الذكاء الاصطناعي والمركبات الكهربائية: فرصة عمان

10.4 مليون سيارة كهربائية تعمل بالبطارية بيعت عالميًا في 2024، ما يعادل 14% من مبيعات السيارات الجديدة. هذا الرقم وحده يكفي ليفسر لماذا بدأت شركات النفط والغاز حول العالم تعيد ترتيب أوراقها بسرعة—ليس لأن النفط “انتهى”، بل لأن قواعد الطلب على وقود النقل تتغير.

في عُمان، النقاش لا ينبغي أن يُختصر في “هل ستقل مبيعات البنزين؟” بل في سؤال عملي أكثر: كيف نحافظ على تنافسية قطاع الطاقة والنفط والغاز عندما تتحول حركة التنقل إلى كهرباء؟ هنا يظهر الذكاء الاصطناعي كأداة يومية لإدارة التحول: من تحسين الإنتاج وتخفيض الانبعاثات، إلى بناء نماذج ربح جديدة في محطات الوقود، إلى إدارة شبكات الشحن وتوقع الطلب.

هذه المقالة جزء من سلسلة “كيف يُحوّل الذكاء الاصطناعي قطاع الطاقة والنفط والغاز في عمان”، ونستخدم فيها موجة المركبات الكهربائية كخلفية لنوضح أين يشتغل الذكاء الاصطناعي فعلًا، وما الذي يمكن لشركات عُمانية فعله الآن بدل الانتظار.

ماذا تعني موجة المركبات الكهربائية لشركات النفط والغاز؟

الجواب المباشر: المركبات الكهربائية لا تُسقط الطلب على النفط دفعة واحدة، لكنها تُغيّر مركز الثقل في الطلب على وقود النقل، وتدفع شركات النفط والغاز إلى توسيع أعمالها إلى ما بعد بيع الوقود.

التقرير الذي نُشر في 08/01/2026 يشير إلى أن الحكومات—خصوصًا في أوروبا—تسرّع سياسات التخلص التدريجي من سيارات الاحتراق الداخلي عبر التشريعات والحوافز. هذا يخلق تأثيرين متوازيين:

1. ضغط طويل الأجل على وقود النقل في أسواق محددة (ومن ثم على هوامش الربح في أنشطة المصب التقليدية).
2. فرصة فورية لاستغلال شبكة محطات الوقود ومواقعها وخبرة التشغيل لاحتضان خدمات التنقل الجديدة مثل الشحن الكهربائي.

وفي الوقت نفسه، يذكّر التقرير بحقيقة مهمة: الطلب على سيارات الاحتراق لا يزال قائمًا في مناطق كثيرة، ما يعني أن المرحلة القادمة “مزدوجة”: وقود تقليدي + كهرباء. ومن ينجح هو من يُحسن إدارة هذا المزيج بدون فوضى تشغيلية.

أين تتجه الشركات العالمية؟ مثال الشحن العام

الجواب المباشر: كثير من الشركات الكبرى بدأت تشتري وقتًا للمستقبل عبر الاستثمار في الشحن الكهربائي.

التقرير يذكر توجه شركات مثل Shell و TotalEnergies إلى توسيع شبكات الشحن العام بأهداف تشغيلية طموحة. الفكرة ليست “التحول الأخضر” كشعار؛ الفكرة هي حماية العلاقة مع العميل: إذا كانت السيارة ستتوقف في محطة للتزود بالطاقة، فالشركة تريد أن تكون هي المحطة—سواء كانت تبيع بنزينًا أو كيلوواط-ساعة.

بالنسبة لعُمان، هذا الدرس مهم لأن البنية التشغيلية لمحطات الوقود—المواقع، إدارة الأصول، الصيانة، الخدمة—قابلة لإعادة التوظيف. لكن إعادة التوظيف تحتاج “عقلًا رقميًا” يُدير الطلب والتسعير والصيانة… وهذا بالضبط ملعب الذكاء الاصطناعي.

لماذا الذكاء الاصطناعي هو الرابط العملي بين النفط والكهرباء في عُمان؟

الجواب المباشر: لأن المركبات الكهربائية تنقل جزءًا من تعقيد الطاقة من “المضخة” إلى “الشبكة”، والذكاء الاصطناعي هو الأداة الأسرع لتقليل هذا التعقيد إلى قرارات تشغيلية مربحة.

عندما تتوسع خدمات الشحن، تتغير المعادلة:

• لديك ذروة طلب كهربائي في ساعات محددة.
• لديك قيود شبكة وتكاليف كهرباء متغيرة.
• لديك أصول جديدة (شواحن، محولات، برمجيات دفع، أنظمة حجز).
• لديك توقعات عميل مختلفة: وقت انتظار، موثوقية، تجربة رقمية.

في رأيي، كثير من الشركات تخطئ عندما تتعامل مع الشحن كأنه “تركيب أجهزة فقط”. الواقع أن الشحن عمل بيانات بقدر ما هو عمل طاقة.

1) التنبؤ بالطلب: من التخمين إلى التخطيط

الجواب المباشر: نماذج التنبؤ بالطلب تقلل الهدر وتزيد الاستغلال الفعلي للشواحن.

الذكاء الاصطناعي يستطيع دمج بيانات مثل:

• حركة المرور ومواسم السفر (مثل عطلات منتصف العام ورمضان والأعياد)
• حرارة الطقس (تؤثر على كفاءة البطاريات وأنماط القيادة)
• بيانات الاستخدام التاريخي لمحطات محددة
• فعاليات محلية أو أعمال لوجستية قريبة

ثم ينتج مخرجات بسيطة تُفيد المدير التنفيذي ومدير التشغيل:

• كم شاحن نحتاج في كل موقع؟
• متى نضيف قدرة؟
• هل نحتاج تخزينًا بالبطاريات لتخفيف الذروة؟

2) الصيانة التنبؤية: موثوقية الشاحن هي سمعة العلامة

الجواب المباشر: الشاحن المعطل ليس عطلًا فنيًا فقط؛ هو خسارة ثقة وعميل.

في محطات الوقود، تعطل مضخة مزعج. في الشحن الكهربائي، التعطل قد يعني ضياع 20–40 دقيقة من وقت العميل والبحث عن بديل. الذكاء الاصطناعي—عبر تحليل الاهتزازات، الحرارة، سجلات الأعطال، وأنماط الاستخدام—يمكنه توقع أعطال قبل وقوعها، وجدولة الصيانة بذكاء.

النتيجة عادة ليست “تقنية” بحتة؛ النتيجة هي:

• زيادة التوفر التشغيلي (Uptime)
• تقليل زيارات الصيانة الطارئة
• تخفيض تكلفة قطع الغيار عبر التخطيط

3) تحسين الطاقة والتسعير: الربح في التفاصيل

الجواب المباشر: الشحن الكهربائي يفتح باب التسعير الديناميكي وإدارة الأحمال، والذكاء الاصطناعي يجعل ذلك قابلًا للتطبيق بدون تعقيد.

على سبيل المثال، يمكن تطبيق قواعد تشغيل مدعومة بالذكاء الاصطناعي مثل:

• تشجيع الشحن في ساعات أقل تكلفة عبر خصم تلقائي
• تقليل القدرة مؤقتًا عند ضغط الشبكة (Demand Response)
• دمج التخزين بالبطاريات لتفادي رسوم الذروة

وهذا مهم في عُمان لأن إدارة الأحمال بكفاءة ليست مجرد توفير مالي، بل جزء من جاهزية الشبكة لاستيعاب النمو.

جملة تصلح للاقتباس: إذا كانت المركبات الكهربائية تُحوّل الطاقة إلى “تدفق بيانات”، فالذكاء الاصطناعي هو ما يحول البيانات إلى هامش ربح.

كيف “يُحصّن” الذكاء الاصطناعي أعمال النفط والغاز في عُمان أثناء تراجع وقود النقل؟

الجواب المباشر: عبر خفض تكلفة البرميل، وتقليل الانبعاثات، ورفع السلامة، وتمكين نماذج أعمال جديدة في المصب—حتى لو تباطأ نمو الطلب على الوقود التقليدي.

حتى مع توسع المركبات الكهربائية، ستستمر أنشطة الاستكشاف والإنتاج والبتروكيماويات والغاز الطبيعي في لعب دور محوري. لكن المنافسة ستزداد، والميزة ستكون لمن يملك تشغيلًا أكثر كفاءة.

خفض تكلفة التشغيل في المنبع (Upstream) بقرارات أسرع

الجواب المباشر: الذكاء الاصطناعي يقلل التوقفات غير المخططة ويرفع إنتاجية الأصول.

تطبيقات عملية:

• كشف مبكر لانحرافات الإنتاج (Anomaly Detection)
• تحسين إعدادات الرفع الصناعي ومعدلات الحقن
• نمذجة أفضل للمكامن باستخدام تعلم الآلة ودمج بيانات الحقول

هذه ليست رفاهية؛ عندما تتغير أسواق الوقود، يصبح خفض التكلفة “حزام أمان” للربحية.

السلامة وإدارة المخاطر: من التقارير إلى الرصد اللحظي

الجواب المباشر: الرؤية الحاسوبية (Computer Vision) تقلل الحوادث عبر رصد المخالفات قبل تحولها إلى حادث.

أمثلة شائعة في المواقع الصناعية:

• رصد الالتزام بمعدات الوقاية الشخصية
• كشف الاقتراب من مناطق خطرة
• مراقبة التسربات المرئية أو الدخان

في سياق عُمان، حيث المواقع قد تكون بعيدة وتتطلب تنسيقًا لوجستيًا، أي تقليل في الحوادث يعني تقليل توقفات وتكاليف وتأمين.

قياس الانبعاثات وتحسينها: شرط تنافسي لا “زينة”

الجواب المباشر: الذكاء الاصطناعي يساعد على قياس أدق لانبعاثات الميثان والطاقة المهدرة، ثم اقتراح إجراءات تخفيض.

أسواق التمويل والعملاء الصناعيون يميلون إلى طلب بيانات أدق عن الانبعاثات. الشركات التي تطور نظام قياس ورصد وإبلاغ (MRV) مدعومًا بالبيانات تصبح أقوى في التفاوض والتمويل.

خطة عملية من 5 خطوات لشركات عُمانية (بدون ضجيج)

الجواب المباشر: ابدأوا بمشاريع صغيرة عالية العائد تربط الشحن بالمصب والعمليات بالمنبع، ثم وسّعوا تدريجيًا.

1. اختيار 3–5 مواقع تجريبية للشحن وفق معايير واضحة: حركة مرور، قرب خدمات، قابلية توسعة كهربائية.
2. بناء طبقة بيانات موحدة: عدادات طاقة، سجلات أعطال، مدفوعات، تطبيق عميل—حتى لو كانت بسيطة.
3. تطبيق نموذج تنبؤ طلب أولي لمدة 8–12 أسبوعًا ثم قياس التحسن (استخدام الشواحن، وقت الانتظار، الإيراد لكل موقع).
4. الصيانة التنبؤية للشواحن كمرحلة ثانية: الهدف رفع التوفر وتقليل الأعطال المتكررة.
5. دمج الذكاء الاصطناعي في إدارة الأصول التقليدية (المضخات، الخزانات، أساطيل النقل) لأن مرحلة “المزيج” ستستمر سنوات.

أسئلة شائعة يطرحها التنفيذيون (وإجابات مختصرة)

هل المركبات الكهربائية تهدد قطاع النفط والغاز في عُمان فورًا؟

لا فورًا. التأثير يتدرج حسب السوق والسياسات، لكن الاتجاه واضح: وقود النقل يصبح أكثر حساسية للتغيرات.

هل الاستثمار في الشحن يعني التخلي عن الوقود؟

ليس بالضرورة. الأذكى هو إدارة مرحلة انتقالية مزدوجة: وقود + شحن، مع تجربة عميل متسقة.

أين يظهر الذكاء الاصطناعي أسرع عائد؟

غالبًا في التنبؤ بالطلب والصيانة التنبؤية وتحسين الطاقة لأن قياس أثرها أسهل خلال أشهر.

ما الذي يجب أن يحدث في 2026 تحديدًا؟

الجواب المباشر: 2026 هو عام “ترتيب البيت” قبل أن يصبح التوسع مكلفًا.

الخبر المنشور في 08/01/2026 يضع إشارة واضحة: السوق العالمي للمركبات الكهربائية نضج بسرعة، واللاعبون الكبار يتصرفون وكأن التحول طويل لكنه حتمي. بالنسبة لعُمان، أفضل سيناريو هو أن تتقدم الشركات بخطوتين:

• خطوة في الأعمال الجديدة (الشحن، خدمات التنقل، الشراكات)
• وخطوة في الامتياز التشغيلي (خفض التكلفة، السلامة، الانبعاثات)

أنا أميل إلى موقف واضح هنا: من ينتظر “وضوحًا كاملًا” سيبدأ متأخرًا. في التحولات الصناعية، الوضوح يأتي بعد التجربة، لا قبلها.

هل ستكون محطات الوقود في عُمان بعد سنوات نقاط شحن وخدمات رقمية بقدر ما هي نقاط تعبئة؟ الأغلب نعم. والسؤال الذي يستحق التفكير الآن: من سيملك البيانات التي تدير هذا التحول—ومن سيكتفي بدور المشغل؟