هبوط أسعار النفط 2025: كيف يحمي الذكاء الاصطناعي عُمان

سعر خام غرب تكساس أنهى 2025 عند 57.42 دولارًا للبرميل بعد هبوط سنوي يقارب 20%—أكبر تراجع سنوي منذ 2020. هذا رقم يلفت الانتباه، ليس لأنه مفاجئ وحده، بل لأنه يختصر قصة واضحة: السوق العالمية متخمة بالنفط، والفائض—بحسب تقديرات وردت في تقارير السوق—يدور حول أكثر من مليوني برميل يوميًا في 2025، مع توقع استمرار الضغط خلال 2026.

بالنسبة لقطاع الطاقة والنفط والغاز في سلطنة عُمان، هذا النوع من الدورات السعرية ليس “خبرًا خارجيًا” يُقرأ وينتهي. هو عامل مباشر في قرارات الإنتاج، والإنفاق الرأسمالي، وإدارة المخزون، وسلاسل الإمداد، وحتى خطط التوظيف والتدريب. وهنا تظهر نقطة أحبّ أن أقولها بصراحة: أغلب الشركات لا تخسر بسبب السعر وحده؛ تخسر لأنها تتأخر في قراءة الإشارات.

في هذه الحلقة من سلسلة «كيف يُحوّل الذكاء الاصطناعي قطاع الطاقة والنفط والغاز في عمان»، سنربط بين ما حدث في 2025 (وفائض المعروض والتقلب الجيوسياسي) وبين ما يمكن للذكاء الاصطناعي أن يفعله عمليًا داخل الشركات العُمانية: من توقع الأسعار والطلب، إلى خفض تكلفة البرميل، إلى تسريع القرار دون التضحية بالسلامة والحوكمة.

لماذا يهم هبوط 20% لعُمان؟ القصة ليست سعرًا فقط

الجواب المباشر: لأن هبوط السعر يضغط على هوامش الربحية ويحوّل الانضباط التشغيلي من “تحسين” إلى “شرط بقاء”. عندما تتحرك الأسعار ضمن نطاقات أضيق (مثل 50–70 دولارًا كما يتوقع بعض المحللين للسوق) يصبح الفرق بين شركة رابحة وأخرى متعثرة هو: من يدير الأصول والمخاطر بالبيانات.

في خبر 31/12/2025، ظهرت ثلاث إشارات مهمة:

1. فائض معروض عالمي: إنتاج يتجاوز الاستهلاك بأكثر من 2 مليون برميل يوميًا.
2. منتجون خارج أوبك يوسّعون الإنتاج: الولايات المتحدة بمستويات قياسية، مع نمو من البرازيل وغيانا والأرجنتين.
3. الجيوسياسة لا تختفي: روسيا/أوكرانيا، إيران، فنزويلا… كل حدث قادر على خلق قفزة قصيرة الأجل ثم عودة سريعة.

هذه التركيبة تصنع سوقًا “عصبيًا”: الأخبار تحرك الأسعار بسرعة، لكن الاتجاه العام قد يبقى ضاغطًا بسبب الفائض. والنتيجة؟ القرار يحتاج أن يكون أسرع، وأدق، وأقل كلفة.

الفائض يعني منافسة على الكفاءة

عندما يكون النفط وفيرًا، يفوز من يملك:

• تكلفة تشغيل أقل للبرميل
• مرونة أعلى في الإنتاج والجدولة
• قدرة أدق على التنبؤ بالطلب والمخزون
• سرعة في الاستجابة دون ارتباك داخلي

هذا بالضبط ملعب الذكاء الاصطناعي: تحويل البيانات التشغيلية والسوقية إلى قرارات قابلة للتنفيذ.

أين يدخل الذكاء الاصطناعي؟ ثلاث طبقات تمنح الشركات أفضلية

الجواب المباشر: الذكاء الاصطناعي يفيد في ثلاثة أماكن متداخلة—السوق، التشغيل، والمخاطر—وكل طبقة تقلل أثر تقلبات الأسعار على الإيرادات.

1) تحليلات السوق والتنبؤ: من قراءة الأخبار إلى نماذج احتمالية

كثير من فرق التخطيط ما زالت تعتمد على تقارير أسبوعية وجداول ثابتة. المشكلة أن سوق 2025 أثبت أن “الثابت” لا يبقى ثابتًا. الذكاء الاصطناعي هنا لا يعني توقع رقم واحد للسعر، بل بناء سيناريوهات واحتمالات:

• نموذج يتوقع نطاق السعر للأسبوع/الشهر بناءً على: المخزونات، قرارات أوبك+، بيانات الشحن، ومؤشرات الطلب الصناعي.
• نموذج يقيّم أثر حدث جيوسياسي على الإمدادات (مثل تعطل صادرات أو عقوبات) ويحوّله إلى احتمالات بدل انطباعات.
• ربط توقعات السوق بخطة الإنتاج: إذا اقترب السعر من الحد الأدنى في النطاق، ما الذي نؤجله؟ وما الذي نستمر فيه؟

جملة قابلة للاقتباس: الذكاء الاصطناعي لا “يعرف الغد”، لكنه يقلل مفاجآت الغد عبر جعل السيناريوهات قابلة للحساب.

2) تحسين العمليات: خفض تكلفة البرميل بدقة وليس بالشعارات

عندما يهبط السعر، تبدأ عادةً حملات تقشف عامة. ما يعمل فعليًا هو خفض الكلفة بشكل جراحي: أين نهدر؟ ما سبب التوقفات؟ أي إعدادات تقلل استهلاك الطاقة؟

أمثلة عملية تناسب بيئات النفط والغاز في عُمان:

• الصيانة التنبؤية للمضخات والضواغط: نماذج تتعلم من الاهتزازات والحرارة والضغط لتوقع الأعطال قبل توقف الإنتاج.
• تحسين حقن الماء/الغاز في الحقول: نماذج تقترح إعدادات تقلل استهلاك الموارد وتحسن معامل الاستخلاص.
• تحسين استهلاك الطاقة في مرافق المعالجة: خوارزميات تضبط التشغيل لتقليل الاستهلاك في أوقات الذروة.

القاعدة هنا واضحة: إذا كان السوق يتوقع نطاقًا مثل 50–70 دولارًا، فالشركة التي تخفض تكلفة البرميل بمقدار 2–5 دولارات عبر التحسين الذكي تمنح نفسها هامش أمان كبير.

3) إدارة المخاطر والمخزون: التوازن بين التخزين والسيولة

معلومة لافتة في خبر 2025: جزء من الفائض استوعبته خزانات في الصين، بينما بقيت مرافق غربية أقل امتلاءً، مع مستويات منخفضة في نقطة تسعير مثل كوشينغ. هذا يذكّرنا بأن المخزون ليس رقمًا محاسبيًا فقط—هو قرار استراتيجي.

في عُمان، يمكن للذكاء الاصطناعي دعم قرارات المخزون عبر:

• توقع الطلب المحلي/التصدير ومواعيد الشحن بدقة أعلى.
• تحسين جداول التخزين لتقليل رسوم التأخير والغرامات.
• اكتشاف “النزف الخفي” في سلسلة الإمداد: خسائر تشغيلية، هدر، أو اختناقات لوجستية.

خارطة طريق سريعة لشركة عُمانية تريد البدء خلال 90 يومًا

الجواب المباشر: ابدأ بمشروع واحد عالي العائد ومنخفض المخاطر، ثم وسّع تدريجيًا—ولا تبدأ من منصة تقنية قبل تحديد قرار تريد تحسينه.

الخطوة 1: اختر قرارًا مؤلمًا يتكرر أسبوعيًا

أمثلة مناسبة:

• جدولة الصيانة للمعدات الحرجة
• اختيار معدل الإنتاج الأمثل تحت قيود الطاقة/المياه
• تقدير المخزون المطلوب للشهر القادم

الخطوة 2: اجمع “الحد الأدنى من البيانات” بدل انتظار الكمال

أكثر المشاريع تتعطل لأن الفرق تنتظر بيانات مثالية. الأفضل:

• بيانات حساسات (ضغط/حرارة/اهتزاز)
• سجلات أعطال وصيانة
• بيانات تشغيل يومية (معدلات إنتاج، استهلاك طاقة)

الخطوة 3: نموذج أولي قابل للقياس

حدد مؤشرين قبل البدء:

• تقليل التوقفات غير المخططة (% أو ساعات)
• تقليل تكلفة الصيانة أو استهلاك الطاقة

الخطوة 4: حوكمة وأمن سيبراني من البداية

في قطاع النفط والغاز، لا يكفي أن يعمل النموذج؛ يجب أن يكون قابلًا للتدقيق. ركّز على:

• صلاحيات الوصول للبيانات
• توثيق النماذج وسبب توصياتها
• فصل بيئات التشغيل OT عن IT قدر الإمكان

أسئلة يطرحها التنفيذيون عادةً (وإجابات مباشرة)

هل الذكاء الاصطناعي مفيد إذا كانت المشكلة “سعر عالمي” خارج سيطرتنا؟

نعم، لأن السعر خارج السيطرة، لكن الكلفة، والمرونة، وسرعة القرار داخل السيطرة. الذكاء الاصطناعي يحوّل السيطرة الداخلية إلى ميزة تعوّض ضغط السعر.

هل نحتاج فريق بيانات ضخم؟

لا في البداية. ما تحتاجه فعليًا هو:

• مالك منتج (Product Owner) من التشغيل
• مهندس بيانات/تكامل
• عالم بيانات أو شريك تقني
• دعم من الأمن السيبراني

كيف نقنع الفرق الميدانية؟

اربط المشروع بهدف واضح: تقليل التوقفات وتحسين السلامة. إذا شعر الفريق أن النموذج يقلل الإنذارات الكاذبة ويساعدهم في اتخاذ قرار أسرع، سيصبح تبنيه أسهل بكثير.

ماذا يعني هذا لعام 2026 في عُمان؟

السوق يدخل 2026 بإشارات فائض معروض واستمرار حساسية الجيوسياسة. هذا يفرض واقعًا بسيطًا: التخطيط السنوي وحده لا يكفي؛ نحتاج تخطيطًا متجددًا (Rolling Planning) مدعومًا بنماذج تنبؤية وتغذية راجعة من التشغيل.

أنا أميل لرأي عملي: الشركات التي تعامل الذكاء الاصطناعي كبرنامج “تحول رقمي” عام ستتعب. أما التي تعتبره آلة لتحسين قرارات محددة—متى نصين، كم ننتج، كيف نخفض استهلاك الطاقة، وأين نضع المخزون—سترى نتائج أسرع، حتى في سنة أسعارها أقل.

سؤال أخير يستحق التفكير: إذا استمرت الأسعار ضمن نطاق مضغوط في 2026، ما القرار الواحد داخل شركتك الذي لو تحسّن 10% سيغير كل المعادلة؟