الذكاء الاصطناعي يرفع كفاءة الإمداد للطاقة بالسعودية

قفزة إنتاجية تتجاوز 50% ليست رقمًا تسويقيًا عندما تكون مبنية على قرار واحد: توحيد التشغيل على منصة رقمية تُحسن التوزيع وتُظهر الصورة كاملة. هذا بالضبط ما حدث مع شركة لوجستية سعودية ناشئة؛ كانت أيامها تُدار ببيانات متفرقة وتوزيع طلبات غير منصف، فأصبح السائقون ينجزون أقل من 10 طلبات يوميًا. بعد التحول الرقمي، صار المتوسط أكثر من 15 طلبًا يوميًا مع مراقبة أداء وفوترة ذكية وتدريب تشغيلي منتظم.

قد يبدو هذا خبرًا “لوجستيًا” بحتًا، لكنه في الحقيقة درس مباشر لقطاع أكبر وأثقل وزنًا في المملكة: قطاع الطاقة والنفط والغاز. لأن ما يحدّ الأداء في سلاسل إمداد الطاقة يشبه تمامًا ما كان يحدّ أداء أسطول توصيل: نقص الرؤية اللحظية، توزيع أعمال غير مُحكم، وتأخر في اتخاذ القرار.

ضمن سلسلة “كيف تُحوّل الذكاء الاصطناعي قطاع الطاقة والنفط والغاز في المملكة العربية السعودية”، نأخذ هذه القصة كنموذج عملي: كيف تُترجم “التمكين الرقمي” إلى مكاسب تشغيلية واضحة، وكيف يمكن نقل نفس المنطق إلى الإمداد، الصيانة، المخزون، وجدولة الفرق في حقول النفط ومحطات الطاقة.

قصة نجاح لوجستية سعودية… لكن الدرس أوسع

الجواب المختصر: المنصة الرقمية وحوكمة الأداء هما ما يحول التشغيل من اجتهادات فردية إلى نظام قابل للتوسع.

شركة “خطوات مبدعة” واجهت تحديًا مألوفًا: التوسع كان يصطدم بعقبة تشغيلية. السائق لا يرى الصورة الكاملة، وموظف التشغيل يوزع الطلبات بقرارات سريعة قد لا تكون مثلى، والنتيجة إنتاجية منخفضة ودخل غير مستقر للسائقين.

في 17/04/2025، جاء التحول عبر شراكة وفّرت:

• توزيعًا أذكى للطلبات (يشبه “جدولة المهام” في العمليات الصناعية)
• متابعة أداء منظمة بدل الانطباعات
• رؤية تشغيلية كاملة بدل جداول مبعثرة
• فوترة ذكية تقلل الأخطاء وتزيد المساءلة

النتائج كانت ملموسة: زيادة إنتاجية السائقين بأكثر من 50%، تجميع أسطول أكثر من 50 سائقًا ضمن نموذج تشغيل موحد، وخطة لتوظيف أكثر من 100 سائق إضافي.

“هدفنا كان النمو بشكل مستدام مع ضمان دخل عادل ومتسق للسائقين.” — د. لينا خالد

الرسالة التي تهم مسؤولي الطاقة؟ لا توجد “قفزات” تشغيلية بلا بيانات موحدة، وتدفق قرار واضح، ومقاييس أداء مُتفق عليها.

ما علاقة اللوجستيات بالذكاء الاصطناعي في النفط والغاز؟

الجواب المباشر: لأن سلسلة الإمداد في الطاقة هي “لوجستيات على نطاق أعلى ومخاطر أكبر”.

في النفط والغاز، “الطلب” ليس وجبة تُسلَّم، بل قد يكون:

• قطعة غيار لمضخة في محطة معالجة
• صمام أمان لمنظومة ضغط
• فريق صيانة لمعدة حرجة
• مواد كيميائية للتشغيل أو المعالجة

أي تأخير أو سوء توزيع لا يعني فقط تكلفة إضافية، بل قد يعني:

• توقف إنتاج
• مخاطر سلامة
• غرامات التزام
• ضياع نافذة تشغيلية في موقع بعيد

التحول الرقمي الذي رفع الطلبات اليومية من أقل من 10 إلى أكثر من 15، يوازي في الطاقة رفع “معدل إنجاز أوامر العمل” أو تقليل “زمن التعطل” عبر قرارات توزيع أفضل.

من “توزيع الطلبات” إلى “توزيع أوامر العمل”

أكثر خطأ رأيته يتكرر في المشاريع الرقمية: المؤسسة تشتري نظامًا، لكنها لا تغيّر طريقة اتخاذ القرار. المنصة ليست شاشة جميلة؛ هي منطق تشغيل.

في الطاقة، نفس منطق توزيع الطلبات يمكن ترجمته إلى:

• جدولة ذكية للفرق الميدانية حسب القرب، المهارة، وحِمل العمل
• توجيه قطع الغيار إلى المواقع الأكثر حساسية بدل “الأقرب صوتًا”
• تحديد أولويات الصيانة وفق أثرها على الإنتاج والسلامة

ومع الذكاء الاصطناعي، يصبح النظام قادرًا على التعلم من التاريخ التشغيلي: أي الفرق أسرع في نوع معين من الأعمال؟ أي الموردين أدق في مواعيد التسليم؟ وأين يتكرر التأخير؟

4 مكاسب تشغيلية يمكن لقطاع الطاقة نسخها فورًا

الجواب أولًا: ما نجح في شركة توصيل صغيرة يمكن أن ينجح في منشأة طاقة كبيرة إذا طُبق كمنظومة، لا كمشروع منفصل.

1) الرؤية التشغيلية من “آخر اليوم” إلى “اللحظة نفسها”

الرؤية التشغيلية الكاملة تعني أن المدير لا ينتظر تقريرًا أسبوعيًا ليعرف أن هناك مشكلة. في النفط والغاز، هذا يترجم إلى لوحات متابعة لحظية لـ:

• حالة الأصول (تشغيل/توقف/تحت صيانة)
• تقدم أوامر العمل
• توافر المخزون الحرج
• زمن الاستجابة للأعطال

كل دقيقة تأخير في المعلومة قد تتحول إلى ساعات توقف.

2) حوكمة الأداء بدل إدارة المزاج

عندما تصبح المراجعات الدورية والتدريب جزءًا من النظام، تقل العشوائية. في الطاقة، حوكمة الأداء تعني مؤشرات واضحة مثل:

• MTTR متوسط زمن الإصلاح
• MTBF متوسط الزمن بين الأعطال
• الالتزام بخطط الصيانة الوقائية
• جودة الإغلاق الفني لأوامر العمل

الفكرة هنا ليست “مراقبة الناس”، بل تقليل التباين. والتباين هو العدو الأول للموثوقية التشغيلية.

3) فوترة/تسعير/تعاقدات أكثر دقة عبر البيانات

الفوترة الذكية في اللوجستيات تقلل النزاعات وتزيد الشفافية. في الطاقة، النظير هو:

• قياس تكلفة أمر العمل بدقة (عمالة + قطع + وقت توقف)
• إسناد تكاليف الصيانة إلى الأصول أو خطوط الإنتاج المناسبة
• ضبط عقود المقاولين عبر بيانات أداء موثقة، لا نقاشات طويلة

النتيجة: قرارات استثمار وصيانة أكثر صرامة.

4) التوسع دون انهيار الجودة

التوسع الحقيقي ليس إضافة 100 موظف؛ التوسع هو أن تبقى الجودة ثابتة عند زيادة الضغط. ما فعلته الشركة اللوجستية—توحيد التشغيل—هو بالضبط ما تحتاجه شركات الطاقة عند:

• إضافة مواقع جديدة
• تشغيل أصول إضافية
• دمج مقاولين متعددين

إذا لم تكن البيانات موحدة، فكل توسع سيضيف فوضى.

خريطة طريق عملية: من “التمكين الرقمي” إلى ذكاء اصطناعي فعّال

الجواب المباشر: الذكاء الاصطناعي لا يعمل وحده؛ يحتاج بيانات منظمة + عمليات مستقرة + حوكمة.

إذا كنت في شركة طاقة أو نفط وغاز وتريد نتائج واقعية خلال 90–180 يومًا، هذه خطوات عملية (وأنا أميل لهذا النهج لأنه يقلل المفاجآت):

1. حدد نقطة اختناق واحدة قابلة للقياس: مثل تقليل MTTR بنسبة 10%، أو تقليل زمن توريد قطعة حرجة.
2. وحّد مصدر الحقيقة: منصة واحدة لأوامر العمل، المخزون، وجدولة الفرق—حتى لو بدأت بوحدة تشغيل واحدة.
3. ضع قواعد توزيع واضحة: من له الأولوية؟ ما تعريف “عطل حرج”؟ ما SLA لكل نوع أصل؟
4. ابدأ بنماذج تنبؤية بسيطة: التنبؤ باحتمال تعطل مضخة/ضاغط بناءً على مؤشرات معروفة، بدل السعي وراء نموذج “مثالي”.
5. أغلق الحلقة بالتنفيذ: التنبؤ بدون إجراء هو تقرير إضافي. اربط المخرجات بجدولة فعلية وتوريد فعلي.

“الناس” جزء من المعادلة… وليسوا عائقًا

في قصة الشركة اللوجستية، تم ذكر التدريب ومراجعات الأداء. هذا مهم جدًا. في الطاقة، التحول ينجح عندما:

• تُصمم الواجهات لتناسب الفنيين في الميدان، لا المكاتب فقط
• تُبنى مؤشرات الأداء بشفافية حتى لا تتحول إلى ضغط سلبي
• يُعامل المقاول كشريك تشغيلي ضمن نفس المنظومة الرقمية

النتيجة التي تبحث عنها القيادات ليست “نظام جديد”، بل سلوك تشغيلي جديد مدعوم بالبيانات.

أسئلة شائعة يطرحها قادة الطاقة عند تبني الذكاء الاصطناعي

هل نحتاج ذكاء اصطناعي من اليوم الأول؟

الجواب: لا. ابدأ بـالتمكين الرقمي (بيانات موحدة + سير عمل واضح). بعدها يصبح الذكاء الاصطناعي مضاعفًا للقيمة، لا مشروعًا تجريبيًا.

أين يظهر العائد الأسرع في النفط والغاز؟

الجواب: غالبًا في الصيانة التنبؤية، تحسين جدولة الفرق، وإدارة المخزون الحرج. لأنها تمس التوقفات والتكاليف مباشرة.

كيف نتجنب “مشروع لا يُستخدم”؟

الجواب: اربط النظام بقرار يومي يتخذه الناس. إذا لم يغيّر قرارات الجدولة، أو الطلب من المخزون، أو الإغلاق الفني… فلن يُستخدم.

ماذا نتعلم من “خطوات مبدعة” كقادة في الطاقة؟

الجواب أولًا: التحول الحقيقي يُقاس بالأرقام اليومية، لا بعروض الشرائح.

قصة “خطوات مبدعة” تقول شيئًا واضحًا: عندما تصبح الرؤية التشغيلية كاملة، وتُدار الموارد بتوزيع ذكي، وتُبنى المساءلة على بيانات—تظهر النتائج بسرعة. رفع متوسط الإنجاز إلى 15+ مهمة يوميًا لم يحدث لأن الفريق “عمل أكثر”، بل لأن النظام قلل الهدر في التخصيص والانتظار والالتباس.

في قطاع الطاقة والنفط والغاز السعودي، هذا الدرس أكثر إلحاحًا. لأن كل نقطة تحسين في الجدولة، وكل ساعة تقليل في التوقف، وكل قرار شراء مبني على بيانات… ينعكس مباشرة على الإنتاج والسلامة والربحية.

إذا كنت تخطط لبرنامج ذكاء اصطناعي في سلاسل الإمداد أو الصيانة أو العمليات الميدانية، ابدأ بالسؤال العملي: ما هي “الطلبات” التي نوزعها اليوم بشكل غير عادل أو غير ذكي؟ قد تكون أوامر عمل، شحنات، فرق صيانة، أو قطع غيار. عندما تجيب بصدق، ستعرف من أين تبدأ.