الذكاء الاصطناعي وطاقة عُمان: ماذا تعني خطة 2026–2030؟

في 03/01/2026 صدرت في عُمان مرسومان ساميان: الأول يُقر الخطة الخمسية الحادية عشرة (2026–2030)، والثاني يُصدّق الموازنة العامة للدولة لعام 2026. قد تبدو هذه أخبارًا “إدارية” للوهلة الأولى، لكن واقع قطاع الطاقة والنفط والغاز يقول شيئًا آخر: الخطط والموازنات هي التي تحدد ما إذا كان التحول الرقمي سيبقى عرضًا تقديميًا… أم يصبح تشغيلًا يوميًا داخل الحقول والمصافي وغرف التحكم.

وهذا يهمنا جدًا ضمن سلسلة “كيف يُحوّل الذكاء الاصطناعي قطاع الطاقة والنفط والغاز في عمان”. لأن الذكاء الاصطناعي في الطاقة ليس فكرة عامة؛ هو قرار استثماري، منظومة بيانات، وحوكمة، ومؤشرات أداء. الخطة الخمسية والموازنة ليستا وعدًا تقنيًا مباشرًا، لكنهما الإطار الذي يسمح بوضع البرامج الاستراتيجية، تمويلها، قياسها، ومحاسبة الجهات على نتائجها.

سأوضح هنا ما الذي يعنيه ذلك عمليًا لشركات الطاقة في عُمان، وكيف يمكن ترجمة “الخطة” إلى مشاريع AI قابلة للتنفيذ، وأين تقع أكبر الفرص (وأكثر المخاطر) في النفط والغاز والكهرباء والهيدروجين.

ماذا تغيّر المراسيم فعليًا لقطاع الطاقة؟

الجواب المباشر: الخطة الخمسية تُنظم الأولويات والبرامج، والموازنة تُحدد القدرة على التنفيذ في 2026. وهذا بالذات هو ما يحتاجه الذكاء الاصطناعي كي ينجح في الطاقة.

نص المرسوم الخاص بالخطة الخمسية (2026–2030) يضع نقاطًا تشغيلية مهمة:

• تنفيذ الخطة عبر وحدات الجهاز الإداري للدولة والجهات العامة.
• وزارة الاقتصاد ستصدر «مجموعة البرامج الاستراتيجية» في الربع الأول من 2026.
• تحديد المشاريع في بداية كل سنة بالتنسيق بين وزارة الاقتصاد والجهات المعنية.
• متابعة التنفيذ وإجراء تقييمات دورية بحسب المتغيرات المحلية والإقليمية والعالمية.

هذه البنود تبدو إجرائية، لكنها في التحول الرقمي تحمل معنى واضحًا: الذكاء الاصطناعي لن يتقدم بمبادرات متفرقة وغير مترابطة؛ بل عبر برامج استراتيجية سنوية قابلة للقياس والمراجعة.

لماذا هذا التوقيت حساس؟

لأن 2026 هي سنة “تثبيت الخيارات”. إذا بدأ قطاع الطاقة مشاريع الذكاء الاصطناعي بطريقة صحيحة هذا العام—بيانات جاهزة، أهداف واضحة، حوكمة قوية—فسنرى آثارًا متراكمة حتى 2030. أما إذا بدأ بمشاريع تجريبية بلا ملكية تشغيلية أو بلا جودة بيانات، فغالبًا ستتحول إلى ملفات “نجاح شكلي” لا يغيّر الإنتاجية ولا السلامة.

أين يخدم الذكاء الاصطناعي النفط والغاز في عُمان خلال 2026–2030؟

الجواب المباشر: في ثلاث نقاط ضغط: رفع الاعتمادية التشغيلية، خفض كلفة الصيانة والتوقفات، وتحسين قرارات الإنتاج والسلامة.

ولأن قطاع النفط والغاز في عُمان واسع (حقول برية، شبكات تجميع، خطوط أنابيب، محطات معالجة، وربما خدمات لوجستية داعمة)، فالأفضل التفكير في AI كمجموعة استخدامات محددة بدل “مشروع واحد كبير”.

1) الصيانة التنبؤية: أقل توقفات… وقرارات أسرع

أكثر تطبيقات الذكاء الاصطناعي “قابلية للقياس” في الطاقة هو الصيانة التنبؤية. الفكرة ليست جديدة، لكن ما تغير هو حجم البيانات المتاحة (حساسات، SCADA، سجلات صيانة) وقدرة النماذج على اكتشاف الأنماط قبل الأعطال.

كيف تُترجم للخطة والموازنة؟

• إدراج برنامج استراتيجي لرفع موثوقية الأصول (Asset Reliability).
• تمويل تجهيز البيانات (Data Engineering) وربط مصادرها.
• تحديد KPI حكومي/مؤسسي واضح مثل: تقليل التوقف غير المخطط، ورفع MTBF، وتقليل MTTR.

رأيي هنا مباشر: البدء بالصيانة التنبؤية على أصول “حرجة” بعدد محدود أفضل من تعميم سريع على كل شيء. البداية الذكية تُقلل المخاطر وتُثبت العائد قبل التوسع.

2) تحسين الإنتاج والحقن وإدارة المكامن

في النفط والغاز، أي تحسين صغير في كفاءة الإنتاج أو جودة قرارات الحفر/الحقن ينعكس على العائد. الذكاء الاصطناعي يستطيع دعم ذلك عبر:

• نماذج تتنبأ بسلوك الإنتاج اليومي.
• توصيات ضبط تشغيل (Setpoints) للمضخات والضواغط.
• تحليل بيانات تاريخية للتعرف على أسباب تذبذب الإنتاج.

لكن الشرط الأساسي: لا AI بدون بيانات مكامن وتشغيل قابلة للاستخدام. كثير من المؤسسات تعاني من “جزر بيانات” بين فرق الجيولوجيا، الإنتاج، الصيانة، والسلامة.

3) السلامة وإدارة المخاطر: من التوثيق إلى التنبؤ

السلامة في الطاقة ليست لافتات وإجراءات فقط. الذكاء الاصطناعي يضيف طبقة “استشعار” وتحليل أسرع، مثل:

• تحليل فيديو المراقبة لاكتشاف الدخول غير المصرح به لمناطق خطرة.
• اكتشاف الالتزام بمعدات الوقاية الشخصية في مواقع محددة.
• تحليل تقارير الحوادث القريبة (Near Miss) لاستخراج أنماط متكررة.

وهنا نقطة ثقافية مهمة في التنفيذ: الناس لا ترفض التقنية… بل ترفض الشعور بأنها “مراقبة” دون وضوح. أفضل المشاريع تبدأ بسياسة شفافة: لماذا نستخدم التحليل المرئي؟ ما الذي يُخزن؟ من يطلع؟ وكيف نحمي الخصوصية؟

ماذا تعني “البرامج الاستراتيجية” للذكاء الاصطناعي بالضبط؟

الجواب المباشر: تعني أن الذكاء الاصطناعي يجب أن يظهر كـ برنامج حكومي/مؤسسي له أهداف، تمويل، حوكمة، ومخرجات سنوية—وليس كمبادرات متفرقة في أقسام تقنية المعلومات.

إذا كنا نريد أن يخدم الذكاء الاصطناعي قطاع الطاقة في عُمان حتى 2030، فأقرب صياغة عملية ضمن إطار الخطة الخمسية هي تصميم 3 برامج مترابطة:

1. برنامج جاهزية البيانات للطاقة

   • توحيد معايير البيانات (Data Standards) عبر الشركات والجهات.
   • بناء بحيرة بيانات/منصة بيانات تشغيلية (Operational Data Platform).
   • رفع جودة البيانات، إدارة الميتاداتا، وتعريف المالكين.

2. برنامج الأتمتة والتحليلات التشغيلية

   • حالات استخدام محددة: صيانة تنبؤية، تحسين الطاقة، تحسين الإنتاج.
   • إدماج المخرجات داخل أنظمة العمل (CMMS / EAM) وليس كلوحات عرض فقط.

3. برنامج الأمن السيبراني والحوكمة للأنظمة الذكية

   • لأن إدخال AI يرفع الاعتماد على البيانات والاتصال بين الأنظمة.
   • وضع سياسات للبيانات الحساسة، واختبارات أمنية للأنظمة الصناعية.

عبارة واحدة تلخّص الموضوع: الذكاء الاصطناعي في الطاقة مشروع “تشغيلي” قبل أن يكون مشروع “تقني”.

“الموازنة العامة 2026”: أين تظهر فرص الذكاء الاصطناعي؟

الجواب المباشر: الفرص تظهر عندما تتحول البنود المالية إلى قدرة تنفيذ: كوادر، عقود بيانات، بنية تحتية، وتدريب.

المراسيم لا تفصل لنا أرقام بنود الذكاء الاصطناعي هنا، لكن يمكن قراءة اتجاه عملي: التصديق على موازنة 2026 يعني أن الجهات تستطيع بدء التعاقد والتنفيذ وفق صلاحياتها. في مشاريع AI للطاقة، هناك أربعة بنود غالبًا تُهمل ثم تُفشل المشروع:

• هندسة البيانات والتكامل: ربط SCADA، مؤشرات الأجهزة، سجلات الصيانة، تقارير الحوادث.
• إدارة التغيير والتدريب: تدريب المشغلين والمهندسين على استخدام التوصيات.
• حوكمة البيانات: سياسات الوصول، الملكية، الاحتفاظ، والتدقيق.
• التجارب الصناعية (Pilot) داخل التشغيل الحقيقي: ليس بيئة معزولة.

إذا خُصصت موارد لهذه العناصر في 2026، سترى الشركات نتائج ملموسة قبل نهاية العام. وإذا لم تُخصص، غالبًا سنرى “نماذج جميلة” لا تعمل عندما تتغير ظروف التشغيل.

خارطة طريق عملية: كيف تبدأ شركة طاقة عُمانية في 90 يومًا؟

الجواب المباشر: ابدأ بحالة استخدام واحدة عالية العائد، واصنع حولها منصة بيانات وحوكمة قابلة للتوسع.

هذه خطة 90 يومًا أراها واقعية لشركة نفط/غاز/طاقة تعمل في عُمان:

1. الأسبوع 1–2: اختيار حالة استخدام واحدة فقط

   • مثال مناسب: مضخات/ضواغط حرجة تتسبب توقفاتها بخسائر.

2. الأسبوع 3–6: جرد البيانات وربطها

   • تحديد مصادر البيانات، جودة القياس، الفجوات، وتوحيد المعرفات.

3. الأسبوع 7–10: بناء نموذج أولي قابل للاختبار

   • ليس الهدف “أعلى دقة”، بل هدف تشغيلي: تنبيه مبكر + تفسير.

4. الأسبوع 11–13: إدخال النموذج في سير العمل

   • ربط التنبيه بتذكرة صيانة (Work Order) ومسار موافقة واضح.

5. اليوم 90: قياس أثر محدد

   • مثل: عدد الأعطال التي تم تفاديها، أو انخفاض التوقف غير المخطط.

هذه ليست وصفة سحرية. لكنها تمنع الخطأ الأكثر شيوعًا: البدء بمنصة ضخمة قبل إثبات قيمة على أرض الواقع.

أسئلة شائعة يطرحها قادة الطاقة في عُمان

هل الذكاء الاصطناعي يعني الاستغناء عن الوظائف في النفط والغاز؟

الجواب المباشر: غالبًا سيعيد توزيع الأدوار بدل إلغائها. الأكثر نجاحًا هو تحويل وقت الفرق من التفتيش الروتيني إلى تحليل أسباب المشاكل واتخاذ قرارات أسرع.

ما أكبر عائق أمام AI في الطاقة؟

الجواب المباشر: جودة البيانات والملكية التشغيلية. إذا كان المشروع “ملكية IT” فقط، سينتهي كلوحة مؤشرات جميلة لا تُستخدم.

كيف نضمن أن الذكاء الاصطناعي آمن سيبرانيًا؟

الجواب المباشر: افصل بين ما يجب فصله، ودقق كل تكامل. أي اتصال إضافي بين أنظمة تشغيل صناعية ومنصات تحليل يحتاج سياسة أمنية، مراقبة، واختبارات منتظمة.

ما الذي ينبغي مراقبته خلال الربع الأول من 2026؟

الجواب المباشر: صدور “مجموعة البرامج الاستراتيجية” للخطة الخمسية سيكون مؤشرًا عمليًا على أين ستذهب الاستثمارات والحوكمة.

إذا ظهر ضمن البرامج ما يشير إلى:

• التحول الرقمي في الطاقة،
• كفاءة الطاقة وإدارة الطلب،
• الابتكار الصناعي،
• أو تطوير القدرات الوطنية في البيانات والذكاء الاصطناعي،

فهذا يعني أن 2026 ستكون سنة بناء الأساس، و2027–2030 ستكون سنوات التوسع ورفع الإنتاجية.

الخطوة التالية لمن يعمل في القطاع—مدير أصول، مدير صيانة، مسؤول سلامة، أو قائد تحول رقمي—هي صياغة مشروع AI لا يتحدث عن “تقنية”، بل عن مؤشر تشغيلي: توقفات أقل، سلامة أعلى، طاقة أقل لكل وحدة إنتاج، وقرارات أسرع في غرفة التحكم.

والسؤال الذي يستحق التفكير الآن: ما حالة الاستخدام الواحدة التي لو نجحت في 2026 ستغير طريقة تشغيل أصولك حتى 2030؟