحات إرشاد، مواد، قابلية وصول)، تحتاج شركات الطاقة إلى معايير بيانات واضحة:

• قاموس بيانات موحّد للأصول (Asset taxonomy).
• سياسات جودة البيانات: الاكتمال، الدقة، التوقيت.
• طبقات صلاحيات واضحة للوصول.
• سجل للنماذج (Model registry) ومراجعات الأداء.

جملة تصلح للاقتباس: أي نموذج ذكاء اصطناعي بلا حوكمة بيانات هو قرار بلا فرامل.

أين يدخل الذكاء الاصطناعي فعلياً في كفاءة وسلامة الطاقة بعُمان؟

الإجابة المباشرة: يدخل في ثلاث مناطق ذات أثر مباشر: الكفاءة التشغيلية، السلامة، والتواصل مع أصحاب المصلحة.

الكفاءة التشغيلية: تقليل التوقفات ورفع الاعتمادية

في البيئات الصناعية، حتى انخفاض بسيط في وقت التوقف يُترجم إلى وفورات كبيرة. الذكاء الاصطناعي يساعد عبر:

• اكتشاف الشذوذ (Anomaly detection) مبكراً.
• توقع الفشل قبل وقوعه (Predictive maintenance).
• تحسين الإعدادات (Optimization) مع تغيّر ظروف التشغيل.

السلامة: من التقارير إلى الإنذار المبكر

بدلاً من الاعتماد على تقارير بعد الحادث، يمكن بناء أنظمة:

• تحليل فيديو/صور لمناطق العمل للتأكد من الالتزام بإجراءات السلامة.
• نماذج تتنبأ بمناطق خطر بناءً على ظروف الموقع (حرارة، رياح، ازدحام معدات).
• أدوات تلخص البلاغات وتستخرج أنماطاً متكررة.

التواصل: تصميم رسائل أوضح وأسرع مع المجتمع

هذا الجانب غالباً يُهمَل، لكنه حساس في قطاعات الطاقة. الذكاء الاصطناعي يمكنه:

• تلخيص تقارير الاستدامة بلغة بسيطة.
• بناء لوحات مؤشرات للمشاريع المجتمعية.
• تحسين تجربة خدمة الموردين والمقاولين (مواعيد، مستندات، التزام).

وهنا يعود خيط الخبر: حين تصبح الجهات العامة أكثر قرباً من قطاع الإبداع والتصميم، يصبح من الأسهل على شركات الطاقة تعلم “لغة الناس” في التواصل—وليس لغة الهندسة فقط.

أسئلة شائعة داخل المؤسسات: هل نبدأ بالبيانات أم بالنماذج؟

الإجابة المباشرة: ابدأ بحالة استخدام صغيرة ذات قيمة، ثم ابنِ البيانات حولها—لا العكس.

ما أول مشروع AI أنصح به لشركة نفط وغاز في عُمان؟

اختر حالة استخدام تتحقق فيها ثلاثة شروط:

1. بيانات موجودة بالفعل (حساسات/سجلات صيانة).
2. أثر مالي واضح (توقفات، قطع غيار، استهلاك طاقة).
3. مالك عمل (Business owner) لديه صلاحية تغيير الإجراء.

كيف نضمن أن الذكاء الاصطناعي “يُستخدم” وليس مجرد عرض تقديمي؟

• صمّم سير عمل واضح بعد التنبؤ.
• اربط المخرجات بمؤشرات أداء (KPIs) مثل MTBF ووقت الاستجابة.
• ضع آلية تعلّم مستمر للنموذج عبر feedback loop.

ما الذي يمكن أن تفعله الشركات الآن؟ (خطوات عملية خلال 30 يوماً)

الخلاصة: التحرك السريع لا يحتاج ميزانية ضخمة، بل يحتاج ترتيباً صحيحاً للأولويات.

1. حدّد 3 حالات استخدام مرتبطة مباشرة بسلامة أو توقفات.
2. كوّن فريقاً صغيراً: تشغيل + صيانة + بيانات + سلامة.
3. نفّذ ورشة يومين لتحديد: البيانات المطلوبة، معيار النجاح، ومسار القرار.
4. ابدأ نموذجاً تجريبياً في موقع واحد (Pilot) مع لوحة بسيطة.
5. وثّق الدروس—واجعلها “معياراً” للموقع التالي.

إذا كنت تبحث عن مبدأ واحد يقودك: ابدأ بما يمكن للعامل في الميدان أن يثق به خلال أسبوع، ثم وسّع.

خاتمة: لماذا هذه اللحظة مناسبة لعُمان؟

توقيع مذكرة التفاهم بين بلدية مسقط والجمعية العُمانية للتصميم في 06/01/2026 يذكّرنا بأن الابتكار لا يأتي من جهة واحدة. حين تُبنى جسور بين القطاع العام والمنظمات المتخصصة، يصبح تحويل الأفكار إلى مبادرات قابلة للتنفيذ أسهل بكثير.

في قطاع الطاقة والنفط والغاز بعُمان، الذكاء الاصطناعي ليس سباق أدوات. هو سباق تصميم شراكات: بيانات مشتركة، مهارات محلية، ومشاريع صغيرة تُقاس نتائجها بوضوح. والسؤال الذي يستحق أن يُطرح داخل كل مؤسسة الآن: ما الشراكة التي تنقصنا—تقنياً أو معرفياً أو تصميمياً—لنحوّل الذكاء الاصطناعي إلى نتائج على الأرض؟