ذكاء اصطناعي يدير مسقط ليالي… ويشغّل حقول النفط بعُمان

في 01/01/2026، تنطلق ليالي مسقط 2026 وتستمر حتى 31/01/2026، على امتداد ثماني وجهات داخل العاصمة. المشهد على الأرض قبل الافتتاح يشبه ورشة عمل مفتوحة: منصات تُركّب، إضاءات تُختبر، مسارات تُنظَّم، وفِرق تعمل على مدار الساعة كي تبدأ الليلة الأولى بلا ارتباك.

هنا بيت القصيد: كثيرون ينظرون إلى الفعاليات الكبرى بوصفها “احتفالاً” فقط. أنا أراها تمريناً عملياً على إدارة عمليات معقدة—وهو نفس التحدّي اليومي في قطاع الطاقة والنفط والغاز في عمان. الفرق أن الحقول والمنصات لا تسمح بهوامش خطأ، والنتائج تُقاس بالسلامة والإنتاجية والتكلفة.

الواقع؟ الأدوات التي تجعل مهرجاناً بحجم ليالي مسقط يعمل بسلاسة هي نفس عائلة الأدوات التي تُستخدم اليوم في شركات النفط والغاز: الذكاء الاصطناعي والتحليلات التنبؤية، وجدولة الموارد، والرؤية الحاسوبية، وتوأم رقمي للعمليات. لنحوّل قصة ليالي مسقط إلى دليل عملي يشرح كيف يُطبق الذكاء الاصطناعي من “الحديقة والشاطئ” إلى “الحقل والمصفاة”.

ليالي مسقط كاختبار واقعي لإدارة العمليات بالذكاء الاصطناعي

الفكرة الأساسية: أي حدث موزّع على مواقع متعددة يحتاج منصة قرار واحدة تجمع البيانات وتحوّلها لقرارات لحظية—وهذا بالضبط ما تفعله أنظمة الذكاء الاصطناعي في الطاقة.

تنظيم ليالي مسقط عبر مواقع مثل حديقة القرم الطبيعية وحديقة العامرات العامة (قرية التراث) وشاطئ السيب بسور الحديد ووادي الخوض وغيرها، يعني أن التحدّي ليس “برنامج الفعالية” فقط، بل: تدفق الزوار، النقل، الأمن، نظافة المواقع، الأعطال التقنية، نقاط الازدحام، وخطط الطوارئ.

في قطاع النفط والغاز، التحدّي مطابق من حيث المنطق: حقول موزعة، فرق ميدانية، صيانة دورية، سلامة صارمة، وسلاسل توريد. الذكاء الاصطناعي هنا لا يأتي كشعار؛ يأتي كـ طبقة تشغيل تربط كل شيء.

ما الذي يفعله الذكاء الاصطناعي فعلياً؟

• يتنبأ بالضغط قبل وقوعه: ازدحام بوابة، نقص مواقف، أو تعطل نقطة خدمة.
• يُحسن توزيع الموارد: فِرق أمن/تنظيم/صيانة حسب الطلب الفعلي وليس “المتوقع على الورق”.
• يراقب الجودة والسلامة: كاميرات + نماذج رؤية حاسوبية لرصد المخالفات أو المخاطر.
• يقلل زمن الاستجابة: إنذار مبكر بدل انتظار الشكوى أو وقوع الحادث.

في الحقول النفطية، نفس المنطق يُترجم إلى: توقع أعطال المضخات، توجيه فرق الصيانة، مراقبة مناطق الخطر، وتقليل التوقفات غير المخطط لها.

من ازدحام البوابات إلى تدفق الإنتاج: التنبؤ هو العملة الأهم

الإجابة المباشرة: الذكاء الاصطناعي يرفع الكفاءة عندما يحول “البيانات” إلى “توقعات” تُبنى عليها قرارات تشغيلية.

خلال يناير، الإقبال على ليالي مسقط يتغير حسب اليوم والوقت والموقع (مثل أجواء البحر في السيب أو فعاليات المغامرة في وادي الخوض). هنا تظهر قيمة نماذج التنبؤ:

• توقع الذروة مساء عطلة نهاية الأسبوع.
• توقع اختناقات في مداخل محددة.
• توقع زيادة الطلب على خدمات بعينها (أطعمة محلية في قرية التراث، أو فعاليات الأطفال).

في النفط والغاز بعُمان، التنبؤ يترجم إلى مكاسب مباشرة:

• الصيانة التنبؤية: نماذج تتوقع فشل معدّة قبل حدوثه اعتماداً على الاهتزاز/الحرارة/الضغط.
• تحسين الإنتاج: ضبط المتغيرات التشغيلية للوصول لأفضل معدل إنتاج ضمن حدود السلامة.
• خفض التوقفات: كل ساعة توقف غير مخطط لها لها تكلفة تشغيلية وفرص إنتاج ضائعة.

جملة تصلح للاقتباس: عندما يصبح التنبؤ دقيقاً، تتوقف الإدارة عن “ردّ الفعل” وتبدأ “القيادة”.

مثال عملي يمكن تخيله بسهولة

إذا كانت منصة تنظيم الفعالية ترى—بالبيانات—أن ساحة معينة ستزدحم بعد 45 دقيقة، فهي تستطيع:

1. فتح مسار إضافي للدخول،
2. إرسال فريق تنظيم للموقع قبل حدوث الازدحام،
3. إعادة توزيع الأنشطة لتخفيف الضغط.

في منشأة نفطية، إذا رصد النموذج ارتفاعاً غير طبيعي في حرارة محمل مضخة، يمكن:

1. تقليل الحمل تدريجياً،
2. جدولة تدخل صيانة خلال نافذة آمنة،
3. منع فشل مفاجئ قد يوقف خطاً كاملاً.

التوأم الرقمي: عندما تتحول المدينة/المنشأة إلى نموذج حي

الخلاصة: التوأم الرقمي (Digital Twin) يختصر التجربة والخطأ لأنه يسمح بمحاكاة القرارات قبل تنفيذها.

تخيّل لو أن بلدية مسقط تمتلك نموذجاً رقمياً لمواقع الفعالية يربط:

• سعة الممرات ومداخل المواقع
• خرائط تدفق الزوار
• نقاط الخدمات والطوارئ
• جدول العروض والفعاليات

عندها يمكن اختبار سيناريوهات مثل: “ماذا لو زادت أعداد الزوار 20% في القرم؟” أو “ماذا لو أُغلق مدخل مؤقتاً بسبب ازدحام؟”.

في قطاع الطاقة والنفط والغاز في عمان، التوأم الرقمي ليس رفاهية. يُستخدم لمحاكاة:

• تغييرات في ظروف التشغيل
• تأثير تعديل صمام/ضغط على خط إنتاج
• سيناريوهات السلامة والاستجابة للطوارئ

أين يلتقي التوأم الرقمي مع إدارة الفعاليات؟

• إدارة الحشود تشبه إدارة التدفقات في الشبكات (Flow Management)
• مسارات الطوارئ تشبه مسارات العزل والسلامة (Isolation)
• نقاط الاختناق في الممرات تشبه نقاط الاختناق في خطوط الإنتاج

السلامة أولاً: رؤية حاسوبية في المهرجان… وفي مواقع الطاقة

الجواب المباشر: الرؤية الحاسوبية تقلل المخاطر عبر رصد “السلوك الخطر” و“الوضع غير الآمن” لحظياً.

في ليالي مسقط، السلامة تعني إدارة حركة الناس، منع التكدس، مراقبة مناطق اللعب، وضمان أن المنصات والإضاءة تعمل وفق المعايير. في مواقع مثل وادي الخوض (أنشطة مغامرة ودرفت) يصبح عامل السلامة أكثر حساسية.

الرؤية الحاسوبية يمكن أن تساعد في:

• رصد التكدس في نقطة معينة وإطلاق تنبيه مبكر
• اكتشاف دخول منطقة محظورة
• مراقبة الالتزام بإرشادات السلامة في فعاليات المغامرة

في قطاع النفط والغاز، الحالات أكثر حرجاً:

• رصد الالتزام بمعدات الوقاية الشخصية (خوذة/نظارات/سترة)
• كشف الاقتراب من مناطق خطرة
• مراقبة محيط المعدات الثقيلة

هذه ليست “مراقبة لأجل المراقبة”. الهدف هو تقليل الحوادث، لأن حادثاً واحداً قد يوقف العمل ويؤثر على الأرواح والسمعة.

جدولة الموارد وسلسلة الإمداد: نفس المشكلة بأسماء مختلفة

النتيجة: الذكاء الاصطناعي يوفّر المال عندما يجعل الموارد تتحرك حسب الحاجة الفعلية، لا حسب التقدير.

في مهرجان موزع، أنت تدير:

• فِرق تشغيل وصيانة
• متطوعين وموظفين
• تجهيزات صوت وإضاءة
• خدمات نظافة ونقل

إذا تمت الجدولة يدوياً، ستدفع ثمنين: فائض في بعض المواقع ونقص في أخرى. أنظمة الجدولة الذكية (Optimization) تعالج ذلك عبر بيانات الحضور، والوقت، ومتطلبات كل موقع.

في الطاقة والنفط والغاز بعُمان، نفس المنطق يظهر في:

• جدولة فرق الصيانة الميدانية حسب المخاطر والأولوية
• تحسين مخزون قطع الغيار لتجنب نفاد مفاجئ أو تخزين مكلف
• تخطيط الشحنات والمقاولين وفق نوافذ تشغيل واقعية

قائمة تحقق سريعة لأي جهة (فعالية أو طاقة) تريد البدء بذكاء اصطناعي مفيد

1. عرّف قراراً واحداً تريد تحسينه: مثل خفض زمن الاستجابة للأعطال أو تقليل الازدحام.
2. اجمع بيانات موثوقة: أجهزة، كاميرات، سجلات بلاغات، حساسات… الأهم جودة البيانات.
3. ابدأ بنموذج بسيط قابل للقياس: تنبؤ الذروة أو أعطال نوع محدد من المعدات.
4. اربط النموذج بالإجراء: تنبيه، أمر عمل، أو إعادة جدولة تلقائية.
5. قِس الأثر شهرياً: وقت توقف أقل، حوادث أقل، أو خدمة أفضل.

أسئلة شائعة يطرحها الناس (بصيغة عملية)

هل الذكاء الاصطناعي يعني الاستغناء عن البشر؟

لا. في الفعاليات والطاقة، الذكاء الاصطناعي ينجح عندما يخفف الحمل عن الفرق التشغيلية ويجعل قراراتهم أسرع وأدق. البشر يضعون السياسة ويتعاملون مع الاستثناءات.

ما أكبر سبب لفشل مشاريع الذكاء الاصطناعي؟

عدم ربط النموذج بقرار تشغيلي واضح. لوحة تحكم جميلة بلا إجراء تنفيذي تعني “مشروع عرض” لا “مشروع تشغيل”.

من أين تبدأ شركة نفط/غاز في عمان؟

ابدأ بمنطقة أثرها واضح وسهل القياس: الصيانة التنبؤية لمعدة حرجة، أو تحسين جدولة فرق الميدان، أو مراقبة السلامة بالرؤية الحاسوبية في موقع محدد.

ليالي مسقط تُذكّرنا بما يحتاجه قطاع الطاقة فعلاً

ليالي مسقط 2026 ليست مجرد برنامج ترفيهي موزع بين القرم والعامرات والسيب ووادي الخوض وغيرها؛ هي مثال حي على أن تنسيق التفاصيل هو ما يصنع التجربة. في قطاع الطاقة والنفط والغاز في عمان، تنسيق التفاصيل هو ما يصنع الربحية—والسلامة—والاستدامة التشغيلية.

أنا مقتنع أن السنوات القليلة القادمة ستشهد تحوّلاً أعمق: سنرى المزيد من التوأم الرقمي، والصيانة التنبؤية، وأتمتة القرارات التشغيلية ليس فقط داخل المصانع والحقول، بل عبر سلاسل الإمداد بالكامل. والجهة التي تبدأ الآن، ولو بخطوة صغيرة، ستكسب منحنى تعلم لا يُشترى لاحقاً.

إذا كانت مدينة كاملة تستطيع تجهيز ثماني وجهات في وقت واحد لاستقبال آلاف الزوار طوال يناير، فالسؤال المنطقي لمديري التشغيل في الطاقة هو: ما القرار التشغيلي التالي الذي يجب أن نُسند جزءاً منه للذكاء الاصطناعي قبل موسم الضغط القادم؟