من بنية الاتصالات إلى طاقة أذكى: نموذج الشراكات المحايدة

قبل سنوات، كان تحسين الإنتاج في النفط والغاز يبدأ بحفرٍ أدق أو مضخاتٍ أفضل. اليوم يبدأ غالبًا من شيء أقل لفتًا للانتباه: شبكة اتصال موثوقة تستطيع حمل البيانات في كل لحظة. الخبر الذي لفت انتباهي مؤخرًا هو شراكة مجموعة stc مع مجموعة روشن لبناء وتشغيل بنية تحتية رقمية محايدة (Neutral-Host) داخل مجتمعات سدرة SEDRA—شبكة واحدة مفتوحة لكل مزوّدي الخدمة، مع تغطية لاسلكية متقدمة وتجربة اتصال مستقرة للسكان.

قد يبدو هذا بعيدًا عن الطاقة والنفط والغاز، لكنه في الحقيقة قريب جدًا. لأن الذكاء الاصطناعي في قطاع الطاقة لا يعمل على “الوعود”؛ يعمل على البيانات. والبيانات تحتاج إلى بنية تحتية مشتركة، ومعايير واضحة، وتعاون متعدد الأطراف… تمامًا مثل نموذج الـ Neutral-Host.

هذه المقالة جزء من سلسلة «كيف تُحوّل الذكاء الاصطناعي قطاع الطاقة والنفط والغاز في المملكة العربية السعودية»، وسنستخدم مثال الشراكة بين stc وروشن كنافذة لفهم كيف تُبنى “الأرضية الصلبة” التي يقف عليها الذكاء الاصطناعي في القطاعات الحيوية، خصوصًا الطاقة والمرافق.

لماذا تهمنا البنية المحايدة في سياق الذكاء الاصطناعي والطاقة؟

البنية المحايدة تعالج مشكلة التكرار والتجزئة. بدل أن يبني كل طرف شبكته وأنظمته ويكرر نفس الاستثمار، تُبنى منصة واحدة قوية تخدم الجميع وفق ضوابط. في الطاقة، هذه الفكرة ليست رفاهية—هي شرط لتوسّع الذكاء الاصطناعي عبر سلسلة القيمة.

عندما تكون مواقع التشغيل (حقول، محطات توليد، مصافٍ، موانئ، مخازن) مرتبطة عبر اتصالات عالية الاعتمادية، يصبح بإمكانك تشغيل نماذج مثل:

• الصيانة التنبؤية لمعدات التوربينات والضواغط والمضخات
• تحسين استهلاك الطاقة في المصانع ومحطات المعالجة
• تحليل المخاطر والسلامة عبر الرؤية الحاسوبية وكاميرات المواقع
• توأم رقمي يدمج البيانات التشغيلية مع بيانات الحالة الميدانية

الجملة التي أراها “صالحة للاقتباس” هنا: الذكاء الاصطناعي لا ينهار بسبب ضعف الخوارزمية بقدر ما ينهار بسبب ضعف الاتصال وتبعثر البيانات.

ماذا يعني Neutral-Host عمليًا؟

هو نموذج تُصمم فيه جهة واحدة (أو تحالف) شبكة داخل موقع/مجتمع/منشأة، ثم تُفتح هذه الشبكة لكل مقدمي الخدمة بدل أن تكون حكرًا على مزود واحد. النتيجة عادة:

• تغطية أفضل داخل المباني والمناطق المعقّدة
• تجربة أكثر استقرارًا للمستخدمين والأجهزة
• مرونة أكبر عند إضافة خدمات رقمية جديدة
• تقليل الازدواجية في البنية التحتية

في خبر الشراكة، ستتولى stc التصميم والبناء والتشغيل لشبكة محايدة داخل سدرة، مع وعد بتغطية لاسلكية واتصال “سلس” للمقيمين، وأن المراحل القادمة ستكون من أوائل المستفيدين من هذا النموذج.

ما الذي تعلّمه الطاقة من شراكة stc × روشن؟

الدرس الأول: التعاون ليس خيارًا؛ هو نموذج تشغيل. قطاع الطاقة في السعودية يعمل ضمن منظومة ضخمة: شركات تشغيل، مقاولون، مقدمو خدمات لوجستية، جهات تنظيمية، وشركاء تقنيون. عندما يُبنى الأساس الرقمي على فكرة “منصة مشتركة”، يصبح إدخال الذكاء الاصطناعي أسرع وأقل تكلفة وأوضح حوكمة.

الدرس الثاني: الحوكمة تُبنى من البداية. في مشاريع الذكاء الاصطناعي داخل النفط والغاز، أكثر ما يعطّل التنفيذ ليس النموذج، بل أسئلة مثل: من يملك البيانات؟ من يحق له الوصول؟ ما معيار الأمن؟ ما مستوى العزل؟ نموذج الـ Neutral-Host يفرض—بحكم طبيعته—التفكير مبكرًا في:

• إدارة الوصول والصلاحيات
• اتفاقيات مستوى الخدمة SLA
• فصل الشبكات الحرجة عن شبكات المستخدمين
• مراقبة الأداء والاستجابة للأعطال

الدرس الثالث: الشبكة هي “خط الإنتاج” للبيانات. في التشغيل الصناعي، البيانات لا تأتي من تطبيق واحد، بل من عشرات الأنظمة والأجهزة (حساسات، كاميرات، عدادات، أنظمة SCADA/EMS/DCS، أنظمة الصيانة وقطع الغيار). إذا لم تُصمم الشبكة كجزء من المعمارية التشغيلية، ستحصل على ذكاء اصطناعي “منعزل” لا يستطيع التوسع.

كيف يسرّع هذا النموذج تطبيقات الذكاء الاصطناعي في النفط والغاز؟

البنية المشتركة تُقلل زمن الانتقال من التجربة إلى التوسع. كثير من شركات الطاقة تبدأ بمشروع تجريبي في موقع واحد. المشكلة: عندما تحاول التوسع إلى 10 مواقع، تكتشف أن كل موقع لديه شبكة مختلفة ومعايير مختلفة وموردين مختلفين. هنا يصبح التوسع مكلفًا ومربكًا.

1) الصيانة التنبؤية: من “بلاغ عطل” إلى “تدخل مُجدول”

عندما تكون البيانات الميدانية متدفقة بشكل مستقر، تستطيع نماذج الذكاء الاصطناعي التنبؤ بمؤشرات مبكرة مثل:

• ارتفاع الاهتزازات في محامل المعدات
• تغيّر نمط استهلاك الطاقة للمحركات
• انحراف درجات الحرارة عن السلوك الطبيعي

النتيجة في الواقع التشغيلي: تخفيض التوقفات غير المخطط لها ورفع جاهزية الأصول. والأهم: ربط التنبؤ بقرارات العمل—جدولة فريق الصيانة، طلب قطع الغيار، وتخطيط الإيقاف.

2) سلامة المواقع: الرؤية الحاسوبية تحتاج اتصالًا “لا يختنق”

الرؤية الحاسوبية في المواقع الصناعية تعتمد على بث فيديو أو صور من مناطق متعددة. إن كانت الشبكة ضعيفة، ستتأخر التنبيهات أو تُفقد لقطات مهمة. اتصال قوي يدعم استخدامات مثل:

• رصد الالتزام بمعدات الوقاية الشخصية
• اكتشاف الدخول إلى مناطق محظورة
• التنبيه عند اقتراب معدات ثقيلة من مناطق خطرة

3) تحسين الطاقة والانبعاثات: القياس أولًا

إدارة الطاقة والانبعاثات في المنشآت الصناعية تبدأ من القياس الدقيق والمتصل. بنية اتصال جيدة تساعد على دمج:

• قراءات العدادات الذكية
• بيانات التشغيل الفعلية (Load/Throughput)
• بيانات الظروف المحيطة

ثم يمكن للذكاء الاصطناعي اقتراح ضبطات تشغيل تقلل الهدر. هذا يهم في 2025 لأن الضغط التنظيمي وسلاسل التوريد العالمية أصبحت أكثر حساسية تجاه الإفصاح والاستدامة.

خريطة طريق عملية: كيف تبدأ شركة طاقة سعودية؟

ابدأ من الشبكة والحوكمة، ثم صعّد الذكاء الاصطناعي. هذا الترتيب يبدو “غير جذاب” للبعض لأنه لا يظهر كنموذج مبهر، لكنه ما ينجح على الأرض.

الخطوة 1: حدّد حالات استخدام مرتبطة بقيمة مالية واضحة

اختر 3 حالات استخدام في 90 يومًا، مثل:

1. صيانة تنبؤية لمجموعة معدات حرجة (Top 20 assets)
2. مراقبة سلامة في منطقة عالية المخاطر
3. تحسين استهلاك الطاقة في وحدة إنتاج محددة

الخطوة 2: صمّم طبقة اتصال “صناعية” لا “مكتبية”

المعيار هنا: الاعتمادية، التغطية داخل المناطق الصعبة، والعزل الأمني. نموذج البنية المحايدة يلهمك ببناء منصة تستوعب أطرافًا متعددين دون فوضى.

الخطوة 3: اجعل البيانات منتجًا (Data Product)

بدل “ملفات” و”استخراج يدوي”، نظّم البيانات كمنتجات:

• تعريف واضح للمالك
• جودة مقيسة (Completeness/Latency)
• واجهات وصول مضبوطة
• سجل تدقيق

الخطوة 4: شغّل الذكاء الاصطناعي على حافة الشبكة حيث يلزم

بعض الاستخدامات تحتاج Edge AI قرب الموقع لتقليل زمن الاستجابة (السلامة، التحذيرات الفورية). هذا يتطلب تصميمًا متكاملًا بين الشبكة والحوسبة.

الخطوة 5: قِس النتائج بأرقام تشغيلية

لا تقيس “دقة النموذج” فقط. قِس:

• ساعات توقف أقل
• زمن استجابة أسرع للحوادث
• خفض استهلاك الطاقة لكل وحدة إنتاج
• تقليل أعمال الصيانة الطارئة

أسئلة شائعة يطرحها التنفيذيون (وإجابات مباشرة)

هل البنية المحايدة مناسبة للمنشآت الصناعية أم فقط للمجتمعات السكنية؟

مناسبة جدًا للصناعة إذا صُممت بمعايير أمنية وتشغيلية صارمة، مع فصل واضح للشبكات الحرجة. الفكرة ليست المكان؛ الفكرة هي “منصة مشتركة منضبطة”.

هل سيفقد المشغل السيطرة إذا شارك البنية؟

العكس غالبًا صحيح: مع حوكمة واضحة واتفاقيات SLA ومراقبة مركزية، تزيد السيطرة وتقل الفوضى الناتجة عن تعدد الشبكات غير المتجانسة.

ما العلاقة المباشرة بين هذا والذكاء الاصطناعي في النفط والغاز؟

العلاقة هي أن الذكاء الاصطناعي يحتاج تدفق بيانات مستمر. البنية المحايدة نموذج عملي لكيفية بناء هذا التدفق على مستوى منظومة تضم أكثر من طرف.

أين يدخل هذا في رؤية السعودية للتحول الرقمي؟

شراكة stc وروشن تأتي ضمن توجه أوسع: بناء بنى رقمية متقدمة تخدم مشاريع كبرى وقطاعات متعددة، وتتماشى مع هدف المملكة في رفع جودة الحياة وتعزيز الاقتصاد الرقمي. بالنسبة لقطاع الطاقة، الرسالة واضحة: من يريد ذكاءً اصطناعيًا فعّالًا يجب أن يضع البنية الرقمية ضمن أولويات الاستثمار، لا كمشروع جانبي.

أنا أميل لرأي حاسم هنا: أكثر برامج الذكاء الاصطناعي تعثرًا في القطاعات الصناعية كانت تحاول “القفز” مباشرة إلى النماذج دون بناء أساس الشبكة والبيانات. الشراكات التقنية متعددة الأطراف—على طريقة الـ Neutral-Host—تقدم نموذجًا عمليًا لتجنب ذلك.

إذا كنت تعمل في الطاقة أو النفط والغاز، فالسؤال الذي يستحق التفكير قبل 2026 ليس: ما النموذج الذي سنستخدمه؟ بل: هل لدينا منصة اتصال وبيانات تسمح للنموذج أن يعمل في كل موقع، ومع كل شريك، وبنفس مستوى الاعتمادية؟