ميزانية عمان 2026: أين يربح الذكاء الاصطناعي النفط؟

ميزانية السلطنة لعام 2026 ليست مجرد أرقام تُعلن ثم تُحفظ في التقارير. هي «خريطة تنفيذ» لمرحلة حسّاسة: تقليل العجز، زيادة كفاءة الإنفاق، ودفع التنويع الاقتصادي ضمن مستهدفات رؤية عمان 2040 والخطة الخمسية الحادية عشرة. الأهم بالنسبة لقطاع الطاقة؟ أن هذه الخريطة تفتح مساحات واضحة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي في النفط والغاز، ليس كترف تقني، بل كأداة مالية وإنتاجية.

حسب الإعلان عن ميزانية 2026، بلغ حجم الإنفاق المعتمد 11.977 مليار ريال عماني. هذا الرقم وحده كافٍ لتذكيرنا بحقيقة بسيطة: عندما يكون الإنفاق بهذا الحجم، فإن أي تحسين تشغيلي بنسبة صغيرة فقط في قطاع بحجم النفط والغاز ينعكس مباشرة على الاستدامة المالية—وهنا يأتي دور الذكاء الاصطناعي.

أكتب هذه المقالة ضمن سلسلة «كيف يُحوّل الذكاء الاصطناعي قطاع الطاقة والنفط والغاز في عمان» لأنني أرى أن النقاش حول AI في الطاقة ما زال يُقدَّم غالبًا كمستقبل بعيد. الواقع أنه صار مرتبطًا اليوم بالميزانية، وبالقدرة على الوفاء بالتزامات الاستثمار، وبخفض تكلفة البرميل، وبالسلامة.

ماذا تقول ميزانية 2026 لقطاع الطاقة؟ المعنى أهم من العناوين

الميزانية تُرسل ثلاث رسائل مباشرة لشركات الطاقة (حتى لو لم تذكر الذكاء الاصطناعي بالاسم): ترشيد، تنويع، واستثمار موجّه. عندما تُدار المالية العامة بهدف خفض العجز وتعزيز الاستدامة، يصبح السؤال العملي داخل أي شركة نفط وغاز: كيف ننتج وننقل ونصون بأقل تكلفة وأعلى موثوقية؟

وفي عمان تحديدًا، حيث يظل الإيراد الهيدروكربوني عاملًا مؤثرًا في الإيرادات العامة (بحكم طبيعة الاقتصاد)، فإن أي هبوط في الأسعار أو تقلب في الطلب العالمي يضغط على الإيرادات. الذكاء الاصطناعي هنا يعمل كـ«مصدّ صدمات» عبر:

• رفع كفاءة الإنتاج وتقليل التوقفات غير المخطط لها.
• تقليل الهدر في الطاقة والمياه والمواد الكيميائية.
• تحسين قرارات التخطيط والميزانية داخل الشركات عبر تنبؤات أدق.

جملة تصلح كعنوان تنفيذي داخل أي شركة: الذكاء الاصطناعي ليس مشروع تقنية معلومات؛ هو مشروع تكلفة وإيراد.

منطق الميزانية: لماذا تُفضل الدولة حلولًا قابلة للقياس؟

عندما يكون الهدف استدامة مالية، تصبح المبادرات التي تُقاس نتائجها بسرعة (3–12 شهرًا) أكثر جاذبية: خفض مصروفات الصيانة، رفع الاعتمادية، تقليل حوادث السلامة المكلفة، وتخفيض خسائر الإنتاج.

الذكاء الاصطناعي يتفوق هنا لأنه يسمح بقياس الأثر عبر مؤشرات واضحة مثل:

• انخفاض ساعات التوقف Downtime
• انخفاض تكلفة الصيانة لكل معدة
• تحسين الاسترجاع من المكامن (بحسب طبيعة الحقل)
• تقليل الحوادث والإغلاقات

أين تدخل استثمارات البنية الأساسية؟ هنا تُبنى «طبقة البيانات»

الحديث عن تخصيصات للبنية الأساسية في أي ميزانية يعني شيئًا محددًا جدًا لمن يعمل في الذكاء الاصطناعي: الشبكات، المستشعرات، السحابة/مراكز البيانات، وربط المواقع الصناعية. بدون هذه الطبقة، تظل مشاريع الذكاء الاصطناعي تجارب معزولة.

في قطاع النفط والغاز، نجاح AI يعتمد على توافر بيانات تشغيلية عالية الجودة من:

• مستشعرات الحقول والآبار
• أنظمة التحكم الصناعية (SCADA/DCS)
• سجلات الصيانة وقطع الغيار
• بيانات السلامة والبيئة
• بيانات سلسلة الإمداد

مثال واقعي في الشركات: «المستشعر أرخص من التوقف»

إذا كان ضاغط غاز أو مضخة حقن يسبب توقفًا ساعات، فإن تركيب مستشعرات إضافية (اهتزاز/حرارة/ضغط) وربطها بنموذج تنبؤي للصيانة عادةً أقل تكلفة بكثير من خسارة الإنتاج.

التوجه العالمي في 2024–2025 كان واضحًا: التوأم الرقمي Digital Twin والصيانة التنبؤية Predictive Maintenance هما أسرع مسارين لتحقيق عائد ملموس من AI في الصناعة الثقيلة. في عمان، البنية الأساسية الممولة أو الممكنة عبر مشاريع وطنية تُسهّل هذا المسار بدل أن يبدأ كل مشغل من الصفر.

ماذا تحتاج شركات عمان عمليًا لتستفيد؟

ثلاث طبقات تُختصر في جملة واحدة: بيانات نظيفة + بنية اتصال + حوكمة.

1. نظافة البيانات (Data Quality): توحيد أسماء الأصول، سد الفجوات، معالجة القيم الشاذة.
2. الاتصال (Connectivity): ربط المواقع البعيدة بشكل موثوق (خصوصًا الحقول).
3. الحوكمة (Governance): من يملك البيانات؟ من يعتمد النماذج؟ كيف تُدار المخاطر؟

الذكاء الاصطناعي كأداة للتنويع الاقتصادي… حتى داخل النفط والغاز

قد يبدو الربط بين «التنويع» و«النفط والغاز» متناقضًا. لكنه ليس كذلك. التنويع لا يعني التخلي عن الطاقة فورًا؛ يعني تحويلها إلى منصة للصناعات والخدمات الجديدة. والذكاء الاصطناعي يخدم هذا الاتجاه عبر خلق سلاسل قيمة جديدة داخل القطاع وحوله.

الإجابة المباشرة: عندما تتبنى شركات الطاقة AI بشكل جاد، تنشأ وظائف وخدمات محلية جديدة مثل:

• شركات تحليل بيانات صناعية
• حلول رؤية حاسوبية لمراقبة السلامة
• منصات إدارة أصول وقطع غيار ذكية
• تدريب مهندسين وفنيين على تشغيل النماذج وتفسيرها

4 استخدامات ذات أثر مالي سريع في عمان

هذه ليست قائمة نظريات؛ هذه أكثر الاستخدامات التي رأيت أنها تُنتج أثرًا ملموسًا بسرعة في شركات الطاقة:

1. الصيانة التنبؤية للمعدات الدوارة

   • الهدف: خفض الأعطال المفاجئة.
   • المؤشر: تقليل التوقفات غير المخطط لها.

2. تحسين إنتاج الآبار (Well Optimization)

   • الهدف: ضبط الخنق، الحقن، ومعلمات التشغيل بناءً على نماذج تتعلم من بيانات الحقل.
   • المؤشر: زيادة الإنتاج أو تقليل المياه المصاحبة حسب حالة المكمن.

3. اكتشاف التسربات والشذوذ في خطوط الأنابيب

   • الهدف: إنذار مبكر عبر نماذج شذوذ تجمع الضغط/التدفق/الحرارة.
   • المؤشر: خفض خسائر المنتج وتقليل المخاطر البيئية.

4. أتمتة التقارير والامتثال (EHS & Compliance)

   • الهدف: تقليل الجهد اليدوي وتحسين دقة تقارير البيئة والسلامة.
   • المؤشر: وقت أقل لإعداد التقارير + أخطاء أقل.

عبارة مفيدة لفريق الإدارة: إذا لم تستطع ربط حالة استخدام AI بمؤشر مالي أو تشغيلي خلال 6 أشهر، فهي غالبًا ليست أولوية في 2026.

الاستدامة المالية تبدأ من «تكلفة البرميل»: أين يضغط الذكاء الاصطناعي؟

تقليل العجز وتحسين الاستدامة المالية على مستوى الدولة ينعكس داخل شركات الطاقة في سؤال واحد: كم تكلفة إنتاج البرميل؟

الذكاء الاصطناعي يخفض هذه التكلفة عبر ثلاث قنوات واضحة:

1) تقليل المصروفات التشغيلية (OPEX)

• جدولة صيانة أدق بدل الصيانة الدورية العمياء.
• خفض استهلاك الطاقة عبر تحسين تشغيل الضواغط والأفران.
• تقليل الهدر في المواد الكيميائية في المعالجة.

2) حماية الإيرادات عبر تقليل خسائر الإنتاج

كل ساعة توقف غير مخطط لها ليست مجرد «عطل»؛ هي إنتاج ضائع وتكلفة تعويض لاحقة. نماذج التنبؤ بالأعطال + إدارة قطع الغيار تقلل هذا النزيف.

3) تحسين قرارات الاستثمار (CAPEX)

الميزانية عادةً تُفضّل إنفاقًا رأسماليًا مبررًا. هنا يتفوق الذكاء الاصطناعي حين يستخدم في:

• تقييم أولويات تجديد الأصول
• تحديد الأصول الأعلى خطورة
• حساب جدوى التحديثات بناءً على بيانات فعلية

أسئلة تتكرر في 2026: إجابات عملية (على طريقة “People Also Ask”)

هل الذكاء الاصطناعي مناسب للحقول القديمة أم فقط للحقول الجديدة؟

مناسب للاثنين، لكن الحقول القديمة تستفيد بسرعة لأن لديها تاريخ بيانات طويل. التحدي عادةً ليس قلة البيانات، بل تشتتها وضعف جودتها.

هل نحتاج منصة ضخمة قبل أول مشروع؟

لا. ابدأ بحالة استخدام واحدة عالية العائد مثل الصيانة التنبؤية لمعدة حرجة. بعدها، ابنِ المنصة تدريجيًا وفق نتائج مقاسة.

ما أكبر سبب لفشل مشاريع AI في النفط والغاز؟

السبب الأول الذي يتكرر: فصل مشروع الذكاء الاصطناعي عن التشغيل. النموذج يجب أن يدخل في إجراءات العمل (Workflows) وإلا سيبقى عرضًا تجريبيًا.

خطة تنفيذ مختصرة لشركات عمان في 90 يومًا

إذا كنت في شركة طاقة بعُمان وتريد مواءمة مبادراتك مع روح ميزانية 2026 (كفاءة + أثر ملموس)، هذا تسلسل عملي:

1. اختر أصلًا حرجًا واحدًا (ضاغط/مضخة/مولد) وتأكد أن توقفه مكلف.
2. اجمع بيانات 12–24 شهرًا: اهتزاز، حرارة، ضغط، سجلات الصيانة.
3. ابنِ نموذج إنذار مبكر (Anomaly Detection أو Failure Prediction).
4. أدخل النموذج في قرار الصيانة: متى نوقف؟ متى نبدّل جزءًا؟
5. قِس الأثر خلال 8–12 أسبوعًا: ساعات توقف أقل، أعمال صيانة طارئة أقل.

هذا النوع من المشاريع ينسجم تمامًا مع منطق الاستدامة المالية: نتائج قصيرة المدى قابلة للتدقيق.

ماذا يعني كل ذلك لسلسلة «الذكاء الاصطناعي في طاقة عمان»؟

ميزانية 2026 (بقيمة إنفاق 11.977 مليار ريال عماني) تُعامل التحول الرقمي كشرط نجاح للخطط الوطنية، لا كترف. من وجهة نظري، الذكاء الاصطناعي هو الجزء الأكثر «قابلية للقياس» في هذا التحول داخل النفط والغاز: يوفر مالًا، يقلل مخاطر، ويرفع الاعتمادية.

إذا كانت 2025 مرحلة تجارب متفرقة في كثير من الشركات بالمنطقة، فـ2026 هي سنة الفرز: من يربط الذكاء الاصطناعي بمؤشرات إنتاج وسلامة وتكلفة، سيتقدم بسرعة. ومن يظل في مرحلة العروض التوضيحية سيتأخر—لأن الميزانيات، بطبيعتها، تكافئ ما يمكن تبريره بالأرقام.

ما الخطوة التالية؟ اختر حالة استخدام واحدة تُثبت العائد خلال ربع سنة، وابدأ. ثم اسأل نفسك سؤالًا واحدًا قبل أي استثمار جديد: هل هذا المشروع يقلل تكلفة البرميل أو يرفع موثوقية الإنتاج بشكل قابل للقياس؟