تفادي فخ الديون في النفط: درس بيرو وحلّ عمان بالذكاء

في 01/01/2026 أعلنت بيرو خطوة ثقيلة الوزن: إعادة هيكلة شركة النفط الوطنية «بتروبيرو» بعد سنوات من الضغط المالي. التفاصيل ليست مجرد خبر بعيد عن منطقتنا؛ هي رسالة واضحة لكل شركة طاقة تعتمد على أصول ضخمة وتدفقات نقدية حسّاسة: سوء الرؤية التشغيلية والمالية يجرّ القطاع إلى فخ الديون بسرعة.

بيرو وصلت إلى مرحلة تفكّر فيها بتقسيم أصول الشركة، بما في ذلك مصفاة «تالارا» التي كلّفت نحو 6 مليارات دولار وبدأت التشغيل في 2023 لكنها تولّد خسائر، بينما تشير بيانات (S&P) إلى ديون تقارب 5.45 مليار دولار، ومعها سيولة نقدية ضعيفة (حوالي 66 مليون سول فقط حتى أكتوبر)؛ أرقام تُفهم فورًا دون مبالغة: عندما تتضخم المشاريع وتتعثر القرارات، يصبح إنقاذ الشركة من المال العام عادةً لا استثناء.

هذا بالضبط سبب أهمية موضوع سلسلتنا: كيف يُحوّل الذكاء الاصطناعي قطاع الطاقة والنفط والغاز في عُمان. لأن الذكاء الاصطناعي ليس رفاهية تقنية؛ هو طريقة عملية لتقليل الهدر، تحسين العائد من الأصول، وخلق «إنذار مبكر» قبل أن تتحول مشكلة تشغيلية إلى أزمة ديون.

ماذا تخبرنا قصة بتروبيرو عن مخاطر شركات النفط الوطنية؟

الجواب المباشر: الخطر الأكبر ليس الدين وحده، بل غياب القدرة على توليد سيولة من التشغيل مع ضعف الحوكمة واتخاذ القرار.

قصة بتروبيرو تحمل ثلاث إشارات تحذيرية تتكرر عالميًا في شركات الطاقة الكبيرة:

1) مشاريع رأسمالية ضخمة بلا ضبط رقمي صارم

عندما يُبنى أصل مثل مصفاة بمليارات الدولارات ويتجاوز الميزانية ويتأخر لسنوات، تصبح التكلفة المركّبة (تمويل + تشغيل + صيانة + خسائر الفرصة) قاسية. الخبر يشير إلى أن المصفاة افتُتحت بعد تأخير وتجاوز للميزانية، وتم تمويلها عبر سندات في الأسواق العالمية. هذه وصفة شائعة: CAPEX كبير + تمويل خارجي + تقلبات سوق.

2) سيولة تشغيلية ضعيفة تعني اعتمادًا دائمًا على الدولة

النص يذكر «عجزًا هيكليًا عن توليد السيولة»، وإنقاذات مالية بنحو 17 مليار سول (حوالي 5 مليارات دولار) خلال سنوات. حين تتحول الإنقاذات إلى نمط، يصبح الاستثمار والتشغيل ردّ فعل لا خطة.

3) عدم استقرار الإدارة يضاعف المخاطر

تعيين ثلاثة رؤساء مجلس إدارة في ثلاثة أشهر ليس تفصيلًا إداريًا؛ هو مؤشر على ارتباك في البوصلة. في الطاقة، حيث قرارات الصيانة والإمداد والتسعير طويلة الأثر، الاستقرار القيادي جزء من الاستقرار المالي.

جملة قابلة للاقتباس: أزمة الديون في شركات النفط غالبًا تبدأ كأزمة بيانات وقرار، لا كأزمة تمويل.

لماذا يهم ذلك لعُمان الآن تحديدًا؟

الجواب المباشر: لأن 2026 يبدأ بسوق طاقة متقلب، وتنافسية أعلى في الكفاءة، وأي أصل كبير بلا تحسين رقمي يصبح مكلفًا بسرعة.

في عُمان، قطاع النفط والغاز والطاقة يحمل وزنًا استراتيجيًا للاقتصاد. ومع توجهات التنويع الاقتصادي، يصبح السؤال العملي للشركات والمؤسسات: كيف نحافظ على إنتاجية الأصول وسلامة العمليات ونفقات تشغيل معقولة، دون أن تتراكم التكاليف الخفية؟

من تجربتي في مشاريع التحول الرقمي، المشكلة التي تُهمل غالبًا ليست نقص الأنظمة، بل عدم ربط القرار التشغيلي بالنتيجة المالية بشكل يومي. الذكاء الاصطناعي يفعل ذلك إذا طُبق صح: يربط أداء المعدات، وإمدادات المواد، وإدارة الطاقة، وأوقات التوقف، بتدفق نقدي متوقع.

أين يدخل الذكاء الاصطناعي؟ 5 استخدامات تمنع تكرار سيناريو بيرو

الجواب المباشر: الذكاء الاصطناعي يمنح ثلاث قدرات حاسمة: التنبؤ، والتحسين، والإنذار المبكر—وهي قدرات تُترجم مباشرة إلى سيولة أفضل.

1) الصيانة التنبؤية لتقليل التوقفات المكلفة

بدل صيانة دورية ثابتة أو إصلاح بعد الأعطال، تُستخدم نماذج تعلم الآلة لتحليل اهتزازات المضخات، درجات الحرارة، ضغوط الخطوط، وأنماط الاستهلاك. النتيجة:

• تقليل التوقفات غير المخطط لها
• خفض قطع الغيار «المخزنة بلا داعٍ»
• زيادة التوافر التشغيلي للأصول

وفي المصافي تحديدًا، ساعة توقف واحدة قد تعني خسائر إنتاج ومخاطر جودة وسلاسل إمداد؛ لذلك الصيانة التنبؤية ليست تحسينًا لطيفًا، بل حماية للهامش.

2) تحسين استهلاك الطاقة في المصافي ومحطات المعالجة

الطاقة داخل الأصول الصناعية غالبًا هي أكبر بند تشغيلي بعد اليد العاملة والمواد. أنظمة الذكاء الاصطناعي تستطيع ضبط المتغيرات التشغيلية (مثل درجات التسخين، نسب الخلط، ضغط البخار) لتحقيق هدفين معًا: جودة ضمن المواصفات وأقل استهلاك.

جملة بسيطة لكنها صحيحة: كل 1% تحسن في كفاءة الطاقة في أصل كبير يساوي ملايين على المدى السنوي.

3) توأم رقمي (Digital Twin) للأصول عالية التعقيد

التوأم الرقمي يجمع بيانات التشغيل ويحوّلها إلى نموذج محاكاة. فائدته في الواقع العُماني: قبل تعديل إعدادات أو إدخال خامات أو تغيير مورد، تستطيع تجربة السيناريو على النموذج ثم تنفيذ الأفضل.

هذا يقلل قرارات «التجربة على الواقع»، ويقلل معها الهدر.

4) ذكاء مالي تشغيلي: ربط الأداء بالسيولة

ما حصل في بتروبيرو يوضح فجوة قاتلة: تشغيل لا يولد سيولة كافية. هنا يأتي الذكاء الاصطناعي عبر:

• التنبؤ بالتدفقات النقدية التشغيلية بناءً على الإنتاج الفعلي، التوقفات، كلفة الطاقة، أسعار المواد
• تحليل حساسية: ما أثر توقف وحدة معينة 12 ساعة على النقد خلال 30 يومًا؟
• لوحات قيادة موحدة تربط KPI التشغيلي (مثل OEE أو MTBF) بمؤشرات مالية (مثل هامش التشغيل، رأس المال العامل)

5) حوكمة القرار: مراقبة المخاطر قبل أن تصبح أزمة

التحدي ليس فقط توقع الأعطال؛ بل توقع مسار الخطر. يمكن لنماذج المخاطر التنبؤية تقييم:

• احتمالية تجاوز ميزانية الصيانة في الربع القادم
• مخاطر سلسلة الإمداد لقطع حرجة
• الالتزام بمتطلبات السلامة والجودة

النتيجة هي «تقرير تنفيذي» واضح: أين نركّز الآن لتجنب كرة ثلج مالية.

خطة تطبيق عملية في عُمان: 90 يومًا لبدء النتائج دون مبالغة

الجواب المباشر: ابدأ بحالة استخدام واحدة مرتبطة بالمال، ثم وسّعها تدريجيًا—لا تبدأ بمنصة عملاقة بلا هدف.

هذه خارطة طريق عملية تناسب شركات النفط والغاز والطاقة في عُمان:

المرحلة 1 (أسبوع 1–2): اختيار حالة استخدام مرتبطة بـ KPI مالي

اختر حالة استخدام واحدة تُقاس بنتيجة مالية واضحة، مثل:

• خفض التوقفات غير المخطط لها في وحدة محددة
• تقليل استهلاك الطاقة في جزء من المصفاة
• تقليل الفاقد في الإنتاج/المعالجة

المرحلة 2 (أسبوع 3–6): تجهيز البيانات دون تعقيد

ركّز على البيانات المتاحة بالفعل:

• بيانات SCADA/DCS
• سجلات الصيانة CMMS
• بيانات الجودة والمختبر
• بيانات الطاقة والوقود

قاعدة ذهبية: لا تنتظر بيانات مثالية؛ ابدأ بما لديك، ثم حسّن.

المرحلة 3 (أسبوع 7–12): نموذج أولي + قياس أثر

• ابنِ نموذجًا أوليًا يخرج توصية واحدة قابلة للتنفيذ
• ضع «خط أساس» قبل التطبيق
• قِس الأثر أسبوعيًا: توقفات، طاقة، جودة، تكلفة

جملة قابلة للاقتباس: الذكاء الاصطناعي الذي لا يغير قرارًا اليوم، لن يحسن ميزانيتك غدًا.

أسئلة شائعة تهم صناع القرار في عُمان

هل الذكاء الاصطناعي بديل عن الخبرة الهندسية؟

لا. هو مكبر للخبرة. المهندس يعرف سبب المشكلة، والذكاء الاصطناعي يساعده على رصدها أسرع وتحديد أين تبدأ.

ما أكبر سبب لفشل مشاريع الذكاء الاصطناعي في الطاقة؟

البدء بتقنية قبل الاتفاق على مؤشر نجاح واحد. إذا لم تتفق الإدارة التشغيلية والمالية على KPI، ستصبح المبادرة عرضًا تقنيًا لا مشروعًا تجاريًا.

كيف نتعامل مع حساسية البيانات؟

ابدأ بنماذج داخلية على بيئات معزولة، مع سياسات وصول صارمة، وتوثيق واضح للبيانات. كثير من حالات الاستخدام لا تحتاج مشاركة بيانات خارج نطاق المؤسسة.

الدرس من بيرو… وما الذي يمكن لعُمان فعله بشكل أذكى

قصة بتروبيرو تقول إن الأصول الضخمة قد تتحول إلى عبء إذا فقدت الشركة القدرة على توليد سيولة من التشغيل، أو إذا لم تُدار مشاريعها وصيانتها بأدوات رؤية دقيقة. تقسيم الأصول قد يكون علاجًا ماليًا، لكنه يأتي متأخرًا عندما تتراكم الالتزامات.

في عُمان، الفرصة مختلفة: التحرك استباقيًا. الذكاء الاصطناعي—إذا طُبّق على حالات استخدام واضحة مثل الصيانة التنبؤية، تحسين الطاقة، والتوأم الرقمي—يمنح الشركات قدرة على حماية الإنتاج وتقليل الهدر وتثبيت القرار. وهذا ينعكس مباشرة على الاستدامة المالية، لا على «التقارير الجميلة» فقط.

إذا كنت تعمل في قطاع النفط والغاز أو الطاقة في عُمان وتريد نقطة بداية واقعية، أخبرني: ما الأصل أو العملية التي تستهلك أعلى تكلفة تشغيل أو تسبب أكبر توقفات لديك؟ من هناك نختار حالة استخدام واحدة تُظهر أثرًا خلال 90 يومًا.