المدن الذكية في عُمان: كيف يخدم الذكاء الاصناعي الطاقة

في 25/01/2026 الساعة 04:44 م، استضافت ولاية صور مؤتمر وحاضنة أفكار (هاكاثون) المحافظات والمدن الذكية. الخبر يبدو للوهلة الأولى «بلديًّا» يخص الخدمات، لكنه في الحقيقة يلمس قلب سؤال أكبر: كيف تبني عُمان بنية رقمية تستطيع تشغيل مدينة بكفاءة… وفي الوقت نفسه تشغيل شبكة طاقة وحقول نفط وغاز بسلامة أعلى وتكلفة أقل؟

الواقع أن الذكاء الاصطناعي الذي يُستخدم لتحسين إدارة النفايات أو تخطيط المرور في مدينة ذكية، هو نفسه الذي يمكنه تحسين صيانة المضخات، وخفض الفاقد في الطاقة، ورفع جاهزية الأصول في قطاع النفط والغاز. الفارق ليس في التقنية، بل في الحوكمة والبيانات والشراكات—وهذه بالضبط رسائل مؤتمر صور.

عبارة واحدة تلخص المشهد: مدينة تُدار بالبيانات تُنتج قرارات أسرع… وقطاع طاقة يُدار بالبيانات يُنتج براميل وكيلوواطات أكثر أمانًا وأقل كلفة.

مؤتمر صور ليس حدثًا محليًا… بل نموذج تشغيل

الفكرة الأساسية التي خرجت من مؤتمر المحافظات والمدن الذكية في صور واضحة: التحول الرقمي صار أولوية وطنية مرتبطة برؤية عُمان 2040، وأن نموذج المدن/المحافظات الذكية يعتمد على تقنيات مثل الذكاء الاصطناعي وإنترنت الأشياء لتحسين الخدمات والتخطيط الحضري والاستدامة.

هذا مهم لقطاع الطاقة لسبب عملي: قطاع النفط والغاز في عُمان يعيش على أصول موزعة جغرافيًا (حقول، خطوط أنابيب، محطات، مرافئ، طرق لوجستية). أي نموذج ناجح لإدارة مدينة ذكية—بمعنى: حساسات، بيانات لحظية، مركز عمليات، قرارات مؤتمتة—هو نموذج قابل للنقل إلى إدارة الأصول الطاقية.

لماذا الآن تحديدًا؟

لأن التحديات تتراكم في مسارين متوازيين:

• ضغط الكلفة والإنتاجية في عمليات الطاقة.
• ضغط الاستدامة (انبعاثات، كفاءة الطاقة، موارد المياه) في المدن والقطاعات.

وعندما تُدار المدينة والطاقة كمنظومة واحدة، يصبح من الممكن خفض الهدر في شبكات الكهرباء، وتحسين التخطيط للبنية التحتية، ورفع موثوقية الإمدادات للمناطق الصناعية والحقول.

الذكاء الاصطناعي في الحوكمة… هو تدريب عملي للطاقة

في جلسات المؤتمر، كان التركيز على الذكاء الاصطناعي في الإدارة العامة وعلى التقنيات الناشئة لتحسين الكفاءة المؤسسية. هذا يربط مباشرة بما يحتاجه قطاع الطاقة: تقليل الأعمال اليدوية، توحيد الإجراءات، وتحويل البيانات إلى قرارات.

ما الذي تتعلمه شركات الطاقة من تجربة الحوكمة الذكية؟ ثلاث نقاط أراها حاسمة:

1) حوكمة البيانات قبل النماذج

المدن الذكية تفشل عادةً عندما تُغرق نفسها في مشاريع حساسات بدون معيار موحد للبيانات. قطاع الطاقة يقع في الفخ نفسه عندما تتعدد منصات SCADA وCMMS وERP دون قاموس بيانات مشترك.

القاعدة: إذا لم تُعرِّف بياناتك وتملكها وتحميها، فلن تستفيد من الذكاء الاصطناعي إلا في عروض تجريبية.

2) الأتمتة مع مساءلة واضحة

عندما تُستخدم خوارزمية لتوجيه فرق البلدية أو ترتيب أولويات الصيانة، يجب أن تكون هناك مسؤولية: من يعتمد القرار؟ من يراجع الانحرافات؟

في النفط والغاز، هذا أكثر حساسية: قرار خاطئ في صيانة صمام أو توقع تآكل خط قد يعني مخاطر سلامة. لذلك نحتاج أتمتة بشرط الحوكمة: ذكاء اصطناعي يوصي + إنسان يعتمد + سجل تدقيق.

3) قياس رضا المستفيدين = قياس الأداء التشغيلي

وكيل وزارة النقل والاتصالات وتقنية المعلومات أشار إلى أن التقنيات الحديثة ترفع الكفاءة والإنتاجية وتقلل الكلفة، مع طموح أن يولّد الهاكاثون حلولًا عملية تعزز رضا المستخدم.

في الطاقة، «المستخدم» قد يكون:

• مهندس تشغيل يحتاج إنذارات دقيقة بدل ضوضاء إنذارات.
• فريق صيانة يحتاج جدول أعمال مبنيًا على مخاطر حقيقية.
• مجتمع محلي يريد شفافية حول الأثر البيئي والوظائف.

المدن الذكية وإدارة الطاقة: نفس المنطق بأدوات متقاربة

المتحدث الدولي منير كبّارة أشار إلى رقمين مهمين: 68% من سكان العالم متوقع أن يعيشوا في المدن بحلول 2050، وأن سوق المدن الذكية قد يصل إلى 4.06 تريليون دولار بحلول 2031. هذه ليست أرقامًا للتسويق؛ هي إشارات ضغط: المدن ستستهلك أكثر… وستمتحن شبكات الطاقة أكثر.

أين يدخل الذكاء الاصطناعي في الطاقة داخل «المدينة»؟

هنا أمثلة عملية تُترجم مفهوم المدينة الذكية إلى مكاسب طاقية ملموسة:

• توقع الطلب الكهربائي محليًا (Micro-forecasting): نماذج تتعلم من أنماط الاستهلاك، المواسم، الفعاليات، وحرارة الصيف لتقليل الانقطاعات وتحسين جدولة التوليد.
• إدارة الأحمال (Demand Response): عندما ترتفع الأحمال، تُحفَّز مبانٍ/مصانع لتخفيض الاستهلاك مقابل حوافز؛ الذكاء الاصطناعي يختار «من» و«متى» بأقل أثر.
• خفض الفاقد في الشبكات: كشف التلاعب، الأعطال، أو نقاط الاختناق عبر تحليل بيانات العدادات الذكية.
• الصيانة التنبؤية لمحطات وشبكات المياه المرتبطة بالطاقة: محطات التحلية والضخ كثيفة الاستهلاك للطاقة؛ تحسين كفاءتها يُعادل مشروع توليد جديد لكن بتكلفة أقل.

من «مدينة ذكية» إلى «مدينة إدراكية»

التحول الذي تحدث عنه كبّارة نحو مدن إدراكية (Cognitive Cities) يعني مدينة تتعلم وتتكيّف. في الطاقة، هذا يشبه الانتقال من جداول صيانة ثابتة إلى تشغيل متكيف يغيّر الإعدادات حسب ظروف التشغيل الفعلية.

لكن هذا يفتح ملفين لا مفر منهما: الأمن السيبراني وتكلفة التحديث—وهما تحديان ذكرهما كبّارة مع حلول مثل التمويل المرن وحوكمة البيانات الفعالة.

الهاكاثون: ستة محاور… وأقربها للطاقة أكثر مما نتخيل

الهاكاثون المصاحب ركّز على ستة محاور: البيئة والاستدامة، المدن والخدمات الذكية، الزراعة والصيد الذكي، النقل والسلامة، التجارة الإلكترونية، والتخطيط الحضري الذكي.

لو كنت أقيّم هذه المحاور بعين قطاع النفط والغاز والطاقة، سأقول: كل محور منها يحمل «حالة استخدام» مباشرة للطاقة.

(1) البيئة والاستدامة: من مؤشرات المدينة إلى خفض الانبعاثات

في الطاقة، الذكاء الاصطناعي يُستخدم لمراقبة الانبعاثات، كشف التسربات، وتحسين احتراق المشاعل. داخل المدن، يمكن توسيع الفكرة عبر:

• ربط بيانات جودة الهواء بمصادر الانبعاثات الصناعية.
• نمذجة مسارات الرياح لتقدير أثر المشاريع.

(2) النقل والسلامة: لوجستيات الحقول وسلامة الطرق

تحسين المرور داخل المدينة يعتمد على نفس البيانات التي تساعد على:

• جدولة حركة الشاحنات والمعدات للحقول.
• تقليل الحوادث عبر تحليل النقاط السوداء ومراقبة السائقين.

(3) التخطيط الحضري الذكي: أين تبنى البنية التحتية الطاقية؟

التخطيط الحضري لا ينفصل عن:

• تحديد مواقع محطات الشحن الكهربائي.
• مسارات الكابلات وخطوط الغاز.
• تخطيط المناطق الصناعية بما يتوافق مع القدرة المتاحة للشبكة.

قرار تخطيط واحد صحيح يوفر سنوات من الترقيعات المكلفة لاحقًا.

الشراكات: ما ينجح في المحافظات الذكية ينجح في النفط والغاز

محافظ جنوب الشرقية شدّد على أهمية الشراكة بين القطاعين العام والخاص والمؤسسات الأكاديمية والمبتكرين الشباب. هذا بالضبط ما تحتاجه مشاريع الذكاء الاصطناعي في الطاقة.

نموذج شراكة عملي أقترحه (قابل للتنفيذ خلال 90 يومًا)

1. تحدي بيانات واضح: مثال: تقليل توقف مضخات أو رفع دقة توقع الطلب في منطقة صناعية.
2. بيانات مُجهّزة ومخفّفة الحساسية: إزالة ما يعرّف الأصول الحساسة، مع الحفاظ على القيمة التحليلية.
3. فريق مشترك: مشغل + أمن سيبراني + جامعة/شركة ناشئة.
4. مقياس نجاح رقمي: مثل خفض التوقفات غير المخطط لها بنسبة 5% خلال 3 أشهر، أو تقليل استهلاك الطاقة في محطة ضخ بنسبة 3%.

الفائدة هنا ليست فقط حل مشكلة، بل بناء «عضلات» تشغيل الذكاء الاصطناعي: بيانات، موافقات، حوكمة، وتبني داخلي.

ما الذي يجب أن يفعله قادة الطاقة الآن؟ (خطوات واقعية)

إذا كنت مسؤولًا في شركة نفط/غاز أو مزود طاقة أو مقاول تشغيل في عُمان، فهذه خطوات مباشرة تُحوّل فكرة «المدينة الذكية» إلى قيمة في الطاقة:

1. ابدأ بملف واحد عالي الأثر: الصيانة التنبؤية للأصول الدوارة (مضخات/ضواغط) أو تحسين استهلاك الطاقة في مرافق مساندة.
2. وحّد قاموس البيانات للأصول: تعريفات ثابتة للقراءات، الحالات، وأسباب الأعطال.
3. ابنِ طبقة حوكمة بيانات: من يملك البيانات؟ من يشاركها؟ ما سياسة الاحتفاظ؟
4. أدخل الأمن السيبراني من اليوم الأول: خاصة مع IoT، وأنظمة التحكم الصناعي.
5. حوّل النتائج إلى قرار إداري: لا تكتفِ بلوحة مؤشرات؛ اربطها بسياسات صيانة ومشتريات وتدريب.

إذا لم تغيّر نتائج الذكاء الاصطناعي طريقة اتخاذ القرار، فهي مجرد رسوم بيانية جميلة.

لماذا يهم هذا لرؤية عُمان 2040 ولمستقبل الطاقة؟

التوصيات الختامية للمؤتمر ركزت على تسريع التحول الرقمي، وإعطاء أولوية للمبادرات عالية الأثر، ودمجها في المنظومة الرقمية الوطنية، وربط مشاريع المدن الذكية بنقاط القوة الاقتصادية لكل محافظة. هذا ينسجم مع جوهر سلسلة مقالاتنا «كيف يُحوّل الذكاء الاصطناعي قطاع الطاقة والنفط والغاز في عمان»: القيمة الحقيقية تأتي عندما تصبح المبادرات الرقمية جزءًا من التشغيل اليومي، لا مشاريع منفصلة.

كما أن إبراز مدينة السلطان هيثم كأول مدينة ذكية متكاملة في السلطنة يرسل رسالة واضحة: البنية التحتية الرقمية لم تعد «ميزة إضافية»، بل معيارًا للتنمية وجذب الاستثمار—وبالتالي معيارًا لتنافسية الطاقة التي تُغذّي هذه التنمية.

الخطوة التالية ليست سؤالًا تقنيًا بقدر ما هي سؤال قيادة: هل سنعامل الذكاء الاصطناعي كمشروع تقنية معلومات… أم كنموذج تشغيل جديد للطاقة والخدمات؟